Teslaの支持者であり、Grokの投資家であるPierre Ferragu氏は、AI分野での議論が続く中、大規模言語モデル（LLM）の本質について自身の考えを共有しました。
出来事先週末、Intuition Machineの共同創設者であるCarlos E. Perez氏は、かつてTwitterだったところのXに投稿し、LLMの能力について疑問を投げかけました。
Perez氏は投稿の中で、LLMは複雑な問題に取り組むことができる一方で、一見簡単な論理的なステップでつまずくことが多いと指摘しました。
彼の投稿では、LLMの推論能力はプログラミングコードのロジックに大きく影響を受けているとも述べられています。
この研究では、あるクエリに対して与えられたモデルの出力に最も影響を与える特定のトレーニングデータを特定するために、EK-FAC影響機能が使用されています。
研究によると、LLMは事実問題に対して情報の引き出しを行う一方で、推論問題に対しては、同種の問題を解決するために手順（アルゴリズム、式、そして特にコード）を示す文書に一貫して依存しているという結果が出ました。
Ferragu氏は自身の投稿で、「私の左脳：LLMはデジタルの神です。 私の右脳：LLMは栄光のデジタル模倣猿です。 時間が教えてくれるでしょう、そして真実はおそらくその中間にあります。」と述べました。
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なぜ重要なのか： LLMの能力に関する議論は新しいものではありません。今年の初め、Alphabet Inc.のGoogleのソフトウェアエンジニアが、LLMを使用することでAIの汎用人工知能（AGI）の進捗が5〜10年遅れているとして、OpenAI（ChatGPTの親会社）に関して懸念を表明しました。
SalesforceのCEOであるMarc Benioff氏も、世界がOpenAIのChatGPTのような「LLMの限界」に近づいていると警告しました。
彼は、AIの将来は、進歩を促進するためにLLMに頼らず、課題を独自に解決できる自律エージェントに焦点を当てると予測しました。
Tony Fadell氏は、LLMについて懸念を表明しました。
以前、NvidiaのCEOであるJensen Huang氏は、人間は最終的にAIエージェントおよびAI従業員と協力することになると述べています。また、ビジネスにAIエージェントを展開するために、NvidiaはAccentureとも提携しました。
Microsoft Corporationも、2024年9月にSalesforceがAgentforceを立ち上げて以来、企業が独自の自律エージェントを作成できるようにすると発表しました。
OpenAIは、2024年1月に新しいAIエージェント「オペレーター」を発表する予定です。
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