執筆:白米元気
Googleは新たに「ネスト学習」と呼ばれるAIモデル設計手法を発表しました。この技術は、言語モデルの記憶力を改善し、継続的な学習を可能にすることを目的としています。この新しいアプローチによって、AIの能力がどのように進化するのか、多くの人々が注目しています。
Googleが提案する新たなAI設計手法について
Googleの研究者たちは、言語モデルがトレーニング後に新しい長期記憶を構築できないという問題に着目しました。彼らは2025年のNeurIPSでこの問題について詳しく述べており、その内容は非常に興味深いものです。従来の大規模言語モデル（LLM）は、トレーニングが終わると現在のコンテキストウィンドウ内や事前トレーニングから得た情報しか保持できません。このため、新しい知識を取り入れることが難しくなってしまいます。コンテキストウィンドウを拡大したり再トレーニングを行ったりすることは、一時的な対策に過ぎず、本質的な解決には至りません。現在のモデルはほとんど静的であり、新しい能力を獲得することができないため、「壊滅的忘却」が発生してしまいます。更新が進むほど、この問題は悪化する傾向があります。
ネスト学習がもたらす新たな可能性
ネスト学習は、AIモデルのすべての部分を記憶として扱う新しいアプローチです。この手法では、バックプロパゲーションによってデータとエラーとの関連を保存し、最適化アルゴリズムの状態も記憶として機能します。また、「連続メモリシステム（CMS）」は、異なる速度で更新されるメモリモジュールに分割されることで、モデルに時間的深みを与えます。GoogleのHOPEアーキテクチャでは、この技術が実際に活用されています。HOPEは「タイタン」と呼ばれる長期メモリモジュールを使用し、モデルにとって驚きである情報に基づいて情報を保存します。このシステムでは、異なる種類のメモリが層状に配置されており、生の入力を処理する速い層と重要な情報を長期保存用に蒸留する遅い層が存在します。このような構造によって、HOPEは従来の「事前トレーニングして凍結する」モデルを超えた柔軟性を持っています。実際に1.3億パラメータで1000億トークンで訓練されたHOPEは、Transformer++やRetNet、DeltaNetなどの最新モデルよりも優れた性能を示しました。この結果は、多くの研究者や開発者にとって非常に大きな注目となっています。
今後期待されるAI技術への影響
Googleの「ネスト学習」により、言語モデルの記憶力向上や継続的な学習が期待されています。この技術によってAI技術がさらに進化し、新しい可能性が広がるかもしれません。今後、多くの分野でこの技術が応用されることで、人々の日常生活やビジネスシーンにも大きな影響を与えるでしょう。特に教育や医療など、人間の知識や経験が重要な役割を果たす領域では、この技術が革新的な変化をもたらす可能性があります。また、この技術によってAIとのインタラクションもより自然で効果的になり、人間との協調作業がより円滑になることも期待されています。
結論として
Googleが提案する「ネスト学習」は、その革新的なアプローチによって言語モデルの記憶力向上や継続的な学習を実現する可能性があります。この技術によってAI技術がさらに進化し、新しい可能性が広がることでしょう。そして、この進化が私たちの日常生活やビジネス環境にも影響を及ぼすことになると思われます。
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