AIの性能向上と自己改善手法に関する考察

AIの性能向上と自己改善手法に関する考察

最近のAI性能向上手法

近年、AI、特に大規模言語モデル（LLM）の性能を向上させるための様々な手法が提案されている。以下の手法は、主にプロンプトエンジニアリングや学習プロセスの改善に焦点を当てているように思える。

1. 深津メソッド: プロンプトの構造化と最適化を通じて、AIの出力精度を向上させる手法。

2. パワハラ構文: AIに対して厳しい指示を与えることで、より精確な回答を引き出す手法。ただし、倫理的な観点から議論の余地がある。

3. SELF-ROUTE（RAG:Retrieval-Augmented Generation）: RAGに自己内省機能を組み込むことで性能向上を図る。LongContextを上回ることを目指す。

4. Reflectionメソッド: Reflection Tuning　AIに自己反省や再考の機会を与えることで、回答の質を向上させる手法。Reflection-70bモデルで実験されましたが、実験と検証方法で不正が疑われています。しかし、その手法自体は有用として使用する人もいます。

これらの手法に共通する要素として、以下が挙げられる：

• 課題の分割

• 部分ごとの実行

• 部分ごとの検証

• 全体の検証とループバック

ただ、これをより発展させるには、ユーザーからのフィードバックを効果的に取り入れる仕組みが必要だろう。ただ、現状その手法は思い付かない。単純な「いいね」ボタンなどでは、質の高いフィードバックを得ることは難しい。

個人レベルでの実装可能性

上記の手法の本質を理解すれば、複雑なモデルやフレームワークを使用せずとも、ある程度の改善を実現できる可能性がある。ある程度コーディング出来るのであれば、既存のソフトウェアの改造でもいけるのかもしれない。

実装のアプローチとしては：

1. コアブロックへの組み込み: AIシステムの中核部分に、これらの手法を組み込む。これが「秘伝のタレ」となる可能性がある。これは利用者には難しい。

2. 実行方式の選択:

   • シングルエージェントによる逐次実行

   • マルチエージェントによる相互批判

3. 即時実装可能な方法:

   • ChatGPTの場合: カスタム指示に手法を組み込む

   • Claudeの場合: プロジェクトのKnowledgeに指示を追加

これらの方法を実装することで、応答速度は若干低下する可能性がある。またはAPIの利用料金がかなり上がってしまう可能性がある。しかし、全体的な性能は向上するのではないだろうか。

自作ソフトウェアの可能性

これらの考察を基に、個人や小規模チームでも実装可能なAI性能向上ツールの開発が考えられる。

例えば：

1. プロンプト最適化ツール: 深津メソッドやReflectionメソッドを自動的に適用するソフトウェア

2. 自己検証AIアシスタント: 回答生成後に自動的に検証を行い、必要に応じて修正を加えるAI

3. フィードバック学習システム: ユーザーの反応を効果的に学習に取り入れる仕組み

これらのツールを開発することで、既存のAIシステムの性能を個人レベルで向上させることができるかもない。
まぁ多分、そろそろ誰かがそういうのを出しそうだと思うが。イケてる人は俺なんかと違って行動が早いのだ。

結論

AIの性能向上は、複雑なアルゴリズムや大規模なインフラだけでなく、既存の手法を効果的に組み合わせることでも実現できる可能性がある。個人や小規模チームでも、これらの手法を理解し、独自のツールや方法論を実装することで、根源的な部分の開発を行わなくても性能向上を得られると思われる。