「ビーチでの読書:事前学習モデルの短い歴史」

Beach Reading A Brief History of Pretrained Models

驚きと感動の世界に足を踏み入れ、人工知能の信じられないほどの旅の魅力的な物語を解き明かしていきましょう。1950年代の最初のニューラルネットワークの誕生からGPTなどの強力な言語モデルの台頭まで、AIの進化を追体験するスリリングな旅にご参加ください。

An image of a beach with multi-colored umbrellas (generated with the help of Dall-E from OpenAI)

昔々、私たちの銀河系の近くにおいて、人工知能(AI)の概念は優れた科学者やビジョナリーの頭に浮かび上がっていました。1950年代には、心理学者フランク・ローゼンブラット(1958年)によって開発された最初のニューラルネットワークモデルの誕生により、AIの赤ちゃんが誕生しました。彼はその赤ちゃんをパーセプトロンと呼び、シミュレーションとしてIBM 704上で実行されました。今日の基準からすると素朴ですが、このモデルはAIが進む素晴らしい旅の基盤を築きました。

この物語は、AIの2つの冬に触れずには語れません。最初の冬は、当時のネットワークが拡大できなかったためであり、2番目の冬は象徴的なAIが学習するにつれて管理ができなくなり、養親を困惑させました。この技術が銀河系の中心にある巨大なブラックホールに落ち込むのを防ぐために、数人の研究者の忍耐力、粘り強さ、闘志、そして知恵が必要でした。

数十年後、インターネットの台頭により世界は永遠に変わりました。それがもたらした相互接続性により、情報のシームレスな共有が可能になり、AI研究が促進されました。データが広範囲にわたって広く利用可能になり、計算能力が向上するにつれて、AIシステムは驚異的な進歩を遂げるようになりました。インターネットは、機械学習の進歩を推進するデータ豊富な環境の構築に重要な役割を果たしました。

1976年、ボジノフスキとフルゴシによって、ニューラルネットワークにおける転移学習の革新的なコンセプトが紹介されました。転移学習は、最初の学習タスクのために開発された学習モデルを、2番目の学習タスクの学習モデルの起点として再利用する機械学習の方法です。これにより、1つの問題を解決する際に得られた知識を保存し、別の問題に適用することに焦点を当てています…

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