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はてなキーワード: ジャンプとは
平成３０年の夏にペガサス浮間舟渡の向こうの赤羽ゴルフ場で叫んでいたといっても抽象的にそう言っているだけで当時の様子は全く具体的には確定できないので、当時の教科書を
書いて次第に確定していくしかない。 記憶されているのは次の程度の事である。
（１） 雨が降っていた日であり、糞警部補が、向こうからライトで照らしていた。
（２） 男？ 歌を歌っている。意見を言っている、意味不明、という通報しか残っていない。 志村旧庁舎がどのように扱ったについても、平成３０年分は何も記録されていない。
副島真のバッタの問題、 バッタの整数列のジャンプの着地しないところがあるという問題を解いたことになっている３人の警察官 熊谷永華 戸田勇哉 本官
難しかった理由 整数ではなく組み合わせの問題で、しかも、誰も体験したことがない、 Strong-Inductionが登場する問題だったこと
X (twitter) で SITUATIONAL AWARENESS: The Decade Ahead https://situational-awareness.ai/ というのが回ってきて非常に示唆に富むものだったので、DeepL (無料版 API経由) で訳してみた。
この1年で、街の話題は100億ドルのコンピュート・クラスターから1000億ドルのクラスター、そして1兆ドルのクラスターへと移り変わってきた。半年ごとに、役員室の計画にまたゼロが追加される。その裏では、残りの10年間に利用可能なすべての電力契約と、調達可能なすべての電圧変圧器を確保しようとする熾烈な争いが繰り広げられている。アメリカの大企業は、アメリカの産業力を結集させるために、何兆ドルもの資金を注ぎ込む準備を整えている。ペンシルベニア州のシェールフィールドからネバダ州の太陽光発電所まで、何億ものGPUが稼働する。
AGI競争が始まったのだ。私たちは思考し、推論できるマシンを作りつつある。2025年から26年にかけて、これらのマシンは多くの大学卒業生を凌駕するだろう。10年後までには、これらのマシンは私やあなたよりも賢くなり、本当の意味での超知性を手に入れるだろう。その過程で、この半世紀には見られなかったような国家安全保障の力が解き放たれ、やがて「プロジェクト」が始動する。運が良ければ、中国共産党との全面的な競争になり、運が悪ければ全面戦争になる。
今、誰もがAIについて話しているが、何が自分たちを襲おうとしているのか、かすかな光明を感じている人はほとんどいない。Nvidiaのアナリストは、まだ2024年がピークに近いと考えている。主流派の評論家たちは、「次の言葉を予測するだけだ」という故意の盲目に陥っている。彼らが見ているのは誇大広告といつも通りのビジネスだけで、せいぜいインターネット規模の新たな技術革新が起こるのを楽しむ程度なのだ。
やがて世界は目を覚ますだろう。しかし、今現在、状況認識を持っているのはおそらく数百人で、そのほとんどはサンフランシスコとAI研究所にいる。運命の不思議な力によって、私はその中に身を置くことになった。数年前、このような人々はクレイジーだと揶揄されたが、彼らはトレンドラインを信頼し、過去数年間のAIの進歩を正しく予測することができた。この人たちが今後数年についても正しいかどうかはまだわからない。しかし、彼らは非常に賢い人々であり、私がこれまでに会った中で最も賢い人々である。おそらく、彼らは歴史の中で奇妙な脚注となるか、あるいはシラードやオッペンハイマー、テラーのように歴史に名を残すだろう。もし彼らが未来を正しく見ているとしたら、私たちはとんでもないことになる。
各エッセイはそれぞれ独立したものですが、シリーズ全体として読むことを強くお勧めします。全エッセイのPDF版はこちら。
2027年までにAGIが実現する可能性は極めて高い。GPT-2からGPT-4までの4年間で、私たちは～未就学児から～賢い高校生までの能力を手に入れた。計算能力（～0.5桁またはOOMs/年）、アルゴリズム効率（～0.5OOMs/年）、および「趣味のない」向上（チャットボットからエージェントへ）のトレンドラインをトレースすると、2027年までに再び未就学児から高校生サイズの質的なジャンプが起こると予想される。
