生成AIの進化と今後の展望

2024年5月22日（水）～ 24日（金）に行われた「第8回AI・人工知能EXPO春」の特別講演AI-6「生成AIの進化と今後の展望」（講演者：株式会社Preferred Networks 岡野原大輔 代表取締役最高研究責任者）は、生成AIがどのような原理や手法で構築されているのか、今後どのような発展があるのか、生成AIの社会実装における可能性や課題、活用例にについて解説しました。
 
2024/5/24 AI 人工知能EXPO 2024春　特別講演AI-6
生成AIの進化と今後の展望
講演者：岡野原大輔
株式会社Preferred Networks 代表取締役最高研究責任者
株式会社Preferred Elements 代表取締役社長
https://hillbig.github.io/AIEXPO2024spring_okanohara.pdf
 
 
Evolution of Generative AI and Future Prospects
 
Special Lecture AI-6 "Evolution of Generative AI and Future Prospects" (Speaker: Daisuke Okanohara, President and Chief Research Officer, Preferred Networks, Inc. He also explained the opportunities, challenges, and examples of applications of generative AI in social implementation.
 


AIEXPO2024spring_okanohara.pdf
PDF
各ページを要約してください。最後に全体を通じたまとめをつけてください。
ChatGPT
メモリを更新しました
各ページの要約
ページ 1-2: 自己紹介 岡野原大輔氏のプロフィールと著書の紹介。彼はPreferred Networks、Preferred Computational Chemistry、Preferred Elementsの代表取締役社長であり、AI事業者ガイドライン検討会委員など多くの役職を持つ。
ページ 3: PFNの事業概要 Preferred Networks(PFN)はAI技術のバリューチェーンを垂直統合し、産業応用を進めている。生成AIや基盤モデル、AIチップなどの計算基盤を提供。
ページ 4-5: 生成AIの進化と産業へのインパクト 生成AIが膨大な情報を瞬時に処理し、多くの人と同時に対話できる点を強調。2030年までに15.7兆ドルの経済効果を予測。知的労働の制約が小さくなり、AIが多くの産業に影響を与えることが説明される。
ページ 6: AIと人間の協調 AIは既存の情報や知識を扱うのが得意であり、人は新しい世界を開拓するのに強い。AIと人間が協調して働くことの重要性が述べられている。
ページ 7-8: 大規模言語モデルの仕組み 大規模言語モデルがテキスト、画像、動画などの生成能力を持ち、普遍的な事実や法則を学習する方法について説明。生成モデルの進化速度が強調される。
ページ 9-10: 自己教師あり学習 自己教師あり学習の概要とその利点。大規模言語モデルがどのようにして大量のデータから学習し、予測性能を向上させるかが示されている。
ページ 11-13: PFNの取り組み PFNが開発した大規模言語モデル（PLaMo-13B）の性能とその応用例。今後の開発計画やビジネス展開についても言及。
ページ 14-15: 生成AIの商用利用 生成AIを活用した製品・サービス群の紹介。具体的なユースケースや顧客の課題解決に向けた取り組みが示されている。
ページ 16: LLMの利用事例 材料探索のデモンストレーション。生成AIがどのようにして化学反応経路の活性化エネルギーを計算するかを具体的に示す。
ページ 17-18: LLM開発の今後 最新のLLM開発に必要な計算資源の増加とその影響。スパコンの性能や計算資源のボトルネックについて説明される。
ページ 19-20: 近年のLLM開発の流れ GPT-4レベルのモデルがスマホで動くようになる可能性と、オープンなモデルとクローズドなモデルの比較。学習データ改善の重要性とその影響が強調される。
ページ 21: 知識の索引としてのLLM LLMが知識の索引として機能する方法と、その効率を高めるための学習プロセスについて説明。
ページ 22: プライベートデータの取り込み 個人や企業のプライベートデータをLLMに取り込む方法。ファインチューニングやRAGなどの技術について言及。
ページ 23: まとめ LLMの進化は続き、開発競争が激化する中で、日本企業も勝機を見出すことができる。PFNはLLMモデル（PLaMo）とそれを使ったアプリケーション・サービスを提供し、生成AIの社会普及に貢献していく。
全体のまとめ
このプレゼンテーションでは、PFNの岡野原大輔氏がAI技術、特に生成AIと大規模言語モデル（LLM）の進化とその産業への影響について詳述しています。PFNはAI技術のバリューチェーンを垂直統合し、生成AIの高度な応用を推進しています。生成AIは膨大な情報処理能力を持ち、多くの産業に大きな影響を与えると予測されています。また、LLMの進化とその応用例が紹介され、PFNが開発したモデルの性能や商用利用の取り組みが強調されています。今後、LLMの計算資源の増加やデータ改善の重要性が強調され、日本企業も競争に勝つ可能性が示唆されています。PFNはLLMモデルとそれを利用したサービスを提供し、生成AIの社会普及に貢献することを目指しています。

