革新の好循環を生む！HPCとビッグデータがAIを加速する理由とは？
- 生成AIは急速に進化している
- 従来のHPCが直面する新たな挑戦
- 大規模量的モデル（LQM）の開発が重要視されている
- 信頼性の確保が求められる
2022年11月30日にChatGPTがリリースされ、生成AI（GenAI）が急速に普及した。
大規模なAIモデルの開発が進む中、HPC（ハイパフォーマンスコンピュータ）や技術計算の世界では、新たな課題に直面している。
例えば、GenAIはどのようにHPCを活用できるのか、また、GenAIが科学技術において合理的な判断を下すことができるのかといった問題が議論されている。
特に注意が必要なのは、大規模言語モデル（LLM）が間違った情報を提供することがある点である。
このような「幻覚」と呼ばれる現象が、科学や技術において利用される場合、根本的なモデルの改善が求められる。
データの収集が重要であり、\nデータに基づくHPCが生み出すデータ容量は膨大であり、実験結果との比較が可能な独自性がある。
従来のHPCは、数値モデルを評価するために数値計算を行うが、OSのAuroraモデルのように、データの多様性を持たせることが精度向上に寄与するとされる。
また、LQMs（大規模量的モデル）は、次のトークンを予測するのではなく、数値を予測するための方法である。
このためには、システムに対する深い理解や、大量のデータ、そして高度な計算ツールが要求される。
LQMの作成は難易度が高いが、これによりシミュレーションの高速化が可能となる。
新しい時代の技術が私たちの科学と工学を変える中、信頼性と精度の維持に向けた努力が続けられている。
えっと、生成AIが進化してるってことは、私たちの生活にどんな影響があるの?
あと、HPCって何?それがどう関係してるのか全然わかんないんだけど!
生成AIが進化すると、日常生活での情報収集や仕事の効率化が進むんですよ。
HPCはハイパフォーマンスコンピュータのことを指していて、大規模なデータ処理に使われます。
生成AIがHPCを利用することで、より複雑な計算を迅速に行えるようになるんです。
生成AIが急速に進化する中で、私たちの日常生活や仕事に大きな影響を与えるのは確かだよね。
たとえば、情報収集の効率が上がる一方で、信頼性の問題も浮上している。
特に、信頼性が求められる科学技術の分野では、生成AIが間違った情報を提供する「幻覚」と呼ばれる現象が懸念されているんだ。
このため、根本的なモデルの改善が求められ、正確な判断を下すためのデータがより重要になってくる。
また、HPC、つまりハイパフォーマンスコンピュータが、生成AIの計算の土台となることで、複雑なデータ処理が可能になっている。
LQMという新たな手法では、次のトークンを予測するのではなく、数値の予測を行うことが目指されていて、これによりシミュレーションの高速化が期待されている。
このように、技術が進化する中で、信頼性や精度の維持に向けた努力が続けられているのが現状なんだ。
非常に重要な進展だと思うよ。
