生成AI News - 2024/10/17
こんばんは、りょぶんです。
今週の生成AI Newsをお伝えできればと思います
Amazonは2024年10月15日に、出品者が商品ページの情報作成を支援する生成AIツールを提供開始しました。この新機能は、日本語対応を含む多言語対応で、出品者が簡単な入力をするだけで、AIが詳細で効果的な商品説明や商品名を自動生成します。これにより、出品プロセスが大幅に効率化され、顧客にとっても商品が見つけやすくなります
主なメリットは、出品者が効率的に高品質な商品情報を作成でき、顧客体験が向上する点です。AIは商品仕様や画像からも情報を推論し、詳細な商品情報を提供できるようになります。このツールは、eコマース業界のデジタルトランスフォーメーション（DX）を推進し、他のプラットフォームも類似のAI機能を導入する可能性があるとされています
せどりされている方には朗報ですね。また、私のように昔はやっていたけど面倒になって辞めてしまったみたいな方にも届くかもしれません
私もこのニュースを見て、まずは不用品から売るのを再開してみようかなと思いました
しっかりと調べていないのでわからないのですが、メルカリ等とAmazonはどちららが楽に出来るのだろう。。探してみよう😊
AppleのAI研究者らが「GSM-Symbolic」というテストを用いて、大規模言語モデル（LLM）の数学的推論能力の限界を明らかにした論文について報告しています。主なポイントは以下の通りです
LLMの限界：LLMは、表面的なパターンを模倣するだけであり、人間のような真の推論能力はまだ持っていないと結論づけています
新しいテスト手法：「GSM-Symbolic」は既存のベンチマーク「GSM8K」を改良し、柔軟な問題表現が可能なテストデータを用いたもの。また、無関係な情報を含む「GSM-NoOp」問題集も導入されました
主な課題：
・表現の変化に弱い：数字や言い回しが変わると正答率が低下。
・複雑な問題に弱い：問題が長く複雑になると正答率が下がり、ばらつきも大きくなる
・無関係な情報に惑わされる：無関係な情報が含まれると、誤った推論を行うことが多い
今後の課題：
LLMが真の数学的推論能力を獲得するには、パターン認識を超えた高度な推論能力が必要であり、特に無関係な情報を適切に処理する能力の向上が不可欠とされています。この研究は、現状のLLMの限界を示し、今後の改善に向けた方向性を提示しています
現時点の見解なので、この先は分かりません
ただ、しっかりと課題が見えているので、課題を解決するための手法を必ず見つけられると思っています
この進化の速さであれば、近い将来に「人間のような真の推論能力」を手に入れられると私は思っています😊
今日もお読みいただきまして、ありがとうございました🥰
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