なぜ OpenAI: OpenAI が Google を凌駕できるかというと、彼らが本当に「学習」の本質を理解しようとしているからです。
ChatGPT の自己トレーニング ロジック: AI は単語の 1 つを非表示にしてから、その単語が何であるかを推測します。これは、機械が自分自身でゲームをするのと少し似ています。その結果、その言語理解能力はますます強くなります。 AI がラベル付けされていない大量のデータを使用して自律的なトレーニングを完了するようになると、ChatGPT が登場するのも時間の問題です
ChatGPT は本質的に統計モデルです: ChatGPT がどれほど素晴らしいものであったとしても、それは依然として統計言語モデルです. それは本質的に、それが見たすべてのデータに基づいており、次の出力のために統計的予測結果を使用します.論理があるということは、統計的な方法で論理を見つけ出すので、その答えは非常に論理的であると感じることができますが、乱雑なテキストをたくさん読むと、論理なしで話すこともあり、これは当然の結果です。統計的言語モデル、欠陥。
統計と論理の関係とは何か：一方のグループは、統計のみに基づいているが、論理は実際には論理そのものに等しいように思われるが、究極のシミュレーションは論理を実現できると考えており、他方のグループは、すべてのシミュレーションは論理を実現することしかできないと考えている。大まかに正しい、そして最後にそれはまだ非常に正確なルールに基づいている必要があります. 2つの派閥の違いは、統計とルールの違いかもしれません.
ChatGPT の傾向に関する議論: 人間がますます多くのフィードバックを使用してその判断を妨害するようになると、ChatGPT は政治的傾向などの特定の傾向を持つようになりますか? テストされ、政治的に完全に中立ではないことが判明しました。 -翼のリベラルな環境保護主義者。
「体質AI」について：これもAnthropicが提唱する「体質AI」と呼ばれるものです。AIに一定の体質やルールの下で自己進化を実現させ、最終的にそのルールに沿ったものにできるかどうかです。例えば、各国には独自の規制制度がありますが、例えば中東では、現地の規制に適合したAIのみが入国できますが、これは非常に良い方向であり、AIが情報を吸収するためのコストを大幅に削減できると思います。そしてその効率を改善します。
NLP 実践者への影響: 過去の伝統的な NLP メソッドは、非常に面倒な多数の構文ツリーなど、この時代では確実に役に立ちません.過去の開発プロセスは苦痛であり、大規模なチームが必要でした.非常に小さなものを作るために、私たちは間違いなくその時代に戻ることはなく、古い技術は基本的に大きな言語モデル（LLM、大規模言語モデル）に置き換えることができます.