論文の概要: On the Challenges and Opportunities in Generative AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.00025v1
• Date: Wed, 28 Feb 2024 15:19:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-05 23:19:03.544381
• Title: On the Challenges and Opportunities in Generative AI
• Title（参考訳）: 生成AIの課題と機会について
• Authors: Laura Manduchi, Kushagra Pandey, Robert Bamler, Ryan Cotterell, Sina D\"aubener, Sophie Fellenz, Asja Fischer, Thomas G\"artner, Matthias Kirchler, Marius Kloft, Yingzhen Li, Christoph Lippert, Gerard de Melo, Eric Nalisnick, Bj\"orn Ommer, Rajesh Ranganath, Maja Rudolph, Karen Ullrich, Guy Van den Broeck, Julia E Vogt, Yixin Wang, Florian Wenzel, Frank Wood, Stephan Mandt, Vincent Fortuin
• Abstract要約: 現在の大規模生成AIモデルは、ドメイン間で広く採用されるのを妨げるいくつかの基本的な問題に十分対応していない、と我々は主張する。 本研究は、現代の生成型AIパラダイムにおける重要な未解決課題を特定し、その能力、汎用性、信頼性をさらに向上するために取り組まなければならない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 135.2754367149689
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The field of deep generative modeling has grown rapidly and consistently over the years. With the availability of massive amounts of training data coupled with advances in scalable unsupervised learning paradigms, recent large-scale generative models show tremendous promise in synthesizing high-resolution images and text, as well as structured data such as videos and molecules. However, we argue that current large-scale generative AI models do not sufficiently address several fundamental issues that hinder their widespread adoption across domains. In this work, we aim to identify key unresolved challenges in modern generative AI paradigms that should be tackled to further enhance their capabilities, versatility, and reliability. By identifying these challenges, we aim to provide researchers with valuable insights for exploring fruitful research directions, thereby fostering the development of more robust and accessible generative AI solutions.
• Abstract（参考訳）: 深層生成モデリングの分野は、長年にわたって急速に、一貫して成長してきた。 大量のトレーニングデータとスケーラブルな教師なし学習パラダイムの進歩が組み合わさったことで、近年の大規模生成モデルでは、高解像度画像やテキストの合成や、ビデオや分子などの構造化データに多大な期待が持たれている。 しかし、現在の大規模生成型AIモデルは、ドメイン間の普及を妨げるいくつかの基本的な問題に十分対応していない、と我々は主張する。 本研究は、現代の生成型AIパラダイムにおける重要な未解決課題を特定し、その能力、汎用性、信頼性をさらに向上するために取り組まなければならない。 これらの課題を特定することで、有能な研究方向を探索する上で、研究者に貴重な洞察を提供し、より堅牢でアクセスしやすい生成AIソリューションの開発を促進することを目指している。

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