Rabbit社のLarge Action Model（LAM）に注目

Rabbit社のLarge Action Model（LAM）について

Large Action Models

LAMの技術的特徴と利点

大規模なアクションモデル

最近の数ヶ月で、大規模な言語モデルが「エージェント」として拡張されるという新しいトレンドが現れています。これにより、言語モデルの流暢さと独立したタスクの実行能力を組み合わせることで、生成的AIは受動的なツールから、リアルタイムで作業を行う能動的なパートナーに昇華されます。

Large Language Models（GenAI）を使用した「次のベストアクション」ソリューションの構築

• 顧客は小売業界のもので、B-2-Cビジネスに焦点を当てています。
• 顧客からの3つの主要な要求があります。
  • まず、苦情、欠陥ログ、出荷の遅延などがあります。その場合、システムは直接払い戻しチケットを発行するようにユーザーを案内する必要があります。
  • 次に、顧客が新しいプロセス/製品などについて尋ねたり問い合わせたりする場合、次のベストアクションは情報を提供し、次に何をすべきかを提案することです。
  • また、既存の状態/注文の更新などのサポートを求める場合、システムは注文を調査し、顧客の履歴に基づいて新しいフォローアップを提案する必要があります。
• 「次のベストアクション」の他の類似した使用方法もあります。目標は、スケーリングおよび簡単な調整が可能な技術ソリューションを提供することです。

• ソリューションは、以前に書いた他のブログを参照しています。詳細は以下をご確認ください：
  • 参照ブログ

Large Vision Models (LVMs)

Key Features:

• Advanced Image Processing: LVMsは高い精度で複雑な視覚データを処理し、分析する能力を持っています。
• Contextual Awareness: これらのモデルは、視覚データを取り巻く文脈を理解する能力に優れており、正確な解釈を保証します。
• Adaptive Learning: LVMsは継続的に学習し、時間とともに視覚認識能力を向上させています。

Pros:

• Enhanced Visual Recognition: LVMsは、さまざまなアプリケーションにとって重要な視覚要素を識別し、理解する能力を提供します。
• Versatility in Applications: 医療画像から自律車両まで、LVMsはさまざまな分野で有用性を発揮します。
• Real-Time Analysis: これらのモデルはリアルタイムで視覚データを処理し、分析し、即座に洞察を提供します。

Cons:

• Computational Intensity: LVMsの高度な機能には、かなりの計算リソースが必要です。
• Data Privacy Concerns: 特に機密性の高い領域での視覚データの取り扱いは、プライバシーの懸念を引き起こします。
• Complexity in Training: 効果的なLVMsの開発には、大規模な視覚データセットを使用した複雑なトレーニングプロセスが必要です。

Examples in Action:

• Healthcare Diagnostics: LVMsは医療画像の分析に役立ち、診断の精度を向上させています。
• Autonomous Navigation: 自動車アプリケーションでは、LVMsが車両が周囲を認識し、対応する能力を提供しています。
• Retail Customer Experience: これらのモデルは、小売業における顧客とのインタラクションを視覚的に分析し、向上させています。

Future Potential:

LAMの市場への影響と展望に関する要約

Actionable Large Language Models

大規模アクションモデル

• NMTにおけるRLによる利益の大部分は、事前トレーニングで既にかなり高い確率を得たトークンを促進することによるものです。
• 大規模なアクションスペースは、RLの効果を阻害する主な障害であり、語彙のサイズを減らすことでRLの効果が向上します。
• 語彙を変更せずにアクションスペースの次元を効果的に減らすことも、BLEU、意味的類似性、および人間の評価によって評価された notable improvement をもたらします。
• 類似したアクションに一般化するレイヤーでネットワークの最終的な完全に接続されたレイヤーを初期化することで、RLのパフォーマンスが実質的に向上します：平均1.5 BLEU ポイント。

• 非微分可能なシグナルを組み込む能力、露出バイアスに対処する能力、およびシーケンスレベルの制約を導入する能力のために、RLはテキスト生成（TG）で使用されます。
• RLは広範な理論的および経験的な文献に基づいており、その魅力を高めています。
• RLの利益の一部はアーティファクトによるものであり、MTにおけるRLの実践は、MLEパラメータが既に正しい翻訳を生み出すことに近い場合にのみパフォーマンスを向上させる可能性があります。

• 小さなターゲット語彙を使用したRLトレーニングは、大きなターゲット語彙を使用したRLトレーニングよりも約1 BLEU ポイント多くを達成します。
• RLトレーニングは観察された改善に貢献し、小さなターゲット語彙を使用したRLは、大きなターゲット語彙を使用したRLよりも事前トレーニングされたMLEモデルに対して1ポイント以上の利益を得ます。
• 小さなターゲット語彙を使用したRLトレーニングによる確率のシフトは、大きなターゲット語彙を使用したRLトレーニングによるシフトの2倍以上です。

Rabbit社のLarge Action Model（LAM）に関する包括的な調査結果

Rabbit社のLarge Action Model（LAM）に関する包括的な調査結果による考察