大規模言語モデルの不得意タスク
大規模言語モデルがより大きなモデルとなることで汎用的なものになり、多くのことができるようになっていますが、不得意なタスクもあります。
不得意なタスクとして以下のものがあります。
- 高度な専門性を必要とするタスク
- 最新のデータに基づく推論
- 長時間のデータを扱うタスク
高度な専門性を扱うタスクに関してLLMは論理的に理解し、入力に対する結果を出力するわけではありません。そのため、法律や自然科学の計算などは難しい部分があります。しかし、専門的な知識を学習させてあげることで一部を理解しているかのように出力する可能性はあります。
最新のデータに関して学習を行っていない知識がアップデートされていない可能性があり、正確な出力を得られない場合があります。しかし、最新のモデルなどではインターネット検索が可能なLLMが登場しており、より、最新の情報を扱うことができるようになってきています。
長時間のデータ、長いテキストを扱うタスクに関して、LLMはアテンション機構を用いて文章の依存関係を計算していますが、扱えるトークン数には限界があるため、それ以上の長さのデータを扱う際には、精度が落ちる可能性があります。
しかし、どのタスクに関しても数年単位で見ると大幅に性能を改善しており、多くのタスクにおいて不得意と言われる分野に関してもすぐに改善されてしまうのではないでしょうか。
👉より体系的に学びたい方は「人工知能基礎」（東京大学松尾豊先生監修）へ
大規模言語モデルの不得意タスクに関して正しいものを選べ
G検定（G2024#5）全国模擬試験を開催
日本ディープラーニング協会（JDLA）による2024年9月開催の「G検定」（2024#5）を目指す方々向けのオンライン模擬試験です。G検定の最新シラバスに対応した問題が、分野ごとに幅広く出題されるため、本番さながらの体験が可能です。
人工知能基礎講座を提供中
人工知能の第一人者である東京大学の松尾豊教授が監修した人工知能基礎講座を受講してみませんか？
人工知能の歴史から自然言語処理、機械学習、深層学習といった最先端のトピックやAIに関わる法律問題まで網羅しているので全てのビジネスパーソン・AIの初学者におすすめです。
サンプル動画
人工知能基礎講座はこちら↓
AI初学者・ビジネスパーソン向けのG検定対策講座
G検定受験前にトレーニングしたい方向けの問題集「G検定実践トレーニング」も提供中です。
zero to oneの「E資格」向け認定プログラム
日本ディープラーニング協会の実施するE資格の受験ならzero to oneの「E資格」向け認定プログラム (税込165,000円) をおすすめします。当講座は、東京大学大学院工学系研究科の松尾豊教授と東北大学大学院情報科学研究科の岡谷貴之教授が監修する実践的なプログラムとなっています。
厚生労働省の教育訓練給付制度対象のE資格認定プログラムの中では最安値※となり、実質負担額49,500円～(支給割合70%の場合)で受講可能です。※2023年弊社調べ
