生成AIブームが｢一言でいえば薄っぺらい｣のはなぜか？ AI研究者が語る｢ChatGPTの10年前｣
2022年〜2023年にかけて起こった、画像生成AIやChatGPTを始めとする大規模言語モデルの日常化は、私たちのライフスタイルをどう変えていくのでしょうか？ AIの研究者でプログラマーの清水亮氏は、｢生成AI｣のような可能性を考えはじめたのは、生成AIブームのはるか前の約10年前からだと言います。 今のAIの最前線が興味深いのは、最先端の成果が｢企業｣から生まれるのではなく、AIで遊ぶ｢趣味人（ホビイスト）｣たちから、驚くような実例が出ていることだとも。 AI研究者が見ている現在のAIブームと、最前線の風景を聞きます。 ※この記事は西田宗千佳氏の新書『生成AIの革新 新しい知といかに向き合うか』（9月11日発売）の発売に合わせ、筆者西田氏とAI研究者の清水亮氏の対談としてお届けします。 西田 今の世の中での生成AIブームを、どう捉えていますか? 清水 今のブームはとても表層的なものなの
【GROMACS】GROMACSを用いたタンパク質-低分子リガンドのMD simulation【in silico創薬】【前編】 - LabCode
macOS Ventura(13.2.1), PyMOL 2.5.4., Homebrew 4.0.17, Python 3.7.3, NetworkX 2.3, Avogadro, UCSF Chimera-1.17.3-mac64 MD シミュレーションとは？ MDシミュレーションは、分子の動きや相互作用を計算機上で再現する手法です。分子の構造と相互作用を記述する力場（potential function）を使用し、時間の経過とともに分子の運動を予測します。これにより、物質の性質や相互作用の理解、材料設計、生体分子の研究などに応用されます。 GROMACSは、MDシミュレーションを実行するためのソフトウェアの一つです。GROMACSは高性能な計算を行うための最適化が施されており、広く使われている信頼性の高いツールです。GROMACSを使うことで、分子のダイナミクスや相互作用をシミュレー
GPT-4、Bard、Claude2などの異なるLLMが円卓を囲み議論した結果の回答は品質が高いとの検証報告。円卓ツールも公開 | AIDB
異種LLM同士の議論 米ノースカロライナ大学の研究者らは、異なる種類の大規模言語モデル（LLM）同士に議論させるというアプローチを採りました。 このアイデアの背後には、異なるモデルがそれぞれの強みと弱みを持っているという認識があります。例えば、GPT-4は一般的なテキスト生成に優れている一方で、Bardは物語生成に特化しています。これらのモデルを組み合わせることで、より高度な推論が可能になると考えられています。 研究者らは、複数の異なるLLM（GPT-4、Bard、Claude2など）を円卓会議のような形で議論させるアイデアを形にしました。各モデルは独自の視点と推論能力を持ち寄り、最終的な回答や結論を出す過程が検証されました。 異種LLMs円卓会議ツール 研究者らはただ実験を行って報告するだけでなく、LLM同士に議論させて答えを提出させるプロセスを自動化するツールも提供しています。このツー
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