論文の概要: A Glimpse in ChatGPT Capabilities and its impact for AI research
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.06087v1
- Date: Wed, 10 May 2023 12:10:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-11 13:21:18.349618
- Title: A Glimpse in ChatGPT Capabilities and its impact for AI research
- Title（参考訳）: ChatGPT能力の進歩とAI研究への影響
- Authors: Frank Joublin, Antonello Ceravola, Joerg Deigmoeller, Michael Gienger,
Mathias Franzius, Julian Eggert
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、人工知能(AI)研究の分野で最近人気になった。
これらのモデルは大量のデータに基づいて訓練されており、言語翻訳、テキスト生成、質問応答など幅広いタスクに使用できる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.2245880148320705
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Large language models (LLMs) have recently become a popular topic in the
field of Artificial Intelligence (AI) research, with companies such as Google,
Amazon, Facebook, Amazon, Tesla, and Apple (GAFA) investing heavily in their
development. These models are trained on massive amounts of data and can be
used for a wide range of tasks, including language translation, text
generation, and question answering. However, the computational resources
required to train and run these models are substantial, and the cost of
hardware and electricity can be prohibitive for research labs that do not have
the funding and resources of the GAFA. In this paper, we will examine the
impact of LLMs on AI research. The pace at which such models are generated as
well as the range of domains covered is an indication of the trend which not
only the public but also the scientific community is currently experiencing. We
give some examples on how to use such models in research by focusing on
GPT3.5/ChatGPT3.4 and ChatGPT4 at the current state and show that such a range
of capabilities in a single system is a strong sign of approaching general
intelligence. Innovations integrating such models will also expand along the
maturation of such AI systems and exhibit unforeseeable applications that will
have important impacts on several aspects of our societies.
- Abstract（参考訳）: Google、Amazon、Facebook、Amazon、Tesla、Apple(GAFA)といった企業が開発に多大な投資をしている。
これらのモデルは大量のデータに基づいて訓練されており、言語翻訳、テキスト生成、質問応答など幅広いタスクに使用できる。
しかし、これらのモデルの訓練と運用に必要な計算リソースは相当量であり、gafaの資金とリソースを持たない研究所では、ハードウェアと電力のコストは禁止される可能性がある。
本稿では,LLMがAI研究に与える影響について検討する。
このようなモデルが生み出されるペースと、網羅される領域の範囲は、公衆だけでなく、現在科学コミュニティも経験している傾向の表れである。
本稿では,gpt3.5/chatgpt3.4とchatgpt4を現状に注目することで,このようなモデルを研究に活用する方法を示す。
このようなモデルを統合するイノベーションは、そうしたAIシステムの成熟とともに拡大し、我々の社会のいくつかの側面に重要な影響を与える予期せぬ応用を示す。
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