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生成AIのトレンド予想と具現化されてるツール

    仕事で使う情報を整理する目的もあって、大規模言語モデル(LLM)やそのツールの情報整理2024.04版から表題に使う情報を分離しました。

    1. AIエージェントは今年ウォッチしていくトレンドの1つか

    先月も取り上げた完全自律型AIエンジニアDevinの記事も増えてきた。Cognition社の情報量は同じで、注目する人が増えて解像度が上がった感じ。

    自己学習型AI/完全自動型AIの魅力と脅威とかコンサルタントがみんな頭が良い訳じゃない、AIに駆逐される人もいそうとか以前も記事を書いたけど、その日がまた近づいたなぁー。

    とはいえweb上のデータ量には限界があるんじゃね、からの

    但しLLMの性能向上の限界という論文もある。

    それはその通りで、実際は性能はデータだけでなく技術的な側面でも成長していくのだろうけど、恐らく今後はLLM自体の性能勝負というよりはユーザが欲しい形でサービスを提供することとか、人や地域に合わせたローカライズが求められるんだろうなと思う。

    2. ローカライズ(日本向け他)

    以前のページでcohereの日本語対応の大規模言語モデル「Command R+」への関心を取り上げたのは、よりローカライズしてその地域の人たちにとっての価値を高めることが、その地域の人たちの利用、ひいては購買につながるから。OpenAIも日本支社だのChatGPTも日本語対応モデルという流れがあるのは以前扱った通り。

    そこまで考えているかはともかく、国産LLMに期待する声があって、NTTが頑張っている。他の日系ITベンダーの動きがよくわからん…。

    生成AIを使おうとする企業も増えてきたらしい。まぁ、そのまま指をくわえてみてたら雇用代替されるし、積極的に使う側にならないとだし。

    あとは提供する業務などドメインにあわせたものにする話もあるが、それは次項とも意味的には重複してくる話で

    3. 個別サービスへの具現化と提供

    求められるサービス提供のユースケースも、個々の企業で使うラストワンマイルはともかく、そこそこ想像できるところになってきたかな。

    元々掲載していた論文検索〜抽出などナレッジワーカーを支援するLLMは別ページに移動しました。加筆修正とかしたら分量が多くなったので、後で使い易い構成に整理を。

    移動させない個別過ぎるサービスの事例としてはgoogleのものを。生成AIも使って、流行りも大事だけどやることはやる、そんな彼らのスタンスは好きです。

    できるところから順にサービス化して、そんなにリテラシー高くない人たちも使えるようにする、マネタイズしていく動きなのだろうな。
    ちなみに特定のLLMに依存するとハルシネーションとか怖い人向け、複数のLLMを使うためのツールがGoogle拡張機能として出ているそうな。

    ということで当面のトレンドとしては「AIエージェント」「日本向けローカライズ」「個別サービスへの具現化と提供」といったテーマになるんだろうな、という雑感でした。

    AI Index Report 2024 – Artificial Intelligence Index

    ちなみにAIの動向を追う指標・データとして最近こんなのを見つけました。これまでのトレンドを見たり総括したりするときに使えそう。
    英語なのはツールに翻訳させれば良いし、2つ目のサイトはグラフの元のデータもcsvで取得できるし、便利になった~

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    仕切り直しで収集情報の整理から|くすぐったがり|note


     
     
     
    データ利活用まわりでサービス企画してるチーフなんたらサイエンティスト。なおX/twitterもnoteも私個人の意見であり、所属する組織の見解ではありません。 ( 厂˙ω˙ )厂うぇーい …… ○┼ バタッ

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