AIの進歩は人間レベルでは止まらない。何億ものAGIがAI研究を自動化し、10年に及ぶアルゴリズムの進歩（5以上のOOM）を1年以下に圧縮することができる。私たちは、人間レベルから超人的なAIシステムへと急速に進化することになる。超知能の威力と危険性は劇的なものとなるだろう。
驚異的な技術資本の加速が始まっている。AIの収益が急増するにつれ、10年末までに何兆ドルもの資金がGPU、データセンター、電力の増強に投入されるだろう。米国の電力生産を数十％増加させるなど、産業界の動員は激しくなるだろう。
米国の主要なAI研究所は、セキュリティを後回しに扱っている。現在、彼らは基本的にAGIの重要な機密を銀の皿に載せて中国共産党に渡している。AGIの秘密とウェイトを国家機関の脅威から守るには膨大な努力が必要であり、我々はその軌道に乗っていない。
我々よりもはるかに賢いAIシステムを確実に制御することは、未解決の技術的問題である。解決可能な問題ではあるが、急速な知能の爆発が起きれば、物事は簡単にレールから外れてしまう。これを管理することは非常に緊張を強いられるだろう。
スーパーインテリジェンスは、経済的にも軍事的にも決定的な優位性をもたらすだろう。中国はまだゲームから抜け出してはいない。AGIをめぐる競争では、自由世界の存亡がかかっている。我々は権威主義的な大国に対する優位性を維持できるのか？そして、その過程で自滅を避けることができるのだろうか？
AGIへの競争が激化するにつれ、国家安全保障が関与してくる。アメリカ政府は眠りから覚め、27～28年までに何らかの形で政府によるAGIプロジェクトが立ち上がるだろう。どんな新興企業も超知能を扱うことはできない。SCIFのどこかで、終盤戦が始まるだろう。
もし我々が正しかったら？
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私はかつてOpenAIで働いていたが、これはすべて一般に公開されている情報、私自身のアイデア、一般的な現場知識、あるいはSFゴシップに基づいている。
Collin Burns、Avital Balwit、Carl Shulman、Jan Leike、Ilya Sutskever、Holden Karnofsky、Sholto Douglas、James Bradbury、Dwarkesh Patel、その他多くの方々の有益な議論に感謝する。初期の草稿にフィードバックをくれた多くの友人に感謝する。グラフィックを手伝ってくれたジョー・ローナン、出版を手伝ってくれたニック・ウィテカーに感謝する。
続き I.GPT-4からAGIへ：OOMを数える(1) https://anond.hatelabo.jp/20240605203849
これはおそらく3つの中で最も簡単な方法だ。現在のChatGPTは、基本的に、テキストを入力できる孤立した箱の中に座っている人間のようなものだ。初期のアンホブリング改良では、個々の孤立したツールの使い方をモデルに教えていましたが、マルチモーダルモデルでは、近いうちにこれを一挙にできるようになると期待しています。
つまり、Zoomでの通話に参加したり、オンラインで調べ物をしたり、メッセージや電子メールを送ったり、共有されたドキュメントを読んだり、アプリや開発ツールを使ったりといったことだ。(もちろん、より長いホライゾン・ループでモデルがこれを最大限に活用するためには、テスト時間のコンピューティングをアンロックする必要がある。)
最終的には、ドロップイン・リモートワーカーのようなものができると期待している。エージェントは、あなたの会社に入社し、新しい人間の雇用のようにオンボードされ、Slackであなたや同僚にメッセージを送り、あなたのソフトウェアを使用し、プルリクエストを行い、大きなプロジェクトがあれば、人間が独立してプロジェクトを完了するために数週間留守にするのと同等のことができる。これを実現するためには、GPT-4よりもいくらか優れたベースモデルが必要だろうが、おそらくそれほどでもないだろう。
