最新のディープラーニング研究で注目を集めているのが「文脈内学習」です。これは、モデルがコンテキストに与えられた例示をもとにタスクを学び、新しい問いへ適切に答える能力のこと。特に、東京大学・松尾豊研究室が提供する最新論文輪読会で取り上げられることが多いです。
文脈内学習の最大の特徴は、新しく学習をする代わりに、既にあるパラメーターを用いてタスクに適応する点にあります。これによって、プログラミングコード生成や医療、教育など、さまざまな分野で人工知能が高いパフォーマンスを発揮する可能性があります。
しかし、文脈内学習がどのように機能しているのかはまだ解明されていません。研究者たちは、さまざまな仮説を立ててそのメカニズムを探っています。この記事では、文脈内学習を取り巻く、主要な3つの仮説と、それらの解説を紹介します。読むことで、AIの新たな未来を垣間見ることができます。
出典 : LLMで注目集める「文脈内学習」 原理解明へ“3つの仮説” https://xtrend.nikkei.com/atcl/contents/technology/00007/00074/
