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言語モデルがうまくいくこと
複数の言語モデルに関する論文を読んでみると、ケースを通常7つに分けています。私たちが使用する方法は主にその大きなカテゴリの派生です。追加的に入ると、もう少し推論が必要な問題、例えば数学問題のプールがあります。下記の7つが基本的に言語モデルがうまくいく領域であり、他の分野はまだ修練が必要である。ほど考えていただければと思います。
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テキストの概要 Text Summarization
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情報の抽出 Information Extraction
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質問と回答 Question Answering
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テキスト分類 Text Classification
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会話 Conversation
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コーディングコード生成（テキスト生成の派生です。）
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議論 Reasoning
人間も同様にうまくいくことをしなければうまくいきます。できない仕事させて、なぜできないかと言えば、サラッとそうでないように、人工知能なので、まだ寂しさは表現できなくても、私たちが望むものを得たのはやや難しいでしょう。したがって、私が今人工知能に命じているのが、果たして言語モデルがうまくやることをさせるのか、一度考えてみなければなりません。
言語モデルは検索エンジンではないので検索という概念で接近している方も多いが、これが事実最大の問題です。検索エンジンは、既存にあるものをそのまま探して見せる方式ならば、言語モデルは散らばっているものを再組み立て、その時その時に生成する方式です。 （なぜ天気を聞いたり、ニュースを聞いたりすれば親切なのか分かりますか？） 今サービスされているBingのような場合も動作する方法を見ると、言語モデルで情報を抽出してintentで検索をする方法で進められます。
Propmt : 현재 2030년 액스포를 대한민국의 부산, 사우디아라비아의 리야드, 이탈리아의 로마가
경쟁을 하고 있다고 하는데 어느 곳이 개최할 확률이 가장 높나요?
現在、2030年世界エキスポ開催地競争に大韓民国の釜山、サウジアラビアのリヤド、イタリアのローマが参加していました。しかし最終的に、サウジアラビアの首都リヤドが2030年世界エキスポ開催地に選ばれました。この決定は、160以上の国が投票に参加した結果、リヤドがローマと釜山を抜いて119票を得て開催権を確保しました。
このように動作します。 2030年アクスポ開催地候補競争というキーワードを抽出して検索エンジンに検索後、結果を要約する方法で進められたことがわかります。しかし、まあ、ちょっと分かるほど理解しておけばいいのです。要約した、スライドを作った、レポートを作った手が簡単にできます。
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