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Devinは、完全に自動化されたソフトウェア・エンジニアを作るために、モデル上の「エージェンシー・オーバーハング」／「テストタイム・コンピューティング・オーバハング」を解除する初期のプロトタイプだ。Devinが実際にどの程度機能するかはわからないし、このデモは、適切なチャットボット→エージェントのアンホブリングがもたらすものに比べれば、まだ非常に限定的なものだが、近々登場するもののティーザーとしては役に立つだろう。
ところで、私は、アンホブリングの中心性が、商業的応用という点で、少々興味深い「ソニックブーム」効果につながると期待している。現在とドロップイン・リモートワーカーの中間モデルは、ワークフローを変更し、統合して経済的価値を引き出すためのインフラを構築するために、膨大な手間を必要とする。ドロップイン・リモートワーカーは、統合が劇的に簡単になる。つまり、リモートでできるすべての仕事を自動化するために、ドロップインするだけでいいのだ。つまり、ドロップイン・リモートワーカーが多くの仕事を自動化できるようになる頃には、中間モデルはまだ完全に活用され統合されていないため、生み出される経済価値のジャンプはやや不連続になる可能性がある。
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数字をまとめると、GPT-4に続く4年間で、2027年末までにGPT-2からGPT-4規模のジャンプが再び起こると（おおよそ）予想される。
GPT-4のトレーニングに3ヶ月かかったとしよう。2027年には、一流のAIラボはGPT-4レベルのモデルを1分で訓練できるようになるだろう。OOMの効果的なコンピュート・スケールアップは劇的なものになるだろう。
それは我々をどこへ連れて行くのだろうか？
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GPT-2からGPT-4までで、私たちは～未就学児から～賢い高校生になった。とんでもないジャンプだ。もしこれが、私たちが今一度カバーする知能の差だとしたら、それは私たちをどこに連れて行くのだろうか？私たちは、それが私たちをとてもとても遠くに連れていっても驚かないはずだ。おそらく、ある分野の博士や最高の専門家を凌駕するようなモデルまで到達するだろう。
(このことを考える1つの良い方法は、現在のAIの進歩の傾向は、子供の成長のおよそ3倍のペースで進んでいるということだ。あなたの3倍速の子どもは高校を卒業したばかりだが、いつの間にかあなたの仕事を奪っていくだろう！)
続き I.GPT-4からAGIへ：OOMを数える(10) https://anond.hatelabo.jp/20240605211837
最後に、定量化するのが最も難しいが、それに劣らず重要な改善のカテゴリーを紹介しよう。
難しい数学の問題を解くように言われたとき、頭に浮かんだことを即座に答えなければならないとしたらどうだろう。最も単純な問題を除いて、苦労するのは明らかだろう。しかしつい最近まで、LLMにはそうやって数学の問題を解かせていた。その代わり、私たちのほとんどはスクラッチパッドで段階的に問題を解いていき、その方法ではるかに難しい問題を解くことができる。「思考の連鎖」プロンプトは、LLMのそれを解き放った。生の能力は優れているにもかかわらず、明らかな足かせがあるため、LLMは数学が苦手なのだ。
私たちはここ数年で、モデルの「足かせを外す」ことに大きな進歩を遂げました。これは単に優れたベースモデルをトレーニングするだけでなく、アルゴリズムの改良によってモデルの能力を引き出すものです：
足場作り。CoT++について考えてみよう：ただ問題を解くようモデルに求めるのではなく、あるモデルに攻撃計画を立てさせ、別のモデルに可能性のある解決策をたくさん提案させ、別のモデルにそれを批評させる、といった具合だ。例えば、HumanEval（コーディング問題）では、単純な足場作りによってGPT-3.5が足場なしのGPT-4を上回った。SWE-Bench（実世界のソフトウェアエンジニアリングのタスクを解くベンチマーク）では、GPT-4は~2%しか正しく解くことができませんが、Devinのエージェントの足場があれば14-23%に跳ね上がります。(後ほど詳しく説明するが、エージェントのアンロックはまだ初期段階に過ぎない。)
ツール：もし人間が電卓やコンピュータを使うことを許されなかったらと想像してみてほしい。まだ始まったばかりだが、ChatGPTはウェブブラウザを使ったり、コードを実行したりできるようになった。
