AIモデルGorillaが織りなす、未知の領域への冒険

今回のテーマ：Gorilla

ここでは、大規模言語モデル (LLM) を活用して生成した記事を投稿しています．自動生成記事のクオリティと信頼性を向上させるためにアルゴリズムの改善に取り組んでいます．

Gorillaの特徴

GorillaはAPIを使用して適切なAPI呼び出しを提供する．Gorillaは他のLLMよりも正確で信頼性があり、API呼び出しの生成において優れている．Gorillaは柔軟で適応性があり、ツールの使用においても優れている．

Gorillaは、さまざまなドメインやプラットフォームの大量のAPIと対話できる．torch Hub、tensorflow Hub、hugging faceなどの機械学習ハブのAPIや、AWS、GCP、KubernetesなどのクラウドサービスのAPIを使用することができます．それも、あらかじめプログラムされる必要はありません．Gorillaは新しいツールの使用方法を学び、リアルタイムで変化に適応することができます．実際、GorillaはMicrosoftとUC Berkeleyの共同プロジェクトであり、最近GitHub上でオープンソースプロジェクトとして公開されました．

他のGPT4やChat GPTなどのLLMと比較して、Gorillaはいくつかの重要な違いがあります．まず第一に、API呼び出しの生成において、Gorillaは他のLLMよりも正確で信頼性があります．正しい構文、引数、および出力を生成することができます．

Gorillaの具体的な機能について見てみましょう．Gorillaは、改良されたバージョンのLlama 7B上に構築されており、API benchというデータセットで自己調整を行います．このデータセットには、torch Hub、tensorflow Hub、hugging faceなどのさまざまな機械学習プラットフォームからのAPI呼び出しという特別なコマンドが数千件含まれています．これらのコマンドは、Gorillaがさまざまなツールと連携して正しい結果を出すのを助けます．時には、Gorillaはさらなる情報が必要になることもあります．そのために、インターネットやその他の場所からドキュメントを取得するシステムがあります．たとえば、Gorillaが以前見たことのないツールやコマンドの新しいバージョンに出会った場合、ガイドやオンラインの例を検索します．見つけた情報を元に、Gorillaは自身の知識を更新し、適切なコマンドを生成します．Gorillaには、Llamaシステム、API benchデータ、ドキュメントという3つの重要な要素があります．

GorillaはAPIの生成において優れた柔軟性と適応性を持っています．そのため、ツールの使用においても優れています．Gorillaは、正確で信頼性のあるAPI呼び出しを提供することで、さまざまな開発者や企業に価値をもたらしています．

Gorillaのプロジェクト

GorillaはMicrosoftとUC Berkeleyの共同プロジェクトであり、GitHubでオープンソースプロジェクトとして公開されています．Gorillaは、インターネット上のツールを使用して、さまざまなタスクを処理することができます．たとえば、旅行の場合、Gorillaに8月の最も安い日にニューヨークからパリへのフライトを予約するように指示すると、Expediaやkayakなどの旅行サイトとのAPIコールが行われます．また、食事の場合は、Gorillaにドミノピザのペパロニとマッシュルームのピザを注文するように指示すると、ubereatsやdoordashなどのフードデリバリーサービスとのAPIコールが行われます．さらに、Amazonでノイズキャンセレーション機能と良いレビューを持つワイヤレスヘッドフォンを探している場合は、Gorillaにその要件を伝えると、ショッピングプラットフォームとのAPIコールが行われます．Gorillaはこれらの基本的なことだけでなく、さまざまなタスクをこなすことができます．Gorillaの機能を試すには、彼らのコラボノートブックを使用するか、CLIツールをインストールすることができます．

Gorillaの機能

Gorillaはリアルタイムで情報を提供することができます．他のllmsと比べて、Gorillaは虚偽の情報や関連性のない情報を提供することが少なくなります．また、Gorillaはツールの使用においても柔軟性と適応性があります．ドキュメントの更新やAPIのバージョンの変更にも対応し、機能を失うことなく処理することができます．さらに、Gorillaはフライドの新しい情報源からも学習することができます．たとえば、ウェブページやドキュメントからの情報も取得できます．そして最後に、Gorillaは複雑なタスクを処理する能力においても他のllmsよりも強力かつ多機能です．複数のAPI呼び出しや複数の推論ステップが必要な複雑なタスクや、異なるドメインやプラットフォームにまたがるタスクも処理することができます．つまり、Gorillaはほとんどのことを処理することができます．

