AGIの最大の問題が解決！AIメモリの重要性と最新の研究手法を解説

目次

1. AIメモリの重要性 🧠
2. 新しい研究論文についてエキサイティングなニュース 📄
3. AIにメモリを与えるための他の手法 📝
4. Chat GPTでの使用例 💬
5. ゲームNPCにおけるメモリの重要性 🎮
6. Chat GPTを使用したコーディングの制約 🖥️
7. 大規模言語モデルへの新しい情報提供の制限 ⚙️
8. 自己学習と高次の認知機能 ✨
9. メモリ拡張の可能性について 🤔
10. 現在のAIメモリのランドスケープ 🌄

AIメモリの重要性 🧠

AIのメモリは、現在非常に制限的な状況にあります。トランスフォーマーの仕組みのため、プロンプトのサイズが増えると忘れる傾向があります。この問題は、多くのAIの使用例において大きな課題となっており、AGIを実現するための障壁となっています。この問題に対する新しい解決策が日々生まれています。本稿では、その重要性について詳しく探っていきます。

新しい研究論文についてエキサイティングなニュース 📄

昨日発表された新しい研究論文では、コンテキストの長さを200万以上のトークンにまで拡張することが可能だと主張しています。驚きですよね？この動画では、AIメモリがなぜ重要なのか、その新しい研究論文や他の手法について議論します。

AIにメモリを与えるための他の手法 📝

AIにメモリを与えることは、パフォーマンスの向上、より優れた一般化、高度な推論など、さまざまな高次の認知機能を可能にします。初期のトレーニング後も継続的な学習を行うことができます。まずは、Chat GPTの使用例から始めましょう。Chat GPTに既存のトレーニングデータにない情報を伝えたい場合、その情報はプロンプトに収まる範囲内に限定されます。Chat GPT 3.5の場合、プロンプトに収まることができるのは約4,000トークンですが、gpt4では8,000トークンや32,000トークンのバージョンを使うことで制約は緩和されます。しかし、それでも多くの使用例に制約を課してしまいます。

数回前にレビューした研究論文では、自律エージェントの使用例の中で、私が最も興奮していたのはビデオゲームでの活用です。AIによって駆動されるNPCを可能にすることです。しかし、NPCが毎日または毎週学んだことを忘れる場合、仮想世界でNPCが生きていくことはできません。ビデオゲームにおける自律エージェントの最大のポテンシャルを引き出すためには、人間と同様にメモリを形成し、思い出す能力が必要です。

もう一つの例として、コーディングにおける低いコンテキスト長の制約を挙げます。コードベースはすぐに大きくなりますが、大規模な言語モデルに完全なコードベースを提供できないため、モデルがコードベースを容易に理解することができません。開発者がコーディングパートナーとしてChat GPTを使用する際には、作業量が増えてしまいます。

最後に、大規模な言語モデルに新しい情報を提供する例を共有します。大規模言語モデルの仕組みでは、トレーニングされた時点までの情報しか持っていません。そのため、Chat GPTが「AI言語モデルとして、2020年9月までの情報しか持っていません」と応答するのはそのためです。トレーニングが終了すると、プロンプトが唯一の新しい情報の伝達手段となります。そのため、与えることができる情報はプロンプトに限定されています。もし新しい本が出版され、その本に関する質問を言語モデルにする場合、一度にセクションごとに行うか、コストのかかるファインチューニングが必要です。

では、どのようにAIにより大きなメモリを与えることができるのでしょうか？まずは、先程触れた自律エージェントの研究論文から始めましょう。私がレビューした論文では、自律エージェントがメモリを形成し、そのメモリをベクトルデータベースに記録し、新しい状況に対応する際には最も関連性の高いメモリのみを取得して使用します。さらに、時間の経過とともにメモリを反映し、その反省も記録します。これは人間が記憶する方法と似ています。あなたはおそらく今日あなたに起こったこと、そして昨日に起こったことの詳細を思い出せるでしょう。しかし、数週間、数か月、または数年前に起こったことについては、大まかな概要しか思い出せず、その時から得られた洞察を持っていますが、実際の詳細は思い出せません。

また、他のメモリの解決策として、再帰ニューラルネットワークとトランスフォーマーのハイブリッドアプローチが使われている研究論文もあります。このアプローチの利点としては、理論上、無制限のコンテキスト長が可能であり、基本モデルのメモリサイズの増加はほとんどないという点が挙げられます。しかし、デメリットとしては、RNNでも観察される似たような劣化パターンや非常に長い推論時間が考えられます。このアプローチは面白いですが、まだ実用化には遠いです。

以上が現在のAIメモリの状況です。できるだけ多くのコンテキストをプロンプトに入れることや、自律エージェントの論文で説明されているようなメモリ圧縮技術を使用することができます。また、先に触れたハイブリッドアプローチが利用可能な場合は待つこともできます。今後もAIメモリの問題解決に向けたさまざまな技術が開発されることでしょう。私は最新の情報を常に追っており、新たな手法があれば皆さんにお知らせします。AIによる顕著な改善やAGIといった興味深い応用は、AIメモリの問題解決が不可欠です。私もこの問題に興味を持ち、今後の動画でAIメモリについてもっと話していく予定です。もしこの動画がお役に立ちましたら、高く評価していただけると嬉しいです。また、チャンネル登録もよろしくお願いします。次回の動画でお会いしましょう！

ハイライト

• AIメモリはAIの性能向上や一般化能力、高度な推論などに重要
• 新たな研究論文ではコンテキスト長を2,000,000以上のトークンに拡張可能
• 自律エージェントの研究ではメモリ形成、記憶、反省の仕組みを提案
• 他にも再帰ニューラルネットワークとトランスフォーマーのハイブリッドアプローチなど、AIメモリを拡張する手法が研究されている
• AIメモリの問題解決はAGIの実現に不可欠

FAQ

Q: AIメモリの拡張によってどのような利点が得られますか？ A: AIメモリの拡張により、性能向上や一般化能力の向上、高度な推論能力の獲得など、さまざまな利点が得られます。また、初期のトレーニング後も継続的な学習が可能となります。

Q: AIメモリの拡張にはどのような課題がありますか？ A: RNNと同様の劣化パターンや非常に長い推論時間など、いくつかの課題があります。また、新たな手法の実用化には時間がかかる場合があります。

Q: AIメモリの拡張に関する他の研究はありますか？ A: 現在はまだ新しい手法が開発中ですが、今後さらに多くの研究が進んでいくことが予想されます。

参考資料

• AI Memory Research Paper
• Autonomous Agents Research Paper