エポックAIによる研究によると足場作りやツールの使用など、これらのテクニックのいくつかを調査したところ、このようなテクニックは多くのベンチマークで通常5～30倍の効果的な計算量の向上をもたらすことがわかった。METR（モデルを評価する組織）も同様に、同じGPT-4ベースモデルからのアンホブリングによって、エージェントタスクのセットで非常に大きなパフォーマンスの向上を発見しました。
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これらをコンピュートとアルゴリズムの効率で統一した実効的なコンピュート規模に当てはめることは困難ですが、少なくともコンピュート規模の拡大やアルゴリズムの効率とほぼ同規模の大きな進歩であることは明らかです。(また、アルゴリズムの進歩が中心的な役割を担っていることも浮き彫りになっています。0.5OOM/年の計算効率は、すでに重要なものではありますが、ストーリーの一部に過ぎません。）
「アンホブリング」こそが、実際にこれらのモデルが有用になることを可能にしたのであり、今日多くの商業アプリケーションの足かせとなっているものの多くは、この種のさらなる「アンホブリング」の必要性であると私は主張したい。実際、今日のモデルはまだ信じられないほど足かせが多い！例えば
ここでの可能性は非常に大きく、私たちはここで急速に低空飛行の果実を摘んでいる。これは非常に重要です。"GPT-6 ChatGPT "を想像するだけでは完全に間違っています。 GPT-6＋RLHFと比べれば、進歩は段違いだ。2027年までには、チャットボットというより、エージェントのような、同僚のようなものが登場するだろう。
続き I.GPT-4からAGIへ：OOMを数える(8) https://anond.hatelabo.jp/20240605210232
コンピュートへの大規模な投資が注目される一方で、アルゴリズムの進歩も同様に重要な進歩の原動力であると思われる（そして、これまで劇的に過小評価されてきた）。
アルゴリズムの進歩がどれほど大きな意味を持つかを理解するために、MATHベンチマーク（高校生の競技用数学）において、わずか2年間で～50%の精度を達成するために必要な価格が下がったことを示す次の図を考えてみてください。(比較のために、数学が特に好きではないコンピュータサイエンスの博士課程の学生が40%のスコアを出したので、これはすでにかなり良いことです)。推論効率は2年足らずで3OOMs-1,000倍近く向上した。
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これは推論効率だけの数字だが（公開データから推論するのが難しいトレーニング効率の向上と一致するかどうかはわからない）、アルゴリズムの進歩は非常に大きく、また実際に起こっている。
この記事では、アルゴリズムの進歩を2種類に分けて説明します。まず、「パラダイム内」でのアルゴリズムの改良を取り上げることにしま す。例えば、より優れたアルゴリズムによって、同じパフォーマンスを達成しながら、トレーニングの計算量を10倍減らすことができるかもしれません。その結果、有効計算量は10倍（1OOM）になります。(後ほど「アンホブリング」を取り上げますが、これはベースモデルの能力を解き放つ「パラダイム拡張/アプリケーション拡張」的なアルゴリズムの進歩と考えることができます)。
一歩下がって長期的な傾向を見ると、私たちはかなり一貫した割合で新しいアルゴリズムの改良を発見しているようです。しかし、長期的なトレンドラインは予測可能であり、グラフ上の直線である。トレンドラインを信じよう。
アルゴリズム研究がほとんど公開されており、10年前にさかのぼるデータがある）ImageNetでは、2012年から2021年までの9年間で、計算効率が一貫して約0.5OOM/年向上しています。
アルゴリズムの進歩を測定することができます。同じ性能のモデルを訓練するために必要な計算量は、2012年と比較して2021年にはどれくらい少なくなっているのでしょうか？その結果、アルゴリズムの効率は年間0.5 OOMs/年程度向上していることがわかります。出典Erdil and Besiroglu 2022.
