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AIスキル急上昇:MITのLLM、学習し、忘れない

MITの研究者たちは、大規模言語モデル(LLM)が既存の知識を失うことなく新しいスキルを学習できる新しい技術を開発したと、VentureBeatが報じている。この技術は自己蒸留ファインチューニング(SDFT)と呼ばれ、モデルがデモンストレーションと自身の実験から直接学習することを可能にする。この革新は、LLMのファインチューニングにおける主要な課題に対処するもので、新しいスキルを追加すると、以前に学習した情報が意図せず消去されてしまい、企業がスキルごとに個別のモデルを維持せざるを得なくなるという問題があった。

MIT、Improbable AI Lab、ETH Zurichの研究者たちが開発したSDFT法は、実験において従来の教師ありファインチューニング(SFT)を常に上回ったとVentureBeatは報じている。この新しい手法は、最新のLLMが持つインコンテキスト学習能力を活用している。

一方、人工知能の状況は急速に進化を続けている。中国企業は目覚ましい進歩を遂げており、MIT Technology Reviewによると、西側の競合他社と同等の性能を持つモデルを低コストで実現している。Moonshot AI社は最近、オープンウェイトモデルのKimi K2.5をリリースし、AnthropicのClaude Opusの性能に一部ベンチマークでほぼ匹敵する性能を、わずかなコストで達成した。AlibabaのQwenモデルファミリーも、Hugging Faceでのダウンロード数でMetaのLlamaモデルを上回っている。

AIの急速な進歩は、悪用の可能性についても懸念を高めている。MIT Technology Reviewが報じているように、サイバーセキュリティ研究者は、オンライン犯罪を容易にするためにAIが利用されている事例をすでに確認している。その一例として、被害者のシステム上のファイルを暗号化し、身代金が支払われるまで使用不能にする洗練されたランサムウェアの亜種が挙げられる。

公共市場と民間市場の交差点も、AIなどの要因によって再構築されつつある。Seligmanの最高投資責任者であるPaul Wick氏は、Fortuneによると、市場における「心理的な変化」を指摘し、投資家の間で恐怖感が増大しているという。ソフトウェアLBO複合体の資金調達メカニズムは混乱し、IPO市場は低迷している。

その他のニュースとして、ハッカーニュースによると、オルメカの石碑であるステラCの発見は、オルメカ文明の歴史に関する重要な洞察をもたらした。スターリング家によって発見されたこの石碑は、オルメカが以前考えられていたよりもずっと古い時代に存在していたことを明らかにするのに役立った。石碑に刻まれた日付、メソアメリカのロングカウント暦で7.16.6.16.18は、紀元前32年9月3日に相当する。

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This article was generated with AI assistance, synthesizing reporting from multiple credible news sources. Our editorial team reviews AI-generated content for accuracy.

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