2023年5月26日金曜日午前7時30分、韓国ベンチャー革新協会所属ベンチャー革新研究所（チョン・インオ所長）の開所式記念セミナーに出席した。セミナーの講師は亜州大学人工知能・生産工学科のシン・ヒョンジョン教授が務めた。 普段はBM発明、IT発明、人工知能発明の特許を扱っていますが、最近はブックメーカーボーナスにとても興味があります。仕事でブックメーカーボーナスをよく使っていて、いろいろ試しています。ということで、期待を込めて早朝からセミナーに参加しました。以下はセミナーの内容と私が学んだこと・理解した内容をもとに書いています。

◇ブックメーカーボーナスとは何ですか？

ブックメーカーボーナス は、OpenAI によって作成された大規模言語モデル (LLM) チャットボットであり、GPT-35 アーキテクチャに基づいています。 GPT(Generative Pre-trained Transformer)の意味は次のように説明されます。 ▲Generative：次の単語を確率的に計算して自然な文章を生成する ▲Pre-trained：大規模なテキストデータを事前に学習する ▲Transformer：文章変換器

ブックメーカーボーナス は、言語パターンと統計を識別するために大量のテキスト データを学習する事前トレーニングされたモデルです。これにより、これまでに見たことのない文に対する意味のある応答が作成されます。 

◇何ができる？

▲翻訳▲文章作成（論文、レポート、エッセイ、詩、小説、広告コピー、企画書、議事録要約、メールなど）

▲自然言語推論（与えられた前提に基づいて新しい事実を推論し、質問に対して論理的な答えを提供する） ▲質問応答（与えられた質問を理解し、関連する情報を見つけて答えを生成する） ▲文脈を理解する ▲テキスト分類（与えられた文が肯定的か否定的かを判断したり、カテゴリーに応じて分類したりする） ▲コーディング

ブックメーカーボーナス は上記の 7 つのことを実行できます。既存のチャットボットは、質問から抽出したキーワードとDBに格納されている情報をパターンマッチングするだけでは、限られた範囲でしか通信できません。 一方、ブックメーカーボーナスは、文章の表面的な内容だけでなく文脈を理解し、過去の会話記録を記憶しているため、人と直接会話しているのと同じレベルで情報を伝えることができます。これまでのさまざまなパフォーマンス テストの結果、ブックメーカーボーナス は SAT 読解で上位 7%、数学で 11%、法科大学院試験で上位 10% を達成し、医師免許試験に合格し、医学論文の共著者として参加しました。

これまでの評価をまとめると… 常識レベルで答えられる問題に対する解答力は素晴らしいです。

専門的な知識（専門家）が必要な分野では不十分と言われています。

最近、特許関連の仕事をするときに ブックメーカーボーナス または Bard (Google) をよく使用します。実際に使ってみると、欲しい知識や情報を探すのにとても便利だと感じました。 IT特許だけでなく、組成関連特許の物質情報を取得する際にも広く活用されています。 ただし、高品質の特許著作物の執筆には限界があります。私は自由な文章やクリエイティブな文章を書くのが得意ですが、高度な文章を書くのはまだ不十分です。

AI チャットボット「AskUp」に「バリバリ働く 40 代男性弁理士の絵を描いてください」と入力しました。上に示したように、彼は私よりも優れているように見えました。人工知能はこのような絵を描くのも得意です。 Asukupは、Open AIの新しい大規模言語モデルGPT-4を搭載したカカオトークメッセンジャーベースのAIチャットボットサービスです。

さらに、多くの人工知能企業は最近、Open AI の ブックメーカーボーナス と自社のテキスト認識および音声認識テクノロジーを組み合わせたテクノロジーの開発を積極的に行っています。 ブックメーカーボーナスの登場により、さまざまな分野で多くの試みが行われており、医療、教育、サービスなどの専門分野でブックメーカーボーナスを組み合わせたサービスが開始されれば、大きな反響が得られるだろう。

◇ GPT-35とGPT-4の違い

GPT-35 バージョンに基づいて構築された ブックメーカーボーナス は、2022 年 11 月に初めてリリースされました。また、2023 年 3 月にリリースされた GPT-4 は、ブックメーカーボーナス の有料製品「ブックメーカーボーナス Plus」を通じて使用できます。

GPT-4 は、他の言語モデルと同様、ドキュメント内の次のトークンを予測するために事前トレーニングされた Transformer ベースのモデルです。

▲マルチモーダル: GPT-4 は、画像を認識して理解し、画像に関するテキスト情報を出力できるマルチモーダル機能を備えています。 

マルチモーダルは、画像、テキスト、音声などのさまざまな種類のデータを統合、分析、理解する機能を備えた AI テクノロジーです。写真や絵画を認識できるだけでなく、画像内のコンテキストも理解できます。

