はてなインターンシップ2024 AI 講義資料

https://hatena.co.jp/recruit/intern/2024

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1. AI 講義 id:pokutuna 2024/08/21 Hatena (Summer) Internship 2024 1
2. 2 ようこそ はてなインターンへ
3. ぽくつなです id:pokutuna • 2011 インターン 2013 入社 • チーム歴 Miiverse ➡ カクヨム➡ PF ➡ BizPF ➡ 新規 アイコン 3
5. 5 「なんか AI で 面白い話して」
6. 今日の内容 • AI の盛り上がりの背景がわかる • AI をプロダクトに使う時の視点がわかる • 「へー」と思う 6
7. 三ない運動 • 課題なし • 配属後にたぶん 使わない • 数理的な話なし 7
8. 8 AI 使ってる? • チャット AI ◦ ChatGPT, Claude, Gemini... • コード生成 ◦ GitHub Copilot, Cursor • 画像生成 ◦ Stable Diffusion, DALL·E
9. 9 AI めちゃくちゃ 盛り上がっている
10. 10 盛り上がり • ビッグテックが次々と AI モデルをリリース ◦ ChatGPT, Gemini, Llama, Claude, ... • 経済効果 年間2.6～4.4兆ドル相当の可能性[1] • 各社が AI を使ったサービスをリリース [1] McKinsey & Company 生成AIがもたらす潜在的な経済効果 https://www.mckinsey.com/jp/~/media/mckinsey/locations/asia/japan/our%20insights/the_economic_potential_of_generative_ ai_the_next_productivity_frontier_colormama_4k.pdf
11. 11 盛り上がり • ChatGPT のブレイクスルー ◦ ひとめで分かるすごさ・知識があるように見える • 従来の機械学習と違う体験 ◦ 生成的である ◦ 専門家でなくても使える • 1つのモデルで多様なタスクができる
12. 12 多様なタスクを解ける
13. 13 多様なタスクを解ける
15. 15 ちょっと立ち戻って
16. AI って何? • AI = Artificial Intelligence ◦ 人間の知能・知覚を模倣するコンピュータ • 機械学習 ◦ データからパターンを学習して予測するアプローチ 16
17. 17 人工知能学会　AIマップタスクフォース 『AIマップβ 2.0 AI研究初学者と異分野研究者・実務者のための 課題と技術の俯瞰図』p12-13 https://www.ai-gakkai.or.jp/aimap/ いろいろな課題領域
18. 18 ニューラル ネットワーク
19. ニューラルネットワーク 19 Overview of a Neural Network’s Learning Process https://medium.com/data-science-365/overview-of-a-neural-networks-learning-process-61690a502fa
20. 20 様々なつなぎ方 Van Veen, F. & Leijnen, S. (2019). The Neural Network Zoo. Retrieved from https://www.asimovinstitute.org/neural-network-zoo
21. 代表的なつなぎ方 畳込み(CNN) 21 再帰型(RNN) MNIST Handwritten Digits Classification using a Convolutional Neural Network (CNN) https://towardsdatascience.com/mnist-handwritten-digits-classification-using-a-co nvolutional-neural-network-cnn-af5fafbc35e9
22. ニューラルネットワーク • ニューロンの集合である • 様々なネットワークのつなぎ方がある • 特徴を捉えるための工夫が反映されている ◦ CNN: 特徴の位置関係 ◦ RNN: 系列の順序依存関係 • 大規模言語モデル(LLM)はニューラルネット 22
23. 23 ニューラル ネットの発展
24. 24 発展を促すできごと • AlexNet (2012) • Transformer (2017) • スケーリング則 (2020) • 創発的能力の獲得 (2022)
25. AlexNet • 画像認識コンペで圧勝 ◦ GPU を利用した学習 ◦ データ拡張、ドロップアウト 👉 ディープラーニングが流行る 25
26. 26 Transformer • 2017年 『Attention Is All You Need』 ◦ We propose a new simple network architecture, the Transformer, based solely on attention mechanisms, dispensing with recurrence and convolutions entirely. • Self-Attention ◦ 入力のすべての要素との関連性を計算する機構 ◦ 局所的・全体的な関係も学習する
27. 27 Transformer • (ある程度)汎用的なアーキテクチャ ◦ 実装の共通化 & 相互利用性が高まる 🤗 👉 研究が加速 ◦ アーキテクチャの探索 → 大規模化・効率化
28. 28 LLM Visualization https://bbycroft.net/llm Transformer
29. 29 • 計算量・学習データ・パラメータ数の べき乗に比例して誤差が減少する スケーリング則 Kaplan, J., McCandlish, S., Henighan, T., Brown, T. B., Chess, B., Child, R., Gray, S., Radford, A., Wu, J., & Amodei, D. (2020, January 23). Scaling Laws for Neural Language Models. arXiv. https://arxiv.org/abs/2001.08361
30. 30 • ある学習量から突然タスクが解ける ◦ 10^22~24 FLOPs • 明に学習していない 推論ができるように 創発的能力の発現 Jason Wei and Yi Tay, Research Scientists, Google Research, Brain Team (2022), Characterizing Emergent Phenomena in Large Language Models https://research.google/blog/characterizing-emergent-phenomena-in-large-language-models/
31. 31 今へ戻る
32. 32 ChatGPT 登場 • 2022-11 Chat GPT-3.5 • 2023-01 アクティブユーザ 1億人超え • 2023-03 Chat GPT-4, Whisper • 2023-10 DALLE-3
33. 33 競争の激化 • 各社が次々と新モデルをリリース • 学習コスト・パラメータ数の増加 ◦ 23年7月 Llama2 70B → 24年7月 Llama3.1 405B ◦ Llama3.1 学習 3,930万 GPU 時間 (405B ≒ 810GB)
35. 性能競争 + 価格競争 • 学習も推論もコストがバカ高い ◦ 自分たちでやるのは現実的ではない ◦ 頑張っている会社もある • 一方で API 値段はどんどん下がっている ◦ ユーザー奪い合いバトル • アプリ開発者として API 使うのが正着 35
36. 36 良いモデルを選ぶには?
