From：山極綾子
適当なキーワードをchatGPTに入れて、論文を探してきてもらって。
chatGPTは時々うそをつくから、本当に存在する論文であることをgoogle scholarで確認して。
その論文をもとにconnected paperで関連する論文を見つけて。
その中から気になる論文について、要旨の部分をdeeplで日本語訳して、概要把握して。
必要に応じてgoogle scholarからその論文の全文を確認して。
当然その中身を読むときはdeeplの力を借りて。
そしてまたconnected paperで関連する論文を探して…。
昨今のAIの進歩のおかげで、本当にいろいろなものを効率化することができています。
例えば論文を探すこと。
自分の論文の「いいところ」を説明するためには、
関連する論文をきちんと調査しなければなりません（まだまだ修行の身ですが）。
他にも、見つけた論文を読むお手伝いを頼んだり。
はたまた英語論文を書く時の本文についてもたたき台を作ってもらったり。
ブレインストーミングの相手なんかも、華麗にこなしてくれるのが最近のAI達です。
特に自然言語を対象として開発を進めているのが、LLMこと、大規模言語モデルです。
最近、いろいろな企業が開発を明言していますし、
5/17には無料の商用利用可能なモデルをサイバーエージェントが公開しました。
プレスリリース：サイバーエージェント、最大68億パラメータの日本語LLM
（大規模言語モデル）を一般公開 ―オープンなデータで学習した商用利用可能なモデルを提供―
https://www.cyberagent.co.jp/news/detail/id=28817
プレスリリースによれば、このモデルは日本語に特化したものということ。
しかもただ開発しただけではなく、商用利用まで可能ということで、
活用するビジネスが増えればどんどん新たなサービスが出てくるのではないかと、
今からわくわくです。
ところで機械学習を学ぶ人間として気になるのが、
このモデルの構成はどうなっているのかということです。
パラメータ数は最大68億であるという記述はあるのですが、
当然のことながら（？）プレスリリース中にはモデルの詳細は記載されていません。
きっと、プレスリリースの想定読者に対して展開するべき情報ではないと判断されたのだと思います。
それ専用の何かしらの技術ブログがあるのか。
それともサイバーエージェントに所属している方の論文を探すべきか。
はたまた、chatGPTに聞くのが早いのか。
AIの活用と、その改善。
両方が加速していったらいいなあと思う次第です。
山極綾子
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