[論文レビュー] A Glimpse in ChatGPT Capabilities and its impact for AI research

Frank Joublin, Antonello Ceravola+4 more|arXiv (Cornell University)|May 10, 2023

Artificial Intelligence in Healthcare and Education被引用数 13

ひとこと要約

この論文はGPT-3.5/3.4とGPT-4の能力を概説し、AI研究のコストと資源の影響について論じ、能力の広範な範囲が一般知能へ向かう進展を示し、下流の社会的影響をもたらすと主張します。

ABSTRACT

Large language models (LLMs) have recently become a popular topic in the field of Artificial Intelligence (AI) research, with companies such as Google, Amazon, Facebook, Amazon, Tesla, and Apple (GAFA) investing heavily in their development. These models are trained on massive amounts of data and can be used for a wide range of tasks, including language translation, text generation, and question answering. However, the computational resources required to train and run these models are substantial, and the cost of hardware and electricity can be prohibitive for research labs that do not have the funding and resources of the GAFA. In this paper, we will examine the impact of LLMs on AI research. The pace at which such models are generated as well as the range of domains covered is an indication of the trend which not only the public but also the scientific community is currently experiencing. We give some examples on how to use such models in research by focusing on GPT3.5/ChatGPT3.4 and ChatGPT4 at the current state and show that such a range of capabilities in a single system is a strong sign of approaching general intelligence. Innovations integrating such models will also expand along the maturation of such AI systems and exhibit unforeseeable applications that will have important impacts on several aspects of our societies.

研究の動機と目的

• 大規模言語モデル（LLMs）をAI研究においてGAFA規模の投資が拡大する中で研究対象として動機づける。
• ChatGPTのようなモデルの能力の幅を1つのシステム内で実証する。
• 非GAFA研究機関を制約する資源とハードウェアコストを強調する。
• LLMsが成熟するにつれ潜在的なイノベーションと予測不能な応用について議論する。

提案手法

• 研究タスクにおけるGPT-3.5/ChatGPT 3.4およびGPT-4の使用例を提供する。
• 研究実践への影響を示す能力の範囲を定性的に分析する。
• 能力の幅が一般知能に近づいている強いサインであると主張する。
• 進化するAIシステムが予期せぬアプリケーションと社会的影響を生む可能性を議論する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 GPT-3.5/3.4とGPT-4は研究設定でどのような能力を示すのか？
• RQ2 研究機関がこれらのモデルを訓練し実行する際の資源とハードウェアコストは何か？
• RQ3 これらのモデルの能力はAI研究の方向性とイノベーションの軌道にどのような影響を与えるか？
• RQ4 観察された能力は一般知能へ向かう進展を示唆するのか、そしてより広い社会的影響は何か？

主な発見

• モデルは研究タスクに活用できる幅広い能力を示す。
• ChatGPTのような単一のシステムは翻訳、生成、推論にまたがる多様な機能を持つ。
• 能力の幅は一般知能に近づく強いサインと解釈される。
• このようなモデルを組み込むイノベーションは成熟とともに拡大し、予見できない応用を生み出すことが期待される。