単純なデータ収集からLLM開発までのAIエボリューション

AIの開発に随時行われる(写真:ドック。デスプラッシュ)

ジャカルタ - 技術はデータ開発を急速に奨励します。データがどんどん積み重なると、ビッグデータが形成されます。これは、人工知能(AI)に基づく世界からの紹介と考えられています。

kata.ai のCEOであるIrfan Radityaは、それをAI時代と呼んだ。この時代は、さまざまなAIベースのチャットボットの出現によって特徴づけられました。ChatGPTだけでなく、GoogleのGemini、AnthropicのKard、MicrosoftのCopilotなども。

AI技術は長い間存在してきましたが、過去には名前が異なっていました。コンピューティングの初期段階では、プログラマーはオブジェクト指向プログラミング(OOP)法についてよりよく知っていました。

このアプローチの方法は、コンピュータが厳格な仕様とルールに基づいてのみ物体を認識できるため、非常に限られています。その理由は、コンピュータは1つの特定の物体を研究するように教えられているだけだからです。

「簡単に言えば、私たちは1つのオブジェクトのコンピュータを教えるだけです。オブジェクトは猫であると考え、耳2本、足4本、毛皮、ボール遊びが好きな仕様を作成します。毛皮のない猫がいる場合、コンピュータはそれが猫ではないと言うでしょう」とイルファンは11月24日にセニーニで開催されたSMBCテックコネクト2025イベントで説明しました。

2010年代頃、世界は機械学習の派生物であるディープラーニングの時代に入り始めました。ディープラーニングを使用すると、機械はテキスト、画像、オーディオ、ビデオなどのさまざまな形式をデータ、予測、読み取りを通じて学習できます。

ディープラーニングの主な利点は、導入における非常に高い精度と精度です。ただし、この方法の欠点はデータの制限です。この方法は、システムが教えられたオブジェクトのみを認識できるように、膨大な量のデータを必要とします。

ますます洗練された技術に加えて、大型言語モデル(LLM)または大型言語モデル法も登場しました。LLMは、ウィキペディアなどの公式ウェブサイト、ソーシャルメディア、フォーラムから電子商取引まで、さまざまなソースからビッグデータを取得します。

このトレーニングにより、コンピュータはより洗練されるようになりました。ユーザーは、AIと直接、より創造的かつ柔軟に対話できます。実際、イルファン氏は、AIは「猫を説明するが、テイラー・スウィフトの曲の形をとる」ことができると述べた。

AIは、簡単な機能から複雑な機能まで見つけることができます。たとえば、この機能は、ソーシャルメディアのメールスパムフィルターや推奨エンジンに統合されています。このマシンは、アカウントを見たりフォローしたりしたことがなくても、ユーザーが興味を持っているコンテンツを提示します。

たとえば、OpenAIのChatGPT-4モデルと同様に、最高レベルでは、AIは博士レベルの76%に相当する認知度レベルを備えています。これは、AIが大学入試に合格して医師や弁護士になることができることを示しています。