生成ＡＩ「今後の」発展段階
1. マルチモーダル統合
テキスト、画像、音声、動画など、複数のモダリティを統合して処理できるAIモデルの開発が進む。より豊かで文脈に即した生成が可能。
2. 自己学習・継続学習能力の向上
現在の多くのモデルは、一度トレーニングが完了すると固定されるが、将来的には環境や新しい情報に適応して継続的に学習できるモデルの開発が進む。
3. エッジAIの進化
クラウドに依存せず、エッジデバイス上で高度な推論を行えるAIモデルの開発が進む。これにより、リアルタイム性やプライバシー保護が向上する。
テキスト、画像、音声、動画など、複数のモダリティを統合して処理できるAIモデルの開発が進む。より豊かで文脈に即した生成が可能。
2. 自己学習・継続学習能力の向上
現在の多くのモデルは、一度トレーニングが完了すると固定されるが、将来的には環境や新しい情報に適応して継続的に学習できるモデルの開発が進む。
3. エッジAIの進化
クラウドに依存せず、エッジデバイス上で高度な推論を行えるAIモデルの開発が進む。これにより、リアルタイム性やプライバシー保護が向上する。
生成ＡＩ「現在の発展段階」
1．機械学習によるトレーニング＝大規模な言語モデル(LLM)などの生成AIモデルは、膨大なデータセットを用いて学習を行う。
2．推論の向上＝トレーニング済みのモデルを用いて、新しい入力に対して予測や生成を行う。現在、推論の効率化や精度向上が重要な課題となっている。
1．機械学習によるトレーニング＝大規模な言語モデル(LLM)などの生成AIモデルは、膨大なデータセットを用いて学習を行う。
2．推論の向上＝トレーニング済みのモデルを用いて、新しい入力に対して予測や生成を行う。現在、推論の効率化や精度向上が重要な課題となっている。
近いうちに実用化が期待される生成AIサービス
1．カスタマーサポートの自動化 チャットボットが、より自然な会話で顧客の質問に答え、問題解決を支援する。
2．教育分野での活用 個々の学習者に合わせた学習教材を生成したり、学習進度に合わせて問題を自動生成したりすることが可能になる。
3．医療分野での活用 医療画像の解析や、新薬の開発を加速させることが期待されている。医者が診断を下す際に、AIが過去の症例や論文を分析し、より正確な診断を支援する。
4．エンターテイメント分野での活用 ゲームのキャラクターやシナリオを自動生成したり、映画の特殊効果をよりリアルに表現したりすることが可能になる。
1．カスタマーサポートの自動化 チャットボットが、より自然な会話で顧客の質問に答え、問題解決を支援する。
2．教育分野での活用 個々の学習者に合わせた学習教材を生成したり、学習進度に合わせて問題を自動生成したりすることが可能になる。
3．医療分野での活用 医療画像の解析や、新薬の開発を加速させることが期待されている。医者が診断を下す際に、AIが過去の症例や論文を分析し、より正確な診断を支援する。
4．エンターテイメント分野での活用 ゲームのキャラクターやシナリオを自動生成したり、映画の特殊効果をよりリアルに表現したりすることが可能になる。
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