Gramener CEO のアナンド S 氏、LLM を盲目的に信頼することのリスクを警告し、モデル リテラシーを提唱
簡単に言えば
会話で Metaverse Post – Gramener 社 CEO の Anand S 氏は、LLM への過度の依存がもたらす潜在的な落とし穴を強調しました。
市場には何百もの AI および ML ツールが飽和しており、イノベーションの可能性は無限です。業界の課題に取り組むために多数のスタートアップ企業が出現している一方で、強化された大規模言語モデルが毎週絶え間なく流入することで、言語モデルの変革力が増幅されています。 generative AI。このテクノロジーの融合により、業界は無限の可能性を秘めて再構築されています。
しかし、Gemini のような強力な言語モデルのリリースと広範な使用は、重要な倫理的および実践的な考慮事項を提起し、私たちに、人間としてそのようなモデルを盲目的に信頼できるのかという疑問を考慮するよう求めています。
会話で Metaverse Post — Anand S 氏、米国に本拠を置く B2B SaaS 会社 CEO グラメナー 次のようなLLMへの過度の依存の潜在的な落とし穴を強調しました。 ChatGPT、この傾向はジェミニなどの新興モデルでも続く可能性が高いと警告しています。
「たとえ適切なトレーニング データがあったとしても、人間は自分の専門分野の外に出ると間違いを犯す可能性があります。したがって、大規模な言語モデルは外挿しているのでしょうか、それとも学習したものから想起しているのでしょうか?大きな違いがあるので、試してみる価値はあります。私たちは人々と繰り返し交流することで直感を通じて自信を築きます」とアナンド氏は言いました。 「私たちは見知らぬ人を調査するためにプローブする必要があることを知っています。そしておそらくそれが大規模な言語モデルと対話する方法でもあるはずです。」
たとえば、ヴァルギーズ対サザン航空会社限定訴訟では、弁護士は架空の事件を引用した。 ChatGPT-無批判な使用の危険性を強調し、裁判官が弁護士を処罰するに至った訴訟を引き起こした。 Anand 氏は、そのような言語モデルを活用する際には注意と精査の必要性を強調しています。
これに加えて、この分野では堅牢なフィードバック メカニズムが必要です。 ChatGPT シンプルな親指ボタンとテキスト入力を組み合わせることで、ユーザーのフィードバックを促します。このアプローチにより、何がうまく機能し、何がうまく機能しないのかについて貴重な洞察が収集されます。このフィードバック システムは、 大規模な言語モデル、パフォーマンスの向上に役立ちます。
「LLM の出力をすべて監視するのはあまり経済的ではありませんが、潜在的なエラーを警告できることは強力な手段です」とアナンド氏は語った。 Metaverse Post.
「興味深いのは、大規模な言語モデル自体が他の大規模な言語モデルを評価するのに非常に優れているということです。したがって、出力の監視のみに人間を使用するのではなく、LLM と人間を組み合わせて使用し、LLM が進化するにつれて最終的に人間の役割の大部分を引き継ぐことができます。」と彼は付け加えました。
モデルリテラシーが前進への道です
LLM の領域では、対話が多ければ多いほど理解が深まるという重要な原則が現れます。この単純なコンセプトは、ユーザー エンゲージメントと LLM 機能の理解との関係を強調し、最終的に使用率の向上を促進します。
「特定の LLM が何に役立つのかを理解することも重要です。たとえば、DALL-E はテキストをうまく生成できないため、ロゴの生成には使用しません。しかし、ロゴのアイデアやロゴデザインを生成するのに素晴らしい仕事をします。これは、繰り返し使用することで得られるモデル リテラシーの一例です。 defiモデルをより効果的に使用できる信頼できる領域が見つかりました」とアナンド氏は言いました。
次のような言語モデルのバランスのとれた統合を追求しています。 双子座 アナンド氏は、私たちの技術情勢にいくつかの戦略を提案しています。まず、彼は大規模な言語モデルと毎日対話し、時間をかけて構築する習慣を育むことを提唱しています。同様に、これらのツールへの普遍的なアクセスを確保することも重要であり、個人的な使用のさらなる奨励が求められています。アナンド氏は、組織がブロックするという既存の傾向に注目しています。 ChatGPT 職場のラップトップで、サポート的なコミュニケーションの必要性を強調しています。
彼は、環境内で言語モデル (LLM) へのアクセスを提供し、実験を奨励するための組織メカニズムを実装することを提案しています。
「結局のところ、人々は慣れて初めて、何を信頼すべきか、いつ使用すべきか、どのように使用すればよいのかを理解できるようになります。使用量を増やし、使用量の増加を奨励することは、誰もが採用できる最も重要な戦略と教育的取り組みです」とアナンド氏は語った。 Metaverse Post.
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著者について
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