生成 AI 言語モデルについて理解する
生成 AI について
生成 AI (GenAI) は、既存のデータから学習し、さまざまなドメインで新しい元のコンテンツを作成できる人工知能アルゴリズムです。 これらのアルゴリズムは、創造の原動力のように機能して、斬新なテキスト、画像、さらには音楽までも生成する、人工知能の最も有望な進歩の 1 つです。 GenAI は、さまざまなニーズに合わせて出力をカスタマイズおよび適応できるため、さまざまなアプリケーションに対応する汎用性の高いツールになります。 アルゴリズムは、プロンプトと微調整を使用して、特定の要件と基本設定に合うように調整できます。 このカスタマイズ性は、ユーザーが日常使う言語で目的の出力を記述できることを意味しており、モデルは、適切なテキスト、画像、またはコードの生成により応答します。
GenAI モデルでは、テキスト生成にはトランスフォーマーや再帰型ニューラル ネットワーク (RNN)、画像生成には生成敵対ネットワーク (GAN) やバリエーション オートエンコーダ (VAE) など、特定の機械学習手法が適用されます。 これらの手法を使用すると、アルゴリズムによってデータ内のパターンとリレーションシップが認識され、新しく一意の関連するコンテンツが生成されます。 GenAI を使用すると、次のようなさまざまなドメインのアプリケーションを見つけることができます。
- テキストのオートコンプリートと要約:関連するテキストを提案することによる生産性の向上。
- 翻訳:言語翻訳サービスの改善。
- クラスタリングとセグメント化:有意なグループへのデータの整理。
- 質問応答:ユーザー クエリに対する正確な応答の提供。
- 異常検出:データ内の異常なパターンの識別。
- 医療:医療レポート、診断、治療に関する推奨事項の生成。
生成 AI 言語モデルを調べる
生成 AI 言語モデルは、アルゴリズムを集めたものです。ここでは、自然言語入力を処理し、コンテキストに基づいて文章内でその後出現する単語を予測して、一貫した応答の構築が可能です。 記事、Wikipedia のエントリ、書籍、インターネット リソースなどの膨大な量のテキスト データでトレーニングされることで、人間のような言語を理解して生成することができます。
これらのモデルは、多くの場合、トランスフォーマーなどのディープ ラーニング アーキテクチャに基づいており、自然言語を理解して生成できるという優れた機能を持っています。 ChatGPT を強化する OpenAI の GPT (生成事前学習) は、生成型 AI 言語モデルの一例です。 これらのモデルは、膨大なスケールという重要な特性を備えており、数億から数兆のパラメータが含まれているモデルを使用して、複雑な言語パターンをキャプチャできます。
GenAI 言語モデルを使ってアプリケーションにインテリジェンスを追加する
Margie の Travel アプリケーション シナリオの GenAI 言語モデルでは、ユーザー エクスペリエンスを向上させ、パーソナライズされた提案を提供できます。 活用方法の例をいくつか紹介します。
- 自然言語理解 (NLU):GPT-4 のような生成 AI モデルでは、ユーザーが入力した自然言語クエリの処理が可能です。 旅行者が「居心地のよいアパートメント」、「ウォーターフロント ビュー」、「おしゃれなロフト」のようなフレーズを使って宿泊施設を検索すると、モデルはこれらの説明の背景にある意図を認識できます。
- セマンティック検索とクエリの拡張:生成 AI 言語モデルでは、履歴データとユーザー レビューに対してセマンティック検索を実行できます。 アプリケーションでは、ユーザー クエリのコンテキストとセマンティックを分析することで、検索用語を拡張して関連シノニムや関連用語を含めることができます。 たとえば、ユーザーが「居心地のよいアパートメント」と検索した場合、モデルでは、"快適なアパート" や "趣のある賃貸物件" のような用語も考慮されます。
- コンテンツ生成:生成 AI では、リストごとにパーソナライズされたプロパティの説明を作成できます。 履歴データと位置情報に基づき、"暖炉"、"一望できる景色"、"最新の設備" などの特徴を強調した魅力的な説明がモデルによって生成されます。
- 感情分析:生成 AI 言語モデルを使用した感情分析で、ユーザー レビューを評価できます。 アプリケーションでは、特定のリストに関連付けられている肯定的または否定的なセンチメントが識別されます。 一貫して肯定的なレビューを含むリストをユーザーに推奨することができます。
- 場所ベースの推奨:このアプリケーションでは、人気のアトラクション、公共交通機関、特定の地域への距離の近さに基づくリストを、場所データを分析して推奨できます。 ウォーターフロント ビューの場合、ウォーターフロントの近くや美しい景色が望める場所のリストを、モデルで優先順位付けできます。
- パーソナル化:生成 AI を使用すると、アプリケーションでは、個人の好みに合わせて推奨内容を調整できます。 ユーザーが "おしゃれなロフト" を何度も選択する場合、モデルでは、この好みを学習して、その後の推奨でロフト スタイルの宿泊施設を優先することができます。
- 動的ランク付けとスコアリング:生成 AI 言語モデルでは、ユーザー クエリの関連性に基づいて、リストを動的にランク付けできます。 価格、空き状況、ユーザー設定を考慮して、推奨内容のスコア設定や順序付けを行うことができます。
生成 AI 言語モデルを使用すると、ユーザー クエリへのより深い理解、コンテンツの生成、レビューの分析、パーソナライズされた提案の提供により、賃貸物件の推奨プロセスが向上します。 シアトルでのすばらしい滞在を楽しみにしている旅行者は、インテリジェントなこれらの推奨内容の恩恵を受けることができます。