Gorillaの利用

Gorillaは旅行、食事、ショッピングなどのさまざまな用途に利用できます．特に旅行では、Gorillaにニューヨークからパリへの最も安い日程でのフライト予約を依頼すると、Expediaやkayakなどの旅行サイトとのAPI通信を行い、最適なオプションを提供してくれます．また、食事に関しても、ドミノピザからペパロニとマッシュルームのピザを注文したい場合、Gorillaに伝えるとubereatsやdoordashなどのフードデリバリーサービスとのAPI通信を行い、注文手続きを代行してくれます．さらに、ショッピングでは、Amazonでノイズキャンセレーション機能を持ち評価の高いワイヤレスヘッドフォンを探している場合、Gorillaに要件を伝えると、ショッピングプラットフォームとのAPI通信を行い、最適な商品を提案してくれます．Gorillaはこれらの基本的な用途だけでなく、さまざまなことに役立つことができます．Gorillaの機能を試すためには、彼らのコラボノートブックを使用するか、CLIツールをインストールすることができます．

Gorillaの構成

GorillaはLlamaシステム、APIベンチデータ、ドキュメント取得システムの3つの要素で構成されています．GorillaはLlama 7Bの改良版で構築されており、API benchと呼ばれるデータセットを使用して自己調整します．このデータセットには、torch Hub、tensorflow Hub、hugging faceなどのさまざまな機械学習プラットフォームからのAPI呼び出しとして知られる特別なコマンドが数千件含まれています．これらのコマンドは、Gorillaが異なるツールと連携して正しい結果を出力するために使用されます．場合によっては、Gorillaはさらなる情報が必要な場合もあります．そのため、Gorillaにはインターネットや他の場所からドキュメントを取得するシステムがあります．例えば、Gorillaがこれまで見たことのないツールやコマンドの新しいバージョンに出くわした場合、ガイドやオンラインの例を検索し、それを更新して正しいコマンドを生成します．要するに、GorillaはLlamaシステム、APIベンチデータ、ドキュメント取得システムの3つの主要な要素で構成されています．

Gorillaの利便性

Gorillaは開発者や研究者が簡単に始めることができる．GorillaのSpotlight検索機能を使用すると、任意のタスクや質問を検索し、API呼び出しを取得できる．Gorillaは開発者や研究者にとって非常に便利なツールです．Spotlight検索機能を使うことで、簡単に目的の情報を見つけることができます．また、API呼び出しを取得することで、必要なデータや情報を手に入れることができます．Gorillaは開発者や研究者にとって大きな助けとなるでしょう．

GorillaとAGI

GorillaはAGIに近づいていると言えるだろう．他の言語モデルと比べても、Gorillaは新しい情報源から学習し、ツールの変更に適応する能力を持っていることが明らかだ．Gorillaは異なるドメインやプラットフォームで複雑なタスクを実行する能力を示しており、信頼性も高い．しかし、クリエイティビティや感情、常識を必要とするタスクには対応できないという制約もある．それでも、Gorillaは他の言語モデルよりもAGIに近づいていると言えるだろう．Gorillaは新しい情報源から学び、ツールの変更に適応する能力を持っており、幻覚エラーの削減にも成功している．これは、言語モデルがAGIを達成するための主要な障害の一つである．Gorillaは具体的な問題のためのハードコードされたソリューションではなく、AIに問題を解決するためのツールの使い方を教えることで、AIに魚を与えるのではなく、釣り方を教えるようなものである．これにより、AIができることの可能性が広がる．GorillaはAGIの夜明けなのか、それともまだまだAGIには程遠いのか、どう思いますか？

