「GPTとその先へ：LLMの技術的な基礎」

GPT and Beyond Technical Foundations of LLM

わずか数か月で、大規模な言語モデルは、専門の研究者の領域から、世界中のデータと機械学習チームの日常業務に移行しました。TDSでは、この移行とともに、焦点が実用的なアプリケーションと実際の解決策に移りました。

直接いじくりモードに飛び込むことは、産業界で働くデータプロフェッショナルにとっては合理的な選択です。しかし、私たちが使用している技術の内部構造をしっかりと理解することは常に良い考えです。それが私たちの週間のハイライトで取り上げられている内容です。

おすすめの読み物は、LLM（Large Language Models）の理論的な基礎、特にGPTファミリーに焦点を当てたものと、その登場によって引き起こされる高レベルの問題を取り上げています。これらのモデルをただの使い手であっても、深く考えることができる探求をお楽しみいただけると思います。

• トランスフォーマーアーキテクチャは、GPTモデルを可能にした画期的なイノベーションです。Beatriz Stollnitz氏は「彼らがどのように機能するかの詳細を理解することは、すべてのAIプラクティショナーにとって重要なスキルです」と明確に述べており、トランスフォーマーのパワーについての明確な理解を得るでしょう。
• Lily Hughes-Robinson氏は、トランスフォーマーについて学ぶための異なるアプローチを提供しています。これにより、ソースコードに焦点を当てて直感的に知識を構築することができます。
• LLMの性能においてサイズはどれくらい重要ですか？ Gadi Singer氏は、コンパクトな生成型AIモデルの最新の動向を詳細に調査し、GPT-4との精度で競争し、より低コストでスケーラビリティを実現することを目指しています。

• ChatGPTや類似のツールに関する激しい議論の中で、LLMの想像上の知能に関する問題はおそらく最も論争があるでしょう。Lan Chu氏はこの問題に直面し、冷静かつ実用的な視点を会話にもたらします。（ネタバレ：いいえ、AIは意識していません。はい、それは複雑です。）
• 「では、ChatGPTのようなLLMを魔法の黒箱として捉えるのを超える方法はどうすればいいのでしょうか？物理学がその答えを提供するかもしれません。」Tim Lou博士の最新の記事は、考えさせられるアイデアを提案しています。言語モデルの駆動原理は、物理の法則や粒子と力が支配する方法と類似しているというものです。

最近の数週間には、他のトピックに関する素晴らしい記事が多数掲載されました。以下にいくつかハイライトしたものを紹介します。

• Excalidraw 図を使ってデータサイエンスで自分自身をより明確に表現する方法
• データの壁を破る：ゼロショット、ワンショット、およびフューショットラーニングが機械学習を変革している
• 「共通の悪いデータの10つのケースとその解決策を知る必要があります」

• 夏の読書は軽いものである必要はありません。8月号では、魅力的で啓発的で暑さに強い記事の素晴らしいコレクションがまとめられています。
• マーケティング戦略に欠けている要素は、機械学習かもしれません。Elena K.氏のデビュー記事は、実践的なヒントとトリックで満たされています。
• もう一つのビジネスに焦点を当てたトピックに戻ると、Matteo Courthoud氏が離反と収益の相互作用に焦点を当てた新しい投稿を提供しています。
• LLMとの実践的な作業に戻ると、Felipe de Pontes Adachi氏は、一貫したパフォーマンスを確保するために彼らの振る舞いを監視するための7つの戦術を概説しています。
• Anna Via氏の新しい投稿は、産業界のデータプラクティショナーに、MLに重点を置いたプロジェクトを立ち上げる前に一歩引いて考え、手元の問題に機械学習モデルが本当に必要かどうかを尋ねるよう促しています。

著者をサポートしていただきありがとうございます！TDSで読んだ記事がお気に入りの場合は、VoAGIメンバーになることを検討してみてください。VoAGIの完全なアーカイブ（およびVoAGI上の他のすべての投稿）が閲覧できます。

コミュニティと特別なストーリーを祝うVoAGI Dayに参加する予定の方々も多いかと思います。登録（無料）は現在受け付けています。

次の「Variable」まで、

TDS編集部一同

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!