生成 AI に基づくチャットボットの出現により、舞台裏で動作する基盤となる AI テクノロジーである「ビッグ言語モデル」という用語が普及しました。大規模言語モデル (LLM) は、ユーザー入力に応じて予測された言語セットに基づいて出力を生成し、AI が自分で考えることができるかのように見せます。
しかし、利用可能な大規模モデルは LLM だけではありません。 Large Action Model (LAM) は、AI における次の画期的なテクノロジーとなる可能性があります。確認する OpenAI の ChatGPT に関するいくつかの大きな問題.
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大規模アクション モデル (LAM) とは何ですか?
Large Action Model (LAM) は、人間の入力を理解して対応するアクションを実行できる人工知能モデルで、人間のような方法で世界と対話できるようにします。これは、応答の生成のみに焦点を当てた AI モデルとは少し異なるアプローチです。 「大規模ビジネスモデル」という用語は、Rabbit R1 の開発者である Rabbit Inc によって最初に導入されました。同社の Rabbit R1 発表ビデオでは、LAM は AI を言葉から行動に移行するのに役立つ新しい基礎モデルであると述べています。
LAM は、大規模なユーザー アクション データのセットに基づいてトレーニングされます。したがって、彼らは人間の行動を模倣したり、デモンストレーションを通じて学習します。デモを通じて、LAM モデルはさまざまな Web サイトやモバイル アプリケーションのユーザー インターフェイスを理解して操作し、指示に基づいて特定のアクションを実行できます。によると ウサギ,LAM は、インターフェースがわずかに変更された場合でも、これを実現できます。
LAM は、LLM の既存の機能を拡張したものと考えることができます。 LLM の生成テキストまたはメディア出力は、次の単語またはトークンを予測するユーザー入力に依存します (ユーザーが質問すると、LLM モデルがテキストまたはメディア出力を提供します)。LAM は、次の実装機能を追加することでそれをさらに進めます...煩雑な手続きをお客様に代わって行います。確認する ローカル LLM モデルを使用する必要がありますか?長所、短所、ベストプラクティス.
LAM は何ができるのでしょうか?
LAM は、ユーザーに代わって複雑なアクションを実行することです。ただし、注意すべき重要な点は、複雑な手順を実行できることです。これにより、LAM は高度なタスクでより便利になりますが、これは、LAM がより単純な手順を実行できないことを意味するものではありません。
理論的には、これは、たとえば、地元のカフェでコーヒーを注文したり、Uber を利用したり、ホテルの予約をしたりするなど、ユーザーに代わって何かを行うよう LAM モデルに依頼できることを意味します。したがって、Google アシスタント、Siri、または Alexa にテレビやリビングルームの照明をオンにしてもらうなどの単純なタスクを実行するのとは異なります。
Rabbit Inc. が共有するビジョンによれば、LAM モデルはその内部で、関連する Web サイトや Uber などのアプリにアクセスし、そのインターフェイスを介して移動して、配車のリクエストや、乗車予定を変更した場合のキャンセルなどのアクションを実行できます。心。確認する 不完全なテクノロジー製品をリリースすることがこれまで以上に一般的になっているのはなぜですか?.
LAM は LLM よりも優れたパフォーマンスを発揮しますが、（まだ）その準備は整っていません
LAM の概念は、おそらく LLM よりも刺激的です。大規模アクション モデル (LAM) は、生成 AI の後の未来となり、私たちが日常的なタスクを相殺して、他の充実した活動に集中できるようになります。ただし、エキサイティングに聞こえるかもしれませんが、LAM はまだ準備ができていません。
LAM を活用することを約束した最初の商用製品 (Rabbit r1) は、ユーザーに代わってアクションを実行するというマーケティング上の約束を完全には果たせませんでした。このデバイスはその中核となるセールスポイントでひどく失敗しており、多くの直接のレビューではかなり役に立たないと評されていました。
さらに悪いことに、YouTuber Coffeezilla が Rabbit r1 ベースの一部にアクセスできるソフトウェア エンジニアの選ばれたグループと協力して行った調査により、Rabbit が LAM の代わりに Playwright スクリプトを使用してアクションを実行していることが判明しました。したがって、マシンは独自の AI モデルを実行するのではなく、実際には、多数の If > then ステートメントを実行しているだけでした。約束されたLAMモデルとは程遠い。
Rabbit r1 から得られるものがあるとすれば、それは、確かにビジョンがそこにあるということです。ただし、実装前に作業を行う必要があるため、まだ興奮しないでください。今すぐ閲覧できます Llama 2 モデルを開始し、効果的に使用するための包括的なガイド.
