人工知能（AI）業界は前例のない成長期を迎えており、ますます洗練されたモデルが急速に発展しています。また、AI の優位性が学界から産業界へとシフトし、責任ある AI 開発がますます重視されるようになっています。AI 環境を形成するいくつかのトレンド、モデル開発の進歩、AI 研究に関連するコストの高騰についてお話ししましょう。
モデル開発と評価の進歩
OpenAIのGPT-4は引き続きAIランキングを独占しており、さまざまなタスクや指標で並外れたパフォーマンスを示しています。しかし、グーグルのジェミニやミストラル AI の Mistral-Medium のような新規参入企業が勢いを増しており、AI 環境が持つ競争力を証明しています。これらのモデルは、タスクを完了する能力に基づいて評価され、さまざまな指標にわたるパフォーマンスを追跡するリーダーボードでランク付けされます。AI Index Reportは、画像分類や自然言語処理などの特定のベンチマークではAIが人間のパフォーマンスを上回っているが、競争レベルの数学や視覚的常識的推論などのより複雑なタスクではまだ遅れをとっていることを強調しています。
AIモデルの開発は大きな変化を遂げており、産業界はアウトプットの点で学界を上回っています。2023年、産業界は51の注目すべき機械学習モデルを生み出しましたが、学術界が貢献したのはわずか15でした。この変化は、リソース、データ、計算能力、資金の増加に後押しされて、AI の研究開発における業界の優位性が高まっていることを浮き彫りにしています。
産業界対学界:AI 研究を取り巻く環境の変化
AI研究における業界の優位性は、リリースされた基盤モデルの数によってさらに強調されています。これらのモデルの作成とリリースでは、GoogleやMicrosoftなどのクラウド大手が主導しています。Google は最前線に立ち、2019 年以降最も多くの基盤モデルをリリースしています。続いて OpenAI が続きました。これは AI モデル開発における業界のリーダーであることを示しています。
産業界は大規模で高価なAIモデルの開発に注力していますが、あらゆる種類の研究を検討し、研究結果を公開し、あらゆる種類の研究を検討し、活気に満ちた研究コミュニティを育成する上で、学界は重要な役割を果たします。また、学術機関は多様な研究を確実に実施し、より広い範囲の AI 研究に貢献することに重点を置いています。
コストの高騰とオープンソースモデルの台頭
最先端のAIモデルのトレーニングコストは前例のないレベルに達しました。OpenAIのGPT-4は推定7,800万ドル相当のコンピューティングを使用し、GoogleのGemini Ultraは1億9,100万ドル相当のコンピューティングを使用します。AI モデルの規模とコストが急激に増加していることは、これらのシステムの複雑化と高度化を反映して明らかになっています。
業界のリソース面での優位性にもかかわらず、オープンソースの基盤モデルへの傾向はあります。2023年には、新たにリリースされたモデルのうち 65.7% がオープンソースでしたが、2022年には 44.4% でした。この傾向により、AI テクノロジーへのアクセスが民主化され、限られたリソースしか持たない研究者や開発者が AI の進歩を活用して貢献できるようになります。
責任ある AI の開発と導入
AI コミュニティは、AI システムの影響を評価し、影響を受ける人々のリスクを軽減する取り組みにより、責任ある AI の開発と展開にますます注目するようになっています。これには、AI アルゴリズムと意思決定プロセスにおける偏見、公平性、透明性、説明責任に関する懸念への対処が含まれます。
AI モデルのトレーニングコストに影響する要因
AI モデルのトレーニングに関連するコストは、いくつかの要因の影響を受けます。
- ハードウェア: AI モデルには、ハイパフォーマンスコンピューティングワークロード用に GPU や TPU などの特殊なハイエンドハードウェアが必要です。これらのハードウェアコンポーネントは処理に不可欠です。 大量のデータと計算ただし、その高いコストは、AI モデルのトレーニングにかかる全体的な費用の大部分を占めます。
