Google は、大規模言語モデル (LLM) の選択的予測機能を大幅に向上させることを目的とした、ASPIRE と呼ばれる新しいフレームワークをリリースしました。従来の LLM は、回答を生成する際に精度を評価することが困難であり、一か八かの意思決定シナリオでの適用が制限されます。 ASPIRE フレームワークは、回答の正しさをより適切に自己評価できるように LLM を特に微調整することにより、予測の信頼性を向上させます。このイノベーションは、実用化において LLM が直面する主要な課題を解決し、より安全で信頼性の高い AI システムへの道を開くことが期待されています。
この記事では次の点に焦点を当てています。
Google は、大規模モデルの選択的予測機能を強化するために ASPIRE フレームワークを開始しました。従来の大規模な言語モデルでは、予測プロセスに困難があり、生成される答えの精度を自己評価できません。 ASPIRE フレームワークは、大規模な言語モデルを微調整し、生成された回答の正しさを自己評価するようにトレーニングすることで、そのモデルの選択的予測能力を強化します。この新しいフレームワークは、リスクの高い意思決定における従来の大規模言語モデルの適用におけるギャップを埋め、大規模言語モデルの適用に対してより信頼性の高い予測機能を提供します。
ASPIRE フレームワークの開始は、LLM テクノロジーの重要な進歩を示し、医療や金融などの高リスク分野における LLM アプリケーションのさらなる開発を促進し、よりスマートで信頼性の高い AI の未来に貢献します。 このフレームワークの今後の発展と実用化が期待されます。