生成 AI には、トレーニング データを活用して高品質の画像、テキスト、さまざまなコンテンツを生成できる深層学習モデルが含まれます。これらのモデルは、トレーニング データから外挿し、新しい予測を行うことで、新しいコンテンツを生成します。
トレーニング中、 生成AI モデルには前処理されラベル付けされた広範なデータが供給されますが、ラベルのない情報からも恩恵を受けます。多様な目的を持つ他の AI アプリケーションとは異なり、生成 AI の主な目的はコンテンツ生成であり、データ分析や自動運転車制御などのタスクに使用される AI とは区別されます。
生成 AI は従来の AI とどう違うのですか?
生成 AI は、人間の会話のサンプルを含む膨大な量の情報を使用してトレーニングされた大規模言語モデル (LLM) であるため、基本的に異なります。情報を消化して要約することができ、自然言語を使用して人間とコミュニケーションをとることができます。たとえば、ChatGPT は生成 AI の優れた実装であり、発売後最初の 100 週間で XNUMX 万人のユーザーを獲得したときは、その作成者さえも驚きました。また、XNUMXか月後にはXNUMX億増加しました。
一般に、システムが急速に拡張すると、システムはより複雑になり、管理が難しくなり、信頼性が低下し、効率も低下します。大規模な言語モデルでは、情報が増え、クエリが増え、対話が増えるほど、システムはより賢くなり、人間の知能に似てきます。
あなたのビジネスにジェネレーティブ AI の力を活用する準備はできていますか?
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Generative AI は開発者にとってどのようなメリットがありますか?
ネットワーク層では、大規模な言語モデルは、ネットワーク構成の作成、ネットワーク自動化ツール用のスクリプトの作成、ネットワーク トポロジ マップなどのさまざまな機能を実行できます。
- ネットワーク構成管理を自動化する
大規模な言語モデルは、ネットワーク デバイス構成を作成および維持できます。これは、ネットワーク インフラストラクチャ全体にわたる一貫性とコンプライアンスの確保に役立ちます。この機能により、人的エラーの可能性が最小限に抑えられ、より迅速なリリースが可能になるため、スムーズな構成管理プロセスが保証されます。
- ネットワークの自動化とスクリプトを有効にする
ネットワーク管理者は、大規模な言語モデルを利用して、ネットワーク自動化ツール用のスクリプトを作成できます。これにより、ネットワークのプロビジョニング、監視、反復的なトラブルシューティングのタスクを自動化できます。この機能により、運用効率が向上し、ネットワーク チームの作業負担が軽減されます。
- ネットワークの文書化とマッピングを容易にする
大規模な言語モデルでは、詳細なネットワーク ドキュメントを生成し、ネットワーク トポロジ図を視覚化できます。このような機能により、スムーズなネットワーク管理、問題解決、チームメンバー間の知識共有に重要な記録登録の正確性と適時性が保証されます。
- ネットワークのセキュリティとコンプライアンスの強化
大規模な言語モデルは、ネットワーク構成とポリシーの調査を通じて、構成ミスのあるデバイス、誤った設定、コンプライアンス違反など、ネットワークの弱点を把握できます。これにより、組織はセキュリティの脅威を予測し、ネットワーク全体の規制要件を順守し続けることができます。
- サポートネットワークのトラブルシューティングと診断
大規模な言語モデルは、診断プロセス中に収集されたログ ファイル、ネットワーク トラフィック データ、およびその他の情報を調べることにより、ネットワークのトラブルシューティングに利用できます。この機能により、問題の特定と解決が迅速に行われ、ダウンタイムが節約され、システム全体のパフォーマンスが向上します。
このように大規模な言語モデルをネットワーク層に適用すると、組織の運用が向上し、時間とリソースが節約され、管理が改善されます。
使用するリスクはありますか 生成AI プログラムコードを書くには？
の出現 生成型 AI ソリューション ソフトウェア開発へのアプローチ方法に革命をもたらしました。これらの強力な AI モデルは、コード スニペット、関数全体、さらには完全なアプリケーションを生成でき、生産性の向上と開発プロセスの加速を約束します。ただし、他の破壊的テクノロジーと同様に、コーディングで生成 AI サービスを使用すると、開発者や組織が慎重に考慮する必要があるいくつかの潜在的なリスクが生じます。
- コードの品質と効率の問題
AI モデルは機能的なコードを生成できますが、そのパフォーマンス、スケーラビリティ、または保守性が期待どおりに最適化されない可能性があります。これらのモデルは、コード、標準、アーキテクチャなどのプロジェクト固有のニーズのコンテキストをほとんど考慮しません。その結果、生成されたコードに非効率性が組み込まれる可能性があり、長期的には最適化されていないパフォーマンスや技術的負債の増加につながる可能性があります。
- セキュリティの脆弱性
AI によって生成されたコードに伴う重大なリスクの 1 つは、セキュリティ侵害の可能性です。生成 AI モデルは、既存のコードの巨大なデータセットでトレーニングされますが、これには脆弱性を抱えて書かれたプログラムのスニペットが含まれる可能性があります。このような弱点を見つけて修正するようにモデルが明示的にトレーニングされていない限り、生成されたコードに欠陥があり、アプリケーションがサイバー脅威にさらされる可能性があります。
