AIの飛躍的な進化、特にGPT-4のような言語モデルに関する最新の進歩は、私たちが予測できない方法で創造し、問題を解決し、革新する能力を向上させました。これらのAIパワードな驚異をプロジェクトに取り入れることは、多くの分野で画期的な進歩をもたらす可能性があります。AIの専門家であるジェレミー・ハワードの啓発的なトークに基づいて、この記事では言語モデルの力を活用するハッカーの道筋を紹介します。さあ、この旅に乗り出しましょう。

言語モデルとは何か？

AIの神話の中で、言語モデル（LMs）は言語パターンの理解と予測において重要な役割を果たしています。それらは知識豊富なデジタルの書記のように振る舞い、シーケンス内の次の単語やフレーズを予測します。「私の足音が鳴り響いた瞬間…」という文を考えてみてください。そして、言語モデルは、その豊富な言語使用と理解のトレーニングに基づいて、続きを加えることで、その文の進行を推測します。

GPT-4などの有名な言語モデルは、巨大なテキストデータからの情報を活用し、人間の言語使用の複雑なパターンを理解するように訓練されており、そのため、人間らしいテキストを生成する能力を持っています。テキストを生成するこの優れた能力は、確率的なシーケンス内の次のトークンを予測する手法から生まれています。

GPT-4とその仲間の言語モデルを体験する

ジェレミー・ハワードは、GPT-4の能力を示すために、論理パズルの解決、コードの生成、質問への回答の例を提供しています。しかし、イカロスの飛行のように、それにも限界があります。その能力は、自身の機能について尋ねられたり、トレーニングの後に起こった情報を提供するように指示されたりすると、不調に陥ることがあります。

ハワードは、GPT-4を「プライミング」する方法について説明し、正確で一貫性のある回答を提供するためにGPT-4を微調整する手法について詳述しています。これは、情報共有に関する具体的な指示を提供することによってもたらされ、自然言語のプロンプトだけを用いて複雑なコードや視覚データプロットを生成する印象的なデータ分析能力にまで及びます。

GPT-4には費用がかかりますが、OpenAIはより小さなが強力ないとでも言える仲間のGPT-3.5への無料アクセスを提供しています。TransformersライブラリとOpenAI APIを使用することで、言語モデルの魅力的な世界に足を踏み入れることができます。そして、そのモデルを特定のタスクに適しているように微調整することは、その性能を向上させる助けになります。

言語モデルのローカルでの実行

ワークステーションにGPUが搭載されている場合、PyTorchとTransformersを使用してモデルをローカルで実行する力を持つことができます。モデルの量子化とハーフプレシジョンコンピューティングは、効果的なアクセラレータとして登場します。さらに、コンテキストドキュメントを提供することによってコンテキストに応じた回答を可能にする「情報の取得の拡張」は、回答の品質と正確さを向上させます。

AxolotlやAccelerateなどのアジャイルなツールは、数時間以内に個人のデータセットでモデルを微調整できる能力を提供します。これらの操作は、特定の使用ケースに明示的に対応するカスタマイズされたモデルを作成することを可能にします。

AIの仙境へ

私たちは、進行中のAIの仙境を前に立っており、一部のツールの安定性や成熟度に関する小さな問題があるかもしれませんが、急成長しているオンラインのAIコミュニティが助けを提供する用意ができています。深層学習を実際に手に入れたいハッカーたちにとって、この時代は言語モデルを実験する一生に一度の機会を提供しています。

ルネサンスの万能な天才、レオナルド・ダ・ヴィンチの言葉で言えば、「知ることだけでは十分でない。我々は実践しなければならない。意志だけでは不十分である。我々は行動しなければならない。」言語モデルの能力と潜在能力を真に理解するためには、それらと対話し、関与し、実験する必要があります。この道を進む際、私たちはスティーブ・ジョブズ、アルベルト・アインシュタイン、マリー・キュリーなどの卓越した人々の思考、知恵、ビジョンを抱えており、発明、好奇心、問題解決の精神を具現化しています。それは人類の歴史に数え切れないほどの突破口をもたらしたものです。

それでも、真のハッカーの精神に則り、ポール・グレアムの言葉に駆り立てられて、私たちは探求を続け、アートやコードを通じて世界を自分たちのビジョンに合わせようと努力しています。これらの偉大な人々は、適切なツールとそれらを使う勇気があれば、私たちも世界を変えることができる証拠です。これら前例のない時代を利用し、実験し、学ぶのは私たち次第です。」

（参考文献：ジェレミー・ハワードによる「言語モデルのハッカーのガイド」、GPT-4およびその他のLLMに関する記事、ローカルでモデルを実行するGitHubリポジトリ）