これは非常に大きなことです。つまり、4年後には、～100倍少ない計算量で同じ性能を達成できるということです（同時に、同じ計算量ではるかに高い性能も達成できます！）。
残念ながら、研究室はこれに関する内部データを公表していないため、過去4年間のフロンティアLLMのアルゴリズムの進歩を測定することは難しい。EpochAIは、言語モデリングに関するImageNetの結果を再現した新しい研究を行っており、2012年から2023年までのLLMのアルゴリズム効率のトレンドは、同様に～0.5OOM/年であると推定しています。(しかし、これはエラーバーが広く、また、主要なラボがアルゴリズム効率の公表を停止しているため、最近の上昇を捕捉していません）。
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Epoch AIによる言語モデリングにおけるアルゴリズム効率の推定。この試算によると、私たちは8年間で～4OOMの効率向上を達成したことになります。
より直接的に過去4年間を見ると、GPT-2からGPT-3は基本的に単純なスケールアップでした（論文によると）が、GPT-3以降、公に知られ、公に干渉可能な多くの利益がありました：
最近リリースされたGemini 1.5 Flashは、"GPT-3.75レベル "とGPT-4レベルの間の性能を提供する一方で、オリジナルのGPT-4よりも85倍/57倍（入力/出力）安い（驚異的な利益！）。
公開されている情報を総合すると、GPT-2からGPT-4へのジャンプには、1-2 OOMのアルゴリズム効率向上が含まれていたことになります。
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GPT-4に続く4年間はこの傾向が続くと予想され、2027年までに平均0.5OOMs/年の計算効率、つまりGPT-4と比較して～2OOMsの向上が見込まれます。計算効率の向上は、低空飛行の果実を摘み取るようになるにつれて難しくなる一方、新たなアルゴリズムの改良を見出すためのAIラボの資金と人材への投資は急速に増加しています。 (少なくとも、公開されている推論コストの効率化は、まったく減速していないようだ)。ハイエンドでは、より根本的な、トランスフォーマーのようなブレークスルーが起こり、さらに大きな利益が得られる可能性さえある。
これらをまとめると、2027年末までには（GPT-4と比較して）1～3OOMのアルゴリズム効率向上が期待できることになります。
続き I.GPT-4からAGIへ：OOMを数える(6) https://anond.hatelabo.jp/20240605205754
どうしてこうなった？ディープラーニングの魔法は、それがただ機能するということであり、あらゆる場面で否定的な意見にもかかわらず、その傾向線は驚くほど一貫している。
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効果的な計算のOOMが増えるごとに、モデルは予測通り、確実に良くなっていく。OOMを数えることができれば、能力の向上を（大まかに、定性的に）推定することができる。そうやって、先見の明のある数人がGPT-4の到来を予見したのだ。
GPT-2からGPT-4までの4年間の進歩を、スケールアップの3つのカテゴリーに分解することができる：
1. コンピュート：計算：これらのモデルを訓練するために、より大きなコンピューターを使うようになった。
2.アルゴリズムの効率化：アルゴリズムの進歩には継続的な傾向がある。これらの多くは「コンピュート・マルチプライヤ」として機能し、有効なコンピュート量の増加という統一された尺度に乗せることができます。
3.「趣味のない」利益：デフォルトでは、モデルは多くの素晴らしい生の能力を学習しますが、あらゆる種類の間抜けな方法で足かせとなり、実用的な価値が制限されます。人間のフィードバックからの強化学習（RLHF）、思考の連鎖（CoT）、ツール、足場などの単純なアルゴリズムの改善により、潜在的な能力を大きく引き出すことができる。
これらの軸に沿って、改善の「OOMを数える」ことができる。つまり、有効計算量の単位でそれぞれのスケールアップをトレースするのだ。3倍は0.5OOM、10倍は1OOM、30倍は1.5OOM、100倍は2OOMといった具合だ。2023年から2027年まで、GPT-4の上に何を期待すべきかを見ることもできる。
ひとつひとつ見ていくが、OOMの数を急速に増やしていることは明らかだ。データの壁には逆風が吹いている可能性があり、それについては後述するが、全体的には、2027年までにGPT-4の上に、GPT-2からGPT-4規模のジャンプがもう1回起こると予想される。
まず、最近の進歩の原動力として最もよく議論されている、モデルへの（大量の）コンピュート投入について説明します。