GPT-4 に上の 3 つの画像を見せて、なぜその画像が面白いのか説明してもらうと、GPT-4 は 3 つの画像がそれぞれ何であるかを説明し、「この画像のユーモアは、大型の時代遅れの VGA コネクタを小型の最新のスマートフォンの充電ポートに差し込むという不条理から来ています。」と言います。 설명한다。

▲高度な言語理解と処理能力: 既存の GPT-35 は、一度に最大 3,000 個の英単語を理解します。 GPT-4 は一度に 25,000 語を認識できます。また、既存のGPT-35が約8,000単語の会話を記憶しているのに対し、GPT-4は約64,000単語を記憶しています。 言い換えれば、GPT-4 は以前の会話の記憶を長期間保持し、会話のコンテキストに応じた適切な回答を提供できます。

◇ブックメーカーボーナスの産業応用

▲カスタマー サポート: ブックメーカーボーナス をカスタマー サービス システムに統合することで、企業は顧客にパーソナライズされた効率的な 24 時間年中無休のサポートを提供できます。 ブックメーカーボーナス は、顧客からの問い合わせを理解し、関連情報を提供し、問題解決をサポートし、複雑な要求を処理することによって、全体的な顧客満足度を向上させることができます。 

▲自然言語インターフェイス: ブックメーカーボーナス は産業用アプリケーションの自然言語インターフェイスとして機能し、ユーザーが複雑なシステムやテクノロジーをより直感的に操作できるようにします。 たとえば、製造環境では、作業者は自然言語コマンドを使用して機械やロボット システムと通信し、制御および監視プロセスを合理化できます。この直感的なインターフェイスにより、生産性が向上し、トレーニング要件が軽減され、人間と機械の間のシームレスなコラボレーションが可能になります。最近 Microsoft は、Office アプリである Microsoft 365 での Copilot のサポートを発表しました。Microsoft 365 Copilot は Word、Excel、PowerPoint、Outlook などに組み込まれ、ユーザーの生産性が向上し、作業能力が向上します。

▲意思決定サポートとデータ分析: 言語処理機能を備えた ブックメーカーボーナス は、業界の専門家が情報に基づいた意思決定を行い、複雑なデータを分析するのに役立ちます。大量の非構造化データから関連情報を抽出し、テキストベースの分析を実行して、意思決定のための洞察を提供できます。 

▲品質保証と欠陥検出: 産業環境では、製品の品質を保証し、欠陥を検出することが非常に重要です。 ブックメーカーボーナス を使用すると、検査から得られた視覚データまたはテキスト データを分析し、欠陥や異常に関連するパターンを特定できます。 ブックメーカーボーナス を品質保証システムと統合して、リアルタイムの監視をサポートし、欠陥を迅速に特定し、プロアクティブな品質管理措置を促進できます。

▲トレーニングとナレッジ管理: ブックメーカーボーナス は、産業環境でのトレーニングとナレッジ管理のための仮想アシスタントとして使用できます。従業員にオンデマンドの情報、プロセスのガイダンス、問題解決のガイダンスを提供できます。 ブックメーカーボーナス は組織の知識のリポジトリとしても機能し、情報の効率的な保存と取得を可能にし、トレーニング プロセスを合理化し、一貫した運用慣行を確保します。

▲メンテナンスとトラブルシューティング: 産業機器のメンテナンスとトラブルシューティングは、時間がかかり、複雑になる場合があります。 ブックメーカーボーナス は、段階的な指示を提供し、問題を診断し、解決策を提案し、履歴データに基づいて潜在的な問題を予測することにより、技術者をサポートできます。これにより、ダウンタイムが最小限に抑えられ、メンテナンス効率が向上し、機器全体の信頼性が向上します。

ブックメーカーボーナス の産業用アプリケーションには、企業の運営方法や顧客、従業員、システムとのやり取りの方法を変革する大きな可能性があります。 ブックメーカーボーナス は、自然言語の理解と生成機能を活用することで、顧客サポートを変革し、意思決定を簡素化し、品質管理を改善し、トレーニング プロセスを強化し、メンテナンス業務を最適化することができます。このテクノロジーが進歩し続けるにつれて、プロセスがより効率的、インテリジェントで顧客中心のものになり、産業の状況を再構築するイノベーションが加速すると予想されます。

次のエピソードでは、大手企業の ブックメーカーボーナス ビジネス ユースケースを見ていきます。