最近、LeCun氏がTwitter上で、大規模言語モデルの推論能力に疑問を呈し、その出現能力は主にコンテキスト学習の結果であると指摘しました。
研究実験の結果、複雑な計画タスクにおいて、大規模言語モデルは性能が低く、推論能力に限界があることが示されました。論文では、大規模言語モデルの計画タスクに関する研究における問題点も指摘されており、計画に関する知識と計画の実行の混同などが挙げられています。
大規模言語モデルの計画能力を向上させることは、依然として困難な課題です。
この議論は、大規模言語モデルの推論と計画分野における真の実力を理解するための重要な洞察を提供しています。
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近年、人工知能分野では大きな変革が起こっています。特に大規模言語モデル(LLMs)は、マルチモーダルタスクで顕著な進展を遂げています。これらのモデルは言語の理解と生成の能力において強力な潜在力を示していますが、現時点では大部分のマルチモーダルモデルが依然として自己回帰(AR)アーキテクチャに基づいており、推論プロセスは比較的一辺倒で柔軟性に欠けます。このため、香港大学と華為ノアの箱船研究所の研究チームは、新しいモデルの提案を行いました。それが、この限界を打ち破ることを目指す FUDOKI です。FUDOKI の主な革新点は
最近、アップル社は話題となった論文を発表し、現在の大言語モデル（LLM）に存在する推論に関する重大な欠陥を指摘しました。この意見はソーシャルメディア上で議論を引き起こし、特にGitHubのシニアソフトウェアエンジニアである Sean Goedecke が強い反対意見を表明しました。彼はアップルの結論が偏りすぎており、推論モデルの能力を完全に反映していないと考えています。アップルの論文によると、LLMのパフォーマンスは数学やプログラミングなどの基準テストにおいて信頼性がないと述べています。アップルの研究チームは
最近、MetaのFAIRチームとエルサレムのヘブライ大学の研究者たちによって新しい研究成果が発表されました。この研究では、大規模な言語モデルの推論時間を短縮することで複雑な推論タスクでのパフォーマンスが著しく改善されることを示しています。研究結果によると、短い理論プロセスを持つAIモデルの正確性は34.5%向上し、現在のAI業界の仮説を挑戦しています。画像出典: 画像はAI生成され、画像提供サービスのMidjourney。本研究において、著者は長時間の思考が
先日、グーグルはオープンソースフレームワークのLMEvalを正式にリリースしました。これは大規模言語モデル（LLM）やマルチモーダルモデルに対する標準化された評価ツールを提供することを目指しています。このフレームワークの発表により、プラットフォーム間でのモデル性能の比較が簡素化され、テキスト、画像、コードなど複数分野の評価をサポートしており、グーグルによるAI評価分野における最新の進展が示されています。AIbaseがLMEvalの最新動向とそのAI業界への影響についてまとめました。標準化された評価: プラットフォーム間モデル比較がさらに簡単になりました
DeepSeek社は先ごろ、高性能推論AIモデルのDeepSeek-R1を大幅にアップデートしました。コードの生成や複雑な推論タスクにおける性能が大きく向上し、人工知能分野で注目を集めています。以下の公開情報および最新動向に基づき、今回のアップデートの主要ポイントを全面的に分析します。 R1モデルのアップデート: コード能力が大幅に向上 テストによると、最新版のR1モデルではコード生成能力において顕著な進化が見られました。複雑なコードタスクの処理能力が大幅に改善されています。
中国石油天然气集团公司（CNPC）は正式に、北京で 3 兆のパラメーターを持つ新しい大規模言語モデル「昆仑」をリリースしました。この重要な成果は…
このほど、清華大学、テンセント・ハウン、スタンフォード大学およびキャロライナ州立大学の研究チームによって、多模態大規模モデルの視覚推論能力をテストする新しい評価基準「RBench-V」が発表されました。この基準の登場により、現在の評価システムにおけるモデルの視覚出力能力に関する空白を埋め、既存モデルの性能をより包括的に理解できるようになります。「RBench-V」の基準テストには、幾何学とグラフ理論、力学と電磁気学、マルチターゲット認識と経路計画など、複数の分野から803問の問題が含まれています。
ミストラル社は最近、新たなAgents APIのリリースを発表しました。これは開発者向けのフレームワークで、AIエージェントの作成を簡素化します。エージェントは多岐にわたるタスクを実行可能で、Pythonコードの実行、画像生成、検索補助生成（RAG）などが含まれます。このAPIの導入により、大規模言語モデル（LLMs）が複数のツールやデータソースと構造化され、永続的な方法で相互作用できる環境が提供されます。Agents API
