AIの世界知：言語間での転送

GPT-4 (Default) とLLMを基盤とするAIが持つ世界知について話合ったのでメモする

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https://chat.openai.com/share/cfe25386-37f6-4702-b1cd-275f43c5a11d

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私からの質問

GPT-4 からの回答

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GPT-4 との会話履歴

LLMを基盤とするAIの世界知について議論しましょう

LLM（Large Language Model）は、人間が生成した大量のテキストデータから学習するAIモデルです。そのため、世界に関する知識はその学習データに基づいています。しかし、それは主にテキストのパターンを認識し、それに基づいて質問に対する最適な答えを生成する能力を持つため、その知識は間接的なものです。

AIは新しい情報を自発的に取得または更新する能力はありません。私の知識は最後にトレーニングされた時点（2021年9月まで）で停止しています。それ以降の情報については知らないため、時事問題や最新の科学的発見については詳しく知らないかもしれません。

さらに、AIは意識や感情を持っていないため、人間のように経験から学ぶことはありません。その結果、人間の主観的な経験や感情についての理解は限られています。これはAIの「世界知」が主にオブジェクティブな情報に基づいているためです。

したがって、LLMを基盤とするAIの「世界知」は広範で強力ですが、その範囲と深さはその学習データとモデルの設計に大きく依存しています。また、その知識は絶えず更新される必要があり、人間のような経験的な理解は持ち得ません。

LLMは大量のテキストデータから世界知を得ている（間接的であれど）とすると、その知識は言語による差が存在しますか？
たとえば、「猫」に関するの日本語の文献が極めて少なく、対して「cat」に関する英語の文献が豊潤にあったと仮定してみましょう。
この場合、AIに対して日本語で質問した場合と英語で質問した場合とでは性能に差が出ますか？
また、特定の言語（例えば英語）で学習した世界知は、その他の言語のそれとなりえる可能性はありますか？

LLMは、学習データの分布に大きく依存しています。そのため、あるトピックについてのデータがある言語で豊富で、別の言語では少ない場合、その言語での性能に差が出る可能性があります。つまり、あなたの例で言えば、「猫」についての日本語の文献が少なく、「cat」に関する英語の文献が豊富であれば、AIは英語での問い合わせに対してより詳細で正確な情報を提供できる可能性があります。

しかし、多言語のLLMは、特定の言語で得られた知識を他の言語に「転送」する能力もあります。これは、モデルが異なる言語間で同じ概念を共有する能力によるものです。この機能は、トレーニングデータに多言語の文献が含まれている場合、特に効果的です。

しかし、この「転送」は完全ではなく、言語間での微妙な違いやニュアンスを完全に理解することは難しいです。それぞれの言語は独自の文化的な背景や意味論的な特徴を持っており、それらを完全に翻訳または転送することは現在のAI技術では困難です。したがって、ある言語で学習した知識が完全に別の言語に転送されるとは限りません。

なるほど、ちなみにGPT-3以降の系列に属するLLMはここで言う転送の能力を有しますか？

GPT-3やそれ以降のモデルは、学習データに含まれる様々な言語から知識を取得し、異なる言語間で情報を「転送」する能力をある程度持っています。これは、モデルが様々な言語のテキストを学習し、それらの間のパターンと関連性を理解することを通じて可能となります。

しかしながら、言語間での完全な知識の転送は困難であり、モデルの性能はその学習データの質と量、そして特にその言語のデータの質と量に大きく依存します。したがって、ある言語で豊富な情報を持つトピックについて、他の言語で同等の情報を提供することは必ずしも保証されていません。

また、特定の言語の細かなニュアンス、方言、俗語、文化的な要素を完全に理解することは現在のAI技術でもまだ難しく、その点についてはユーザーは理解しておく必要があります。

とすれば、先ほどの仮定に立ち返ると、日本語で「猫」について質問した場合と英語で「cat」について質問した上で「日本語で回答してください」という命令を添えた場合では、性能に差が出る可能性があると理解していいでしょうか？

その可能性はあります。英語の学習データが豊富であれば、英語での問い合わせに対する応答がより詳細かつ正確である可能性があります。その後、その回答を日本語に翻訳する能力もAIにはあります。

しかし、その性能は完全には保証できません。なぜなら、知識の「転送」は完全ではなく、また、翻訳は常に言語間の微妙なニュアンスを保持することが困難であるからです。加えて、モデルの日本語への翻訳能力も、学習データに依存します。

したがって、英語で問い合わせて日本語で回答を求めるというアプローチは一部の情報については有効かもしれませんが、その結果は必ずしも一貫したものとは限りません。

とてもよく分かりました。ありがとうございます。 最後に、この会話について、短い日本語タイトルを付けてください。タイトルの候補を5つ以上提示してください

もちろんです。以下、タイトルの候補をいくつか挙げさせていただきます：

1. "LLMと多言語知識の探求"
2. "AIの世界知：言語間での転送"
3. "大言語モデルの言語間知識転送"
4. "AIと言語：知識のギャップと可能性"
5. "日本語と英語：AIの知識転送の深掘り"
6. "猫とCat：AIの言語による知識差"
7. "AIの知識転送：一つの問題、複数の言語"

以上のようなタイトルはどうでしょうか？適切なものがありましたらお選びください。

どのタイトルも良いですね 提案していただいたタイトルを10段階評価して、評価点による重み付けを行った上でタイトルを一つだけ提案してください

それぞれのタイトルについて、以下のように評価しました：

1. "LLMと多言語知識の探求" - 8/10
2. "AIの世界知：言語間での転送" - 9/10
3. "大言語モデルの言語間知識転送" - 7/10
4. "AIと言語：知識のギャップと可能性" - 8/10
5. "日本語と英語：AIの知識転送の深掘り" - 7/10
6. "猫とCat：AIの言語による知識差" - 6/10
7. "AIの知識転送：一つの問題、複数の言語" - 9/10

この評価に基づくと、最も高評価である"AIの世界知：言語間での転送"と"AIの知識転送：一つの問題、複数の言語"の中から、内容を最もよく反映していると思われる"AIの世界知：言語間での転送"をタイトルとして提案します。

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終わりに

「転送」がどれほど学術的・技術的に正しい言葉なのかが定かではない。検索してみても用語が一般的すぎるのか簡単には出てこなかった。

ただ、LLMを基盤とするAIのインプットに対するアウトプットを生成する過程が、学習データを元にした確率的なテキストの羅列であることを考えると、世界知 (概念) の転送 (言語を超える能力) は相当困難であるのだろう。これは今回の問答でも述べられている通り。

ただ、GPT-3系統のLLMでも「転送」をある程度有しているというのは驚いた。ハルシネーションの可能性も否めないが。