多くの人は、これは単にムーアの法則によるものだと考えている。しかし、ムーアの法則が全盛期を迎えていた昔でさえ、その進歩は比較的緩やかなものでした。しかし、ムーアの法則が全盛期だった昔でさえ、10年で1～1.5OOMと、比較的ゆっくりとしたスピードだった。(かつては1つのモデルに100万ドルを費やすことさえ、誰も考えもしないことだった。）
| モデル | 推定コンピュート | 成長率 |
|---|---|---|
| GPT-2 (2019) | ~4e21 FLOP | |
| GPT-3 (2020) | ~3e23 FLOP + | ~2 OOMs |
| GPT-4 (2023) | 8e24～4e25 FLOP + | ~1.5～2 OOMs |
エポックAI（AIトレンドの優れた分析で広く尊敬されている情報源）の公開推定値を使用して、2019年から2023年までのコンピュートスケールアップを追跡することができます。GPT-2からGPT-3へのスケールアップは迅速で、小規模な実験から大規模な言語モデルを訓練するためにデータセンター全体を使用するまでにスケールアップし、コンピュートのオーバーハングが大きくなりました。GPT-3からGPT-4へのスケールアップでは、次のモデルのためにまったく新しい（はるかに大きな）クラスタを構築しなければならないという、最新の体制に移行しました。それでも劇的な成長は続いています。エポックAIの試算によると、GPT-4のトレーニングでは、GPT-2の3,000倍から10,000倍の計算量を使用しています。
大雑把に言えば、これは長期的なトレンドの継続に過ぎない。過去10年半の間、主に投資（およびGPUやTPUの形でAIワークロードに特化したチップ）の幅広いスケールアップのため、フロンティアAIシステムに使用されるトレーニング計算量は、およそ〜0.5OOM/年で成長してきた。
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GPT-2からGPT-3への1年間のスケールアップは異例のオーバーハングであったが、長期的なトレンドが続くことは間違いない。SF-rumor-millは、巨額のGPU受注の劇的な話で一杯だ。その投資は並大抵のものではないが、動き始めている。
この分析によれば、2027年末までにさらに2OOMsのコンピュート（数十億ドル規模のクラスター）が実現する可能性は非常に高いと思われる。さらに＋3OOMsのコンピュート（1,000億ドル規模以上）に近いクラスターも可能性がありそうだ（マイクロソフト／OpenAIで計画中と噂されている）。
https://situational-awareness.ai/wp-content/uploads/2024/06/stacked_compute-1024x866.png
続き I.GPT-4からAGIへ：OOMを数える(5) https://anond.hatelabo.jp/20240605205449
2027年までにAGIが実現する可能性は極めて高い。GPT-2からGPT-4までの4年間で、私たちは〜未就学児から〜賢い高校生までの能力を手に入れた。計算能力（～0.5桁またはOOMs/年）、アルゴリズム効率（～0.5OOMs/年）、および「趣味のない」向上（チャットボットからエージェントへ）のトレンドラインをトレースすると、2027年までに再び未就学児から高校生規模の質的ジャンプが起こると予想される。
見て。モデルたちはただ学びたいだけなんだ。あなたはこれを理解しなければならない。モデルたちは、ただ学びたいだけなんだ。
GPT-4の能力は、多くの人に衝撃を与えた。コードやエッセイを書くことができ、難しい数学の問題を推論し、大学の試験を突破することができるAIシステムである。数年前までは、これらは難攻不落の壁だと思っていた。
しかしGPT-4は、ディープラーニングにおける10年間の猛烈な進歩の延長線上にあった。その10年前、モデルは犬猫の単純な画像を識別するのがやっとだった。4年前、GPT-2は半可通な文章をつなぎ合わせるのがやっとだった。今、私たちは思いつく限りのベンチマークを急速に飽和させつつある。しかし、この劇的な進歩は、ディープラーニングのスケールアップにおける一貫した傾向の結果に過ぎない。
ずっと以前から、このことを見抜いていた人々がいた。彼らは嘲笑されたが、彼らがしたのはトレンドラインを信じることだけだった。トレンドラインは強烈で、彼らは正しかった。モデルはただ学びたいだけなのだ。
私は次のように主張する。2027年までには、モデルがAIの研究者やエンジニアの仕事をこなせるようになるだろう、と。SFを信じる必要はなく、グラフ上の直線を信じるだけでいいのだ。
https://situational-awareness.ai/wp-content/uploads/2024/06/base_scaleup-1024x790.png
過去と将来の有効計算量（物理計算量とアルゴリズム効率の両方）の大まかな見積もり。モデルをスケールアップすればするほど、モデルは一貫して賢くなり、"OOMを数える "ことによって、（近い）将来に期待されるモデルのインテリジェンスの大まかな感覚を得ることができます。(このグラフはベースモデルのスケールアップのみを示している。）