- コードの一貫性と保守性
一貫性は、定義されたコーディング標準、プロジェクト固有のアーキテクチャ原則、およびコードベースの全体構造からのコードベースの逸脱を防ぐ、ソフトウェア開発の重要な要素の 1 つと考えられています。それにもかかわらず、生成 AI モデルがプロジェクト レベルのベスト プラクティスを理解して適用できない場合があり、その結果、生成されたコードに不整合が生じる可能性があります。この統一性の欠如はコードの保守に悪影響を与える可能性があり、開発者がコードを理解して変更することがさらに困難になります。
- 法的および知的財産の問題
プログラミングにおける生成 AI の実装には、法的および知的財産の問題が生じます。開発されたソース コードに関連して、特に AI モデルが独自のソース コード スニペットまたはライセンスされたソース コード スニペットでトレーニングされた場合、所有権と責任の問題が生じます。さらに、AI ツールは開発者の入力コードを使用してモデルをアップグレードすることもあり、その結果、知的財産が漏洩する可能性があります。
コーディングにおける生成 AI ソリューションに関連するリスクは重大ですが、慎重な計画、堅牢なテスト、適切な保護手段の実装によって軽減できます。開発者や組織は、生成 AI ソリューションを開発ワークフローに統合する前に、潜在的なリスクと利点を徹底的に評価することが不可欠です。
生成 AI ツールの主な例
生成 AI は過去に爆発的な関心を集めており、最近では多くの強力なツールが市場に参入しています。これらのツールは、最先端の自然言語処理と機械学習アルゴリズムを利用して、人間のようなテキスト、画像、さらにはコードを作成します。 AI の生成能力を活用しようとしている開発者にとって、ツールと、それらを安全かつ倫理的に使用する方法を知ることが不可欠です。
- チャットGPT: OpenAI によって開発された ChatGPT は、転移学習アプローチを使用した会話ボットです。自然言語の問い合わせを理解して応答できるため、コードの作成、コンテンツの生成、質問への回答が可能になります。 ChatGPT の機能は単純なクエリに限定されず、より複雑なタスクを驚くべきレベルの精度で実行することもできます。
- 安定した拡散: 安定拡散は、特定のテキストから取得した説明のみを使用して、完全に詳細でリアルな画像を生成できる次世代のテキストから画像への AI モデルです。 Stability AI によって開発されたこのツールを使用すると、注文に応じてカスタム イメージを即座に生成できるため、デジタル アート、製品のビジュアライゼーション、コンテンツ生成などの多くのアプリケーションが可能になります。
- FROM-E 2: OpenAI によって開発された DALL-E 2 は、自然言語プロンプトに関連した説得力のある創造的な画像を出力する、比較的高度なテキストから画像への生成 AI モデルでもあります。複雑な文章の理解力と応答力を備えたダルイー2は、デザイン、広告、クリエイティブ業界など幅広い分野で活用できると注目されています。
- GPT-3： OpenAI によって開発された GPT-3 は、さまざまな主題について人間と同様のテキストを生成する大規模な言語モデルです。 GPT-3 は、膨大なデータベースと自然言語を生成する機能を備えているため、コンテンツ作成、コード生成、言語翻訳などのタスクに適用できます。
- グーグル吟遊詩人: ChatGPT に対する Google のソリューションである Bard は、Web から最新のデータを取得し、正確で最新の情報を提供する会話型 AI モデルです。自然言語処理と Google の検索機能を組み合わせることで、ユーザーはインテリジェントな対話ができると同時に、関連情報を簡単に検索できるようになるという考えです。
Generative AI ツールが改善され、より利用しやすくなっているため、開発者は慎重に行動し、リスク要因を最小限に抑えるための強力なセキュリティ対策を実装する必要があります。データのプライバシー、倫理的配慮、これらの強力なツールの適切な利用など、他の問題を考慮することが重要です。 Generative AI を責任を持って安全に使用することで、開発者はさまざまな分野で新たな可能性の波を解き放つことができます。
最終的な考え
生成AI は、新しいアイデアを生み出し、新しいプログラム コードを作成し、問題を解決するために利用できる、開発者にとって強力なツールです。これにより、開発者は時間と費用を節約できるだけでなく、効率を高め、生成されるコンテンツの品質を向上させることができます。また、生成 AI サービスは、企業がより適切な意思決定を行い、顧客エクスペリエンスを向上させ、より創造的になることを支援します。
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- 情報源： https://www.primafelicitas.com/artificial-intelligence/advantage-of-generative-ai-for-developers/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=advantage-of-generative-ai-for-developers
