現代のAI技術は、膨大な情報を処理できるようになりましたが、長文中の重要情報を見逃してしまう問題があります。スタンフォード大学の研究で「Lost in the middle」問題が発表され、長文の中央部分にある情報を見落とすことが明らかにされ、その解決策の評価ベンチマーク「Summary of a Haystack」が提案されました。
また、GPT-4のプログラミングミスを見つけるモデル「CriticGPT」が開発され、人間の目では見つけられなくなったエラーをAIが特定するという画期的な試みが進行中です。さらに、AIにバリエーション豊かな学習データを提供するため、「合成データ」の有用性とその課題についても議論が行われています。これらの進展はAI技術を大きく前進させる可能性を秘めていると言えるでしょう。
しかし、これらの技術の誤用を避け、倫理的に利用することが重要です。AIの進化だけでなくその利用方法にも、高い意識が求められる時代です。
出典 : 生成AI/LLM技術最新トレンド｜①LLMが長文を理解できているかを評価するベンチマークSummary of a Haystack ②LLMのプログラミングミスを指摘するLLM－CriticGPT ③10億人のペルソナデータで作る合成データ https://www.brainpad.co.jp/doors/contents/generative_ai_llm_news_trend_10/