【ベースAIとは】基盤AIから生成AIを作る方法についてまとめました。生成AIは、ベースAIの上に構築されています。ベースAIは、生成AIに必要なデータ処理能力や学習能力を提供します。生成AIは、ベースAIを利用して、独自の機能を実現します。ベースAIは、いずれも深層学習と呼ばれる機械学習技術を用いて構築されています。深層学習は、人工ニューラルネットワークと呼ばれる生物の脳神経系を模倣した計算モデルを用いて、データから学習を行います。
以下は、代表的な生成AIとそのベースAI、開発会社の一覧です。
| 生成AI | ベースAI | 開発会社 | 特徴 | 主な用途 | その他 |
| ChatGPT | GPT-3 | OpenAI | 言語モデル | 文章生成、翻訳、要約、質問応答 | 2022年11月発表 |
| Bard | LaMDA | Google AI | 言語モデル | 文章生成、翻訳、要約、質問応答 | 2022年5月発表 |
| DALL-E 2 | CLIP | OpenAI | 画像生成 | テキストから画像生成 | 2022年4月発表 |
| VQGAN+CLIP | VQGAN, CLIP | Google AI | 画像生成 | テキストから画像生成 | 2021年1月発表 |
| Imagen | Transformer | Google AI | 画像生成 | テキストから画像生成 | 2022年5月発表 |
| Midjourney | VQGAN, CLIP | Midjourney | 画像生成 | テキストから画像生成 | 2022年7月発表 |
| MuseNet | Transformer | Google AI | 音楽生成 | テキストから音楽生成 | 2021年1月発表 |
| Jukebox | Transformer | OpenAI | 音楽生成 | テキストから音楽生成 | 2022年5月発表 |
上記以外にも、以下のような生成AIがあります。
生成AIは、ベースAIの上に構築されています。ベースAIは、生成AIに必要なデータ処理能力や学習能力を提供します。生成AIは、ベースAIを利用して、独自の機能を実現します。
生成AIは、今後ますます発展していく分野です。新しい生成AIが開発され、既存の生成AIが改良されていくでしょう。生成AIは、様々な分野で活用されることが期待されています。
上記のベースAIは、いずれも深層学習と呼ばれる機械学習技術を用いて構築されています。深層学習は、人工ニューラルネットワークと呼ばれる生物の脳神経系を模倣した計算モデルを用いて、データから学習を行います。
具体的には、以下の3つのステップで動作します。
まず、生成AIが学習するデータセットを準備します。データセットには、生成AIが生成したいデータと類似したデータが含まれます。例えば、文章生成AIであれば、大量の文章データが必要になります。
次に、人工ニューラルネットワークを構築します。ニューラルネットワークは、複数の層から構成されており、各層は複数のニューロンと呼ばれる計算ユニットで構成されています。ニューロンは、前層からの入力を受け取り、活性化関数と呼ばれる数学的な関数を通して出力を行います。
最後に、ニューラルネットワークにデータセットを学習させます。学習では、ニューラルネットワークの重みと呼ばれるパラメータを調整することで、入力データと出力データの関係を学習します。
深層学習は、人工知能分野において最も重要な技術の一つであり、画像認識、音声認識、自然言語処理など、様々な分野で活用されています。
上記の通り、ベースAIは深層学習を用いて構築されていますが、具体的なアーキテクチャ（構造）は様々です。代表的なベースAIアーキテクチャは以下の通りです。
生成AIは、ベースAIの上に構築されており、ベースAIの機能を利用して独自の機能を実現します。例えば、文章生成AIは、Transformerアーキテクチャに基づいたベースAIを利用して、文章の文法や意味を理解し、新しい文章を生成します。
生成AIは、深層学習技術を用いて構築されたベースAIの上に構築されており、ベースAIの機能を利用して独自の機能を実現します。生成AIは、今後ますます発展していく分野であり、様々な分野で活用されることが期待されています。
ベースAIの総称は、現状では定まっていないようです。いくつか候補を挙げるとすれば、以下のようなものがあります。
これらの言葉には、それぞれ微妙なニュアンスの違いがあります。
現状では、どの言葉が最も適切であるかは、文脈や状況によって異なるといえるでしょう。
今後は、生成AI技術の発展に伴い、ベースAIの総称も定まってくるかもしれません。
生成AIは、ベースAIの上にいくつかの追加機能を組み合わせて作られます。具体的には、以下のステップで作成されます。
まず、生成AIの目的に合ったベースAIを選択します。例えば、文章生成AIであれば、Transformerアーキテクチャに基づいたベースAIが適しています。
次に、生成AIが達成すべき目標を定義する目的関数を設定します。例えば、文章生成AIであれば、生成された文章が流暢で、文法的に正しく、意味を成すように設定します。
生成AIが学習するデータセットを準備します。データセットには、生成AIが生成したいデータと類似したデータが含まれます。
ベースAIと目的関数を組み合わせ、生成AIのモデルを構築します。モデルには、生成したいデータの種類や目的に合わせて、様々なパラメータを設定する必要があります。
準備したデータセットを用いて、生成AIのモデルを学習させます。学習には、深層学習と呼ばれる機械学習技術を用います。
学習済みのモデルを評価し、生成されたデータが目的関数に合致しているかどうかを確認します。
評価結果に基づいて、モデルを改良します。必要に応じて、ベースAI、目的関数、学習データ、モデルのパラメータなどを調整します。
完成したモデルを公開し、他のユーザーが利用できるようにします。
生成AIには、様々な種類があります。代表的な例は以下の通りです。
これらの生成AIは、様々な分野で活用されています。
生成AIは、ベースAIの上にいくつかの追加機能を組み合わせて作られます。生成AIは、今後もますます発展していく分野であり、様々な分野で活用されることが期待されています。
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