 
上記の英語訳を作成してください。
ChatGPT
Summary of Each Page
Pages 1-2: Introduction Introduction of Daisuke Okanohara, who holds multiple roles including President of Preferred Networks, Preferred Computational Chemistry, and Preferred Elements. He is also a member of various AI guideline committees.
Page 3: Overview of PFN's Business Preferred Networks (PFN) vertically integrates the AI technology value chain, promoting industrial applications through AI chips, computational infrastructure, and generative AI foundation models.
Pages 4-5: Evolution and Impact of Generative AI Generative AI's ability to process vast amounts of information instantly and interact with millions simultaneously is emphasized. It is predicted to generate an economic impact of $15.7 trillion by 2030, significantly affecting many industries and reducing constraints on intellectual labor.
Page 6: Collaboration Between AI and Humans AI excels in handling existing information and knowledge, while humans are better at exploring new frontiers. The importance of leveraging both strengths through collaboration is discussed.
Pages 7-8: Mechanism of Large Language Models Explains how large language models (LLMs) generate text, images, videos, etc., and learn universal facts and laws from large datasets. The rapid evolution of generative models is highlighted.
Pages 9-10: Self-Supervised Learning Overview of self-supervised learning and its benefits. Describes how LLMs improve prediction performance by learning from massive data and acquiring various capabilities.
Pages 11-13: PFN's Initiatives Performance and applications of PFN's large language model (PLaMo-13B) and future development plans. Discusses the launch of a multi-modal model and business expansion strategies.
Pages 14-15: Commercial Use of Generative AI Introduction of products and services utilizing generative AI. Detailed use cases and efforts to address customer challenges are presented.
Page 16: Example of LLM Use Demonstration of material exploration, showing how generative AI calculates activation energy for chemical reaction pathways.
Pages 17-18: Future of LLM Development Increase in computational resources needed for the latest LLM development and its impact. Discusses the limitations of current supercomputers and future prospects.
Pages 19-20: Recent Trends in LLM Development Potential for GPT-4 level models to run on smartphones and comparison of open and closed models. Emphasizes the importance of improving training data.
Page 21: LLM as a Knowledge Index Describes how LLMs function as indexes of knowledge, requiring extensive and varied training to achieve high memory efficiency.
Page 22: Incorporating Private Data Methods for incorporating private data into LLMs, including fine-tuning and Retrieval-Augmented Generation (RAG). Discusses promising new techniques and challenges.
Page 23: Conclusion LLM evolution continues, with Japanese companies also having opportunities in the competitive landscape. PFN aims to contribute to the social adoption of generative AI by providing LLM models (PLaMo) and related applications and services.
Overall Summary
This presentation by Daisuke Okanohara of PFN details the evolution of AI technology, particularly generative AI and large language models (LLMs), and their impact on industries. PFN promotes the industrial application of AI through vertical integration of the AI technology value chain. Generative AI's ability to process vast amounts of information and its potential economic impact are highlighted. The presentation emphasizes the collaboration between AI and humans, leveraging the strengths of both. It also discusses the rapid evolution of LLMs, PFN's initiatives in developing advanced models, and the commercial use of generative AI. Future prospects and challenges in LLM development, as well as methods for incorporating private data, are explored. PFN aims to contribute to the social adoption of generative AI by providing advanced LLM models and related applications and services.