- LLMs（大規模言語モデル）が人間のようなテキスト生成と複雑な論理課題に挑戦できること
- LLMsの精度と信頼性を向上させる新しい手法「Generative Reward Model (GenRM)」の導入
- Google DeepMindと共同研究機関が開発し、論文で発表
最近の研究によると、LLMs（大規模言語モデル）は人間のようなテキストを生成し、複雑な論理課題に挑戦する能力を持っています。
しかし、複雑な論理課題においては事実誤認や論理的なエラーを犯しがちで、特に医療や金融の分野ではその使用に制限があります。
この問題を解決するために、Google DeepMindと複数の大学からなる研究チームが「Generative Reward Model (GenRM)」を開発しました。
GenRMは、次の単語を予測することによってテキスト生成の能力を活かしつつ、出力の評価と修正を同時に行う手法です。
研究チームは、この新しい方法が従来の手法よりも高い精度で問題を解決できることを証明しました。
具体的には、アルゴリズム問題解決や幼児数学において成功率を16%から64%に向上させることができました。
さらに、GenRMはGPT-4やGemini 1.5 Proよりも優れたパフォーマンスを示しました。
この手法は、生成と検証を一体化し、Chain-of-Thought（CoT）思考をサポートします。
この革新的な手法により、精度と信頼性が求められる様々な分野でのLLMs活用が期待されています。
今後の研究では、オープンエンドな質問への対応やコーディングなど、幅広い応用にも対応できるように拡張される予定です。
これって要するに、AIがもっと賢くなっていろんな問題解決できるってことか？
でも、どうやってその精度が上がるんだってのか全然わかんないんだけど!
「そうですね、今回の研究でAIがもっと賢くなりました。精度を上げるために、AIが自分の予測を評価し、間違いやすいところを修正する仕組みを取り入れています。」
そうですね、ユータ、今回のニュースはAI技術の進化を示しています。
LLMs（大規模言語モデル）は、人間のようなテキスト生成と複雑な論理課題への挑戦が可能ですが、特定の分野では精度の問題がありました。
そこで、Google DeepMindと複数の大学が開発した「Generative Reward Model（GenRM）」が登場しました。
GenRMは、AIが次の単語を予測しながら生成と評価を同時に行う仕組みです。
この方法により、アルゴリズム問題解決や幼児数学での成功率が大きく向上しました。
GenRMはGPT-4やGemini 1.5 Proを超えるパフォーマンスを示し、精度と信頼性が高まりました。
アヤカが言うように、AIが自分の予測を評価・修正することで精度が上がっています。
これにより、医療や金融など重要な分野での応用が期待されています。