37. 37 OpenAI (2024), Hello GPT-4o, https://openai.com/index/hello-gpt-4o/ ベンチマーク
38. 38 よく見るベンチマーク • MMLU: Measuring Massive Multitask Language Understanding ◦ 57教科の様々な分野、4択問題 • GLUE, SuperGLUE: General Language Understanding Evaluation ◦ 自然言語処理のタスク ◦ 文法の正しさ, ネガポジ, 文同士が同じ意味か, ... • DROP: Discrete Reasoning Over the content of Paragraphs ◦ 文章理解 & 計算操作の必要な推論
39. 39 MMLU 🙈 https://huggingface.co/datasets/cais/mmlu/viewer/world_religions/test
40. 40 MMLU 日本がキリスト教とヨーロッパから 閉ざされた期間は、次のどれですか。 🙈 https://huggingface.co/datasets/cais/mmlu/viewer/world_religions/test A: 1749-1945 B: 1052-1616 C: 1641-1853 D: 1517-1870
41. 41 MMLU 日本がキリスト教とヨーロッパから 閉ざされた期間は、次のどれですか。 https://huggingface.co/datasets/cais/mmlu/viewer/world_religions/test A: 1749-1945 B: 1052-1616 C: 1641-1853 D: 1517-1870
42. 42 DROP 日本では、スーパーファミコン版のファイナルファンタジーIVが 144万本売れた。プレイステーション版は1997年に日本でさら に26万1000本売れた。2003年3月31日までに、プレイステー ションとワンダースワンカラーのリメイク版を含むこのゲームは 世界中で216万本出荷され、そのうち182万本が日本で、34万本 が海外で出荷された。ニンテンドーDS版が発売される直前の 2007年の時点で、このゲームは世界中で約300万本売れた。 ゲームボーイアドバンス版は、2006年末までに日本で21万9000 本以上売れた。2009年5月までに、このゲームのDS版は世界中 で110万本売れた。 Q: スーパーファミコン版のファイナルファンタジーIVは、DS版 より何百万本多く売れたのでしょうか？ https://huggingface.co/datasets/ucinlp/drop/viewer/default/train?q=Japan&row=76857 1.44 - 1.1 = 0.34
43. 43 じゃあ GPT4 が良いんだな • と言っていいのか? ◦ 「Claude のほうが賢い」 と言う人も多い • ベンチは性能の一面でしかない • 良い = 課題が解決できる
44. 44 使いやすさ • 生成以外の機能 • コンテキストサイズ • レイテンシ • レートリミット • コスト & 請求 • アカウント管理 • 利用規約 ◦ 学習に使われるか • etc...
45. 45 プロダクトに 組み込むには?
48. 48 toitta
49. LLM の得意なこと • なめらかなテキスト生成 • 要約 • 非構造化データの読み取り • 推論・優先順位付け • 従来の自然言語処理タスク(ものによる) 49
50. LLM の苦手なこと • 最新情報に基づく出力 • 専門知識が必要なもの • 正確性が要求されるもの • 数値計算 50
51. 51 SUZURI 商品説明生成
52. 52 Leading Drive-Thru Innovation with Wendy’s FreshAI https://www.wendys.com/blog/drive-thru-innovation-wendys-freshai Wendy's ドライブスルー
53. 53 評価
54. 評価を考える • 「AI で良い記事タイトルをつける」 ◦ 良いって何?? ◦ 言語化 → 定量化する(できるとは限らない) • 基準がないと ◦ 再現性がない, 改善ができない ◦ 目視の雰囲気運用になる 54
55. 55 従来の指標に学ぶ • 正解不正解があるもの ◦ 精度, 適合率, 再現率... • 翻訳, 要約から ◦ BLUE, ROUGE, BERTスコア… • タスクベースの指標を参考に ◦ 音声認識 → WER, CER, … ◦ 検索 → AP, カバレッジ Hugging Face Evaluate Metric https://huggingface.co/evaluate-metric
56. 56 LLM-as-a-Judge • LLM で LLM を評価する ◦ 一対比較, 点数付け, etc • 一部を人間が評価 → LLM に続き • スコアで捉えにくい良し悪しを捉える • まだまだ未開拓
57. 57 まとめ
58. 58 話したこと • AI の盛り上がりと昨今の背景 • 課題を解決できるのが良いモデル • チャットだけじゃない得意を活かそう • 継続的な評価の仕組み重要
59. 59 話していないこと • Embedding & RAG • 画像生成、拡散モデル • CLIP、マルチモーダル化 • Encoder-Decoder • etc...
60. 60 これからどうなる? • このまま性能向上していく? • 小さいモデルの実用性が上がる? • 追加学習の技術が発達する? • AI 開発に関わらずに済む?
61. 61 おわり