- ソフトウェア: AI ソフトウェアトレーニングに関連するコストは、効率とスケーラビリティを向上させることで削減できます。TensorFlow や PyTorch などのソフトウェアフレームワークを使用すると、開発者は複雑なディープラーニングモデルを分散システムで高性能にトレーニングでき、最終的には時間とリソースを節約できます。
- クラウドベースの人工知能: クラウドベースのAIトレーニングは、スケーラブルなコンピューティングリソースをオンデマンドで提供し、従量課金制モデルを提供することでコストを削減します。クラウドプロバイダーは、AI トレーニングプロセスを加速する構築済みの AI サービスも提供しているため、企業が AI モデルのトレーニングに必要な計算能力をより費用対効果の高い方法で利用できるようになります。
Sapien と提携して AI モデルを改善しましょう
AI モデル開発の技術的複雑性が進化し続ける中、質の高いトレーニングデータと効率的なラベリングプロセスを確保することがこれまで以上に重要になっています。Sapien は、データ収集、ラベル付け、ヒューマンフィードバックによる微調整に関する専門知識を活かして、こうした複雑さを乗り越え、AI モデルの可能性を最大限に引き出すお手伝いをします。
自然言語処理用の最先端のトランスフォーマーモデルを開発する場合でも、コンピュータービジョンタスク用の畳み込みニューラルネットワークをトレーニングする場合でも、Sapien はデータセットの微調整のためのリアルタイムのフィードバックを提供するヒューマンインザループラベリングプロセスを提供できます。これにより、AI モデルの最高レベルの精度とパフォーマンスが保証されます。
サピエンを選ぶ理由
- 精度とスケーラビリティ: Sapien のデータ収集およびラベリングサービスは、精度とスケーラビリティに重点を置いており、お客様の AI モデルがお客様固有の要件を満たす高品質のデータに基づいてトレーニングされるようにします。
- 効率的なラベラー管理： Sapienのラベラー管理では、チームを細分化できるため、データラベリングプロジェクトに必要なレベルの経験とスキルセットに対してのみ支払いが発生します。
- RLHF による微調整: Sapienは、より迅速な人間入力による正確なデータラベリングを提供することで、LLMの堅牢性と入力の多様性を高め、エンタープライズアプリケーションへの適応性を高めます。
- ラベル作成リソースを迅速に拡大: Sapien は、あらゆる規模のアノテーションプロジェクトのラベリング業務を迅速にスケールアップ/スケールダウンでき、ヒューマンインテリジェンスを大規模に提供できます。
- ラベルの柔軟性とカスタマイズ： Sapien は、特定のデータ型、形式、および注釈要件に対応するようにラベリングモデルをカスタマイズできます。
ラベリングジャーニーをサポートする柔軟なチーム
Sapienには、あらゆるプロジェクトに必要なラベリングの専門知識を見つけるための専門知識と運用上のスケーラビリティがあります。特定の言語に堪能なラベラーが必要な場合でも、ニッチな分野の専門家が必要な場合でも、Sapien の社内チームが迅速な事業拡大を支援します。
LLMの言語と文脈の理解を深めましょう
Sapienは、AIと人間の知性を組み合わせて、あらゆるモデルのすべての入力タイプに注釈を付けます。質問応答型アノテーション、データ収集、モデルの微調整、テストと評価、テキスト分類、感情分析、セマンティックセグメンテーション、画像分類のいずれであっても、Sapien はLLMが言語と文脈について理解を深めるお手伝いをします。
サピエンと一緒に次の一歩を踏み出そう
データラベル付けのボトルネックが AI 開発の妨げにならないようにしてください。Sapien と提携して人間のフィードバックの力を活用し、最もパフォーマンスが高く差別化された AI モデルを構築しましょう。 相談をスケジュールする 今日は、Sapienがどのようにしてスケーラブルなデータパイプラインを構築できるかを学びましょう。
