人工知能(AI)は、物理学のようにさまざまな下位分野を含む広範な研究分野です。機械学習はAIの一部分であり、熱力学が物理学の下位分野であるのと同様です。

機械学習には、教師あり学習と教師なし学習といった下位分野があります。教師あり学習では、ラベル付きデータを使ってモデルを訓練し、新しいデータに対する予測を行います。一方、教師なし学習では、ラベルのないデータから自動的にパターンを見つけ出します。

ディープラーニングは機械学習の一種で、人間の脳の構造に着想を得た人工ニューラルネットワークを利用しています。ディープラーニングのモデルには、データのラベルに基づいて分類を行う識別モデルと、訓練データのパターンに基づいて新しいデータを生成する生成モデルがあります。

大規模言語モデル(LLM)は、ディープラーニングの一種で、膨大な量のテキストデータで事前に訓練され、特定のタスクに微調整されたモデルです。これにより、テキスト生成、要約、質問応答などの言語関連のアプリケーションに優れた性能を発揮します。

まとめると、AIは広範な分野、機械学習はAIの下位分野、ディープラーニングは機械学習の一種、LLMはディープラーニングの特殊なモデルです。

機械学習は、データから学習し、明示的なプログラミングなしに予測や意思決定を行うコンピュータープログラムを訓練する人工知能の一分野です。機械学習の主な要素は以下の通りです:

• 入力データ: 機械学習モデルは、ラベル付きデータ(教師あり学習)やラベルのないデータ(教師なし学習)を使って訓練されます。
• 訓練: モデルは、入力データ内のパターンや関係性を学習します。
• 予測: 訓練されたモデルは、新しい未知のデータに対して予測や意思決定を行うことができます。

機械学習モデルには主に2つのタイプがあります:

1. 教師あり学習: ラベル付きデータを使って訓練され、入力と出力の関係を学習します。新しいデータに対する予測が可能です。

2. 教師なし学習: ラベルのないデータを使って訓練され、データ内のパターンや分類を自動的に発見します。

さらに、機械学習モデルは識別モデルと生成モデルに分類されます:

• 識別モデル: 入力データとラベルの関係を学習し、新しいデータを既知のカテゴリに分類します。
• 生成モデル: 訓練データの潜在的なパターンや分布を学習し、オリジナルのデータと似た新しいサンプルを生成できます。

機械学習は、データから洞察を得て予測を行う強力なツールであり、現代の人工知能システムの基本的な要素です。

ディープラーニングは、人工ニューラルネットワークを使ってデータから学習する機械学習の一種です。これらのニューラルネットワークは、人間の脳の構造と機能に着想を得ており、複雑なデータパターンを処理し学習することができます。

ディープラーニングの主な特徴は以下の通りです:

1. 人工ニューラルネットワーク: ディープラーニングモデルは、人間の脳の構造を模した多層のノードと接続から成る人工ニューラルネットワークを使って構築されます。

2. 階層的な学習: ディープラーニングモデルは、下位層で単純な特徴を、上位層で複雑で抽象的な特徴を学習する階層的な表現を学習できます。

3. 教師なし学習と半教師あり学習: ディープラーニングモデルは、ラベル付きデータとラベルのないデータの両方から学習できます。

4. 識別モデルと生成モデル: ディープラーニングは、データを分類する識別モデルと、新しいデータサンプルを生成する生成モデルの両方を構築できます。

5. 応用分野: ディープラーニングは、画像認識、自然言語処理、音声認識、予測分析など、さまざまな分野で成功裏に適用されています。

ディープラーニングの強みは、手動による特徴量設計を必要とせずに、データから自動的に特徴を学習できることです。これにより、ディープラーニングモデルは非常に適応性が高く、幅広い分野の複雑な問題を解決できます。

生成型AIモデルは、ディープラーニングの強力なサブセットで、テキスト、画像、動画などの新しいコンテンツを、訓練データのパターンに基づいて生成することができます。これらのモデルは、識別モデルと生成モデルの2つのタイプに分類されます。

識別モデルは、入力データとラベルの関係を学習し、既存のデータポイントを分類することができます。一方、生成モデルは、訓練データの潜在的なパターンを学習し、オリジナルのデータと似た新しいサンプルを生成することができます。

一般的な生成型AIモデルには以下のようなものがあります:

1. テキスト生成モデル: ChatGPTやGoogle Bardのように、入力プロンプトに基づいて人間らしいテキストを生成できます。

2. テキスト-画像変換モデル: DALL-E、Midjourney、Stable Diffusionなどは、テキストの説明から画像を生成できます。

3. テキスト-動画変換モデル: Cogito、Make-A-Videoなどは、テキストプロンプトから動画を生成できます。

4. テキスト-3D変換モデル: Shaperなどは、テキスト入力から3Dアセットやゲームオブジェクトを生成できます。

5. テキスト-タスク変換モデル: メール要約や質問回答など、特定のタスクをテキスト入力に基づいて実行できます。

大規模言語モデル(LLM)は、ディープラーニングのサブセットで、膨大なデータで事前に訓練され、特定のアプリケーションに微調整されたモデルです。これにより、大規模なモデルを自前で開発しなくても、その強力な機能を活用できます。

生成型AIとLLMの違いは、前者が新しいコンテンツを生成できるのに対し、後者は主に分類、質問回答、テキスト生成などのタスクに使われることです。

大規模言語モデル(LLM)は、ディープラーニングの一種で、機械学習の下位分野です。LLMは、テキストデータなどの膨大な量のデータで事前に訓練され、テキスト分類、質問回答、要約、生成などの一般的な言語処理タスクを解決することができます。

この事前訓練の後、LLMはドメイン固有のより小さなデータセットで微調整されて、より専門的な問題を解決することができます。例えば、病院がLLMを自身の医療データで微調整すれば、X線画像の診断精度を向上させることができます。

このアプローチは有益です。なぜなら、小規模な組織(小売、銀行、病院など)でも、LLMの強力な機能を活用できるからです。自前でモデルを開発するのは非常に手間がかかります。

LLMと生成型AIの違いは、前者が一般的な言語処理タスクに事前訓練されているのに対し、後者はテキスト、画像、音声などの新しいオリジナルコンテンツを生成することが目的です。

まとめると、LLMは幅広い用途に微調整できる強力なツールで、自前でモデルを開発する余裕のない組織にとって非常に価値があります。

この簡潔な概要では、人工知能分野の主要な概念と関係性を説明しました。AIという広範な研究分野から始め、機械学習、ディープラーニング、大規模言語モデルへと掘り下げていきました。

教師あり学習と教師なし学習の違いや、ディープニューラルネットワークを使った半教師あり学習の力について説明しました。また、識別モデルと生成モデルの違いについて、後者がテキスト、画像、動画などの新しいコンテンツを生成できることを述べました。

最後に、大規模言語モデル(LLM)の重要性と、膨大なデータで事前に訓練された後に特定のアプリケーションに微調整されることで、小規模な組織でも強力なAI機能を活用できることを強調しました。

この概要を通して、人工知能の中核的な要素とその実用的なアプリケーション(ChatGPT、Google Bard)の関係性について理解を深めていただけると思います。無料のGoogle AIコースも参考にしてください。ビデオのタイムスタンプを使って、特定のセクションに簡単に戻れます。