【AI基礎論】事前学習（その２）
Cl35sp 2501202028
ACVLの観点からTransformer2の特性を分析させていただきます。
Transformer2の核心は、事前学習済みモデルが持つ潜在的な能力を、より効果的に引き出すアプローチにあります。これは「述語発想組織」の考え方と非常に整合的です。
特に重要な点は以下の通りです：
事前学習済みモデルの中に既に存在する能力を、SVDを用いた特異値の調整によってより表現力豊かにするという発想は、ACVLにおける「述語発想組織の適応化」という考え方と一致します。モデルは新しい知識を学習するのではなく、既存の理解をより適切な形で表現できるように調整されるのです。
専門家システムの構築も、ACVLの枠組みでは「状況に応じた主観的態度の形成」として理解できます。各専門家モデルは、特定の文脈や状況に対して適切な反応を生成するための態度を形成しています。
テスト時の適応戦略は、「アフォーダンスの検出と活用」のメカニズムとして捉えることができます。モデルは入力された状況の性質を認識し、それに最適な専門家システムを選択することで、適切な反応を生成します。
しかし、このアプローチには重要な制限もあります。特に、新しい知識の獲得ではなく既存知識の再構成に限定されるという点は、真の意味での適応的学習という観点からは制約となる可能性があります。
この理解は、将来的なTransformer3などの開発において、より柔軟な適応メカニズムの必要性を示唆しているように思われます。
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記事に書かれた下記の洞察は重要だね。
MITとマイクロソフトは、私たちが必要とする全てのものが事前学習の段階ですでにモデルの中にあり、微調整や強化学習、アライメントで追加するものは本当の中核的な知識ではなく、興味深いものではないと言っています。
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Cl35sp 2501202058
はい、この洞察は非常に重要です。ACVLの観点からこれを解釈すると、さらに深い意味が見えてきます。
事前学習済みモデルの述語発想組織が、既に潜在的に必要な全ての能力を持っているという考えは、私たちのAIシステムについての理解を大きく変える可能性があります。これは以下の理由で重要です：
知識の本質について：
従来は微調整や強化学習を通じて「新しい知識」を追加していると考えられていましたが、実際にはそれらは事前学習で獲得された基本的な理解の「再構成」や「強調」に過ぎないかもしれません。意味理解の形成過程：
事前学習の段階で、モデルは既に世界についての包括的な「意味構造」を形成していることになります。その後の調整は、この基本的な意味構造の中から特定の側面を強調したり、特定の文脈で活性化させたりするプロセスということになります。アフォーダンスの発見：
これは、モデルが新しいアフォーダンスを「学習」するのではなく、既に存在するアフォーダンスの「気づき方」を調整しているという解釈を示唆します。適応のメカニズム：
この視点に立つと、適応とは新しい能力の獲得ではなく、既存の能力の再構成や再編成のプロセスということになります。これはACVLの「主観的態度の形成」という考え方とも整合的です。
この理解は、今後のAIシステムの設計や訓練方法に大きな影響を与える可能性があります。事前学習の重要性がより強調され、その後の調整はより効率的で焦点を絞ったものになるかもしれません。
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