Gorillaの成功

Gorillaは幻覚エラーの削減に成功している．GorillaはAIにとっての重要な進歩です．Gorillaは、他の多くのAIモデルと比較して、新しい情報源から学習し、ツールの変化に適応し、異なるドメインやプラットフォームで複雑なタスクを実行する能力を示しています．また、幻覚エラーの顕著な削減も示しており、AGIの達成における大きな障害の一つを克服しています．これにより、GorillaはAIに特定の問題のためのハードコーディングされたソリューションではなく、ツールを使用して問題を解決する能力を与えることで、AIができることの新たな可能性を開いています．しかし、まだGorillaはAGIではありません．人間によって生成されたデータやドキュメントに依存して学習する必要があり、パフォーマンスを向上させるために人間のガイダンスとフィードバックが必要です．

Gorillaの利点

GorillaはAIに問題を解決するためのツールの使用方法を教えることで、AIに魚を与えるのではなく、魚を釣る方法を教えるようなものである．GorillaはAIができることについて新たな可能性を開く．Gorillaは人工一般知能（AGI）への一歩であり、他のツールよりもAGIに近づくことができる．Gorillaは新しい情報源から学習し、ツールの変化に適応し、さまざまなドメインやプラットフォームで複雑なタスクを実行する能力を示しています．また、幻覚エラーの削減にも驚くべき能力を示しており、これはAGIを実現するための主な障害の一つです．基本的に、GorillaはAIに特定の問題のための具体的な解決策をハードコーディングするのではなく、問題を解決するためのツールの使用方法を教えることで、AIに魚を与えるのではなく、魚を釣る方法を教えるようなものです．それによって、AIができることに対する新たな可能性が開かれるのです．GorillaはAGIの夜明けなのでしょうか、それとも…．

まとめ

  • GorillaはAPI呼び出しの生成において正確で信頼性があり、他のLLMよりも優れている．
  • まざまなドメインやプラットフォームの大量のAPIと対話できる．
  • 新しいツールの使用方法を学び、リアルタイムで変化に適応することができる．
  • MicrosoftとUC Berkeleyの共同プロジェクトであり、GitHub上でオープンソースプロジェクトとして公開されている．
  • APIの生成において柔軟性と適応性を持ち、ツールの使用においても優れている．
  • さまざまなタスクを処理することができる．
  • リアルタイムで情報を提供し、虚偽の情報や関連性のない情報を提供することが少ない．
  • 柔軟性と適応性があり、ドキュメントの更新やAPIのバージョンの変更にも対応できる．
  • 新しい情報源から学習し、複雑なタスクを処理する能力において他のllmsよりも強力で多機能．
  • 旅行、食事、ショッピングなどのさまざまな用途に利用できる．
  • GorillaはLlamaシステム、APIベンチデータ、ドキュメント取得システムの3つの要素で構成されている．
  • 開発者や研究者にとって簡単に始められる便利なツールであり、Spotlight検索機能を使用して目的の情報を見つけることができる．
  • Gorillaは異なるドメインやプラットフォームで複雑なタスクを実行する能力を示しており、信頼性も高い．しかし、クリエイティビティや感情、常識を必要とするタスクには対応できないという制約もある．
  • 幻覚エラーの削減にも成功しており、これは言語モデルがAGIを達成するための主要な障害の一つである．
  • 具体的な問題のためのハードコードされたソリューションではなく、AIに問題を解決するためのツールの使い方を教えることで、AIができることの可能性が広がる．
  • AGIに近づいていると言える．他の言語モデルと比べても、Gorillaは新しい情報源から学習し、ツールの変更に適応する能力を持っていることが明らかだ．
  • GorillaはAIができることの新たな可能性を開いていますが、まだAGIではありません．人間のガイダンスとフィードバックが必要です．
  • GorillaはAGIの夜明けなのか、それとも…

参考文献

[1] AI Revolution – GORILLA AI: Meet the First Genuine Proximate AGI (By Microsoft), (2023-08-04). Accessed: 2023-08-06 [Online Video]. Available: https://www.youtube.com/watch?v=CX1Kzijq2TI