この記事で取り上げた一般的な推定に基づく、効果的な計算（物理的な計算とアルゴリズムの効率の両方）の過去と将来のスケールアップの概算。モデルをスケールアップするにつれ、モデルは一貫して賢くなり、「OOMを数える」ことで、（近い）将来に期待されるモデルのインテリジェンスの大まかな感覚を得ることができる。(このグラフはベースモデルのスケールアップのみを示している。"unobblings "は描かれていない)。
この作品では、単純に「OOMを数える」(OOM = order of magnitude、10x = 1 order of magnitude)ことにします。1)計算、2)アルゴリズム効率(「効果的な計算」の成長として考えることができるアルゴリズムの進歩)、3)「アンホブリング」(モデルがデフォルトで足かせとなっている明らかな方法を修正し、潜在的な能力を引き出し、ツールを与えることで、有用性を段階的に変化させること)の傾向を見ます。GPT-4以前の4年間と、GPT-4後の2027年末までの4年間に期待されるそれぞれの成長を追跡する。ディープラーニングが効率的な計算のすべてのOOMで一貫して向上していることを考えると、将来の進歩を予測するためにこれを使うことができる。
世間では、GPT-4のリリースから1年間、次世代モデルがオーブンに入ったままであったため、ディープラーニングは停滞し、壁にぶつかっていると宣言する人もいた。しかし、OOMをカウントすることで、私たちは実際に何を期待すべきかを垣間見ることができる。
結果は非常にシンプルだ。GPT-2からGPT-4への移行は、時々まとまりのある文章を並べることに感動的だったモデルから、高校入試のエースになるモデルへの移行であり、一度だけの進歩ではない。私たちはOOMsを極めて急速に克服しており、その数値は、4年以上かけてGPT-2からGPT-4への質的なジャンプをさらに～100,000倍の効果的なコンピュート・スケールアップが期待できることを示している。さらに、決定的なことは、それは単にチャットボットの改良を意味しないということだ。"unhobbling "利益に関する多くの明らかな低空飛行の果実を選ぶことで、チャットボットからエージェントへ、ツールからドロップイン・リモートワーカーの代替のようなものへと我々を導いてくれるはずだ。
推論は単純だが、その意味するところは注目に値する。このような別のジャンプは、私たちをAGIに、博士号や同僚として私たちのそばで働くことができる専門家と同じくらい賢いモデルに連れて行く可能性が非常に高い。おそらく最も重要なことは、これらのAIシステムがAI研究そのものを自動化することができれば、次回のテーマである強烈なフィードバック・ループが動き出すということである。
現在でも、このようなことを計算に入れている人はほとんどいない。しかし、AIに関する状況認識は、一歩下がってトレンドを見てみれば、実はそれほど難しいことではない。AIの能力に驚き続けるなら、OOMを数え始めればいい。
続き I.GPT-4からAGIへ：OOMを数える (2) https://anond.hatelabo.jp/20240605204240
俺は全く逆。雑誌連載リアルタイム読者なんだが、最初の普通のギャグ漫画だったときはまあ突出して面白くはないが「普通のジャンプのギャグ漫画」としてそれなりに楽しんで読んでた。でもプロレス漫画になったら急速に興味を失って全くスルーするようになった。元々ジャンプはギャグをメインに読んでたし、プロレスに限らず「誰が一番強いか」っていうことに一切興味無いので。『北斗の拳』をはじめとするストーリーものはあくまで「ズリネタとして消費できるかどうか」にしか価値を感じなかったし。ていうか別に今この漫画新たに読む必要なくね？プロレス好きのジジイ読者が昔を懐かしんで読むマンガでしょ。
週刊少年漫画板はジャンプ・マガジン・サンデー・チャンピオンのどの漫画が面白いかでムキになる中学生も沢山いた
だから思うんだけど何でその当時にBLカップリングするような女オタクを叩いてたのが今になって批判されるんだろうな？
今オッサンが女オタクを叩くのを批判するならともかく、何で20年前のオッサンにもなってない男子まで批判対象にされるんだろうな
例えばさ、小学生女子がプリキュア見てる男オタクキモいって言うのは男女差別か？
自分が楽しんでるコンテンツをオタク達が邪な目で見てるのを気持ち悪がるのは仕方ない事だろう
一方で少年ジャンプ等は20年前には既に小学生というより中学生以上の男子を想定読者としていたが
その中学生男子がBLのカップリングするような女オタク達を気持ち悪いと思うのって
プリキュア見てる小学生女子が邪な目で見てる男オタク達を気持ち悪いと思うのとどんだけ違うんだろうね
あぁプリキュアは実際は幼稚園女子が想定視聴者だったって違いくらいはあるかもね
あとプリキュア見てる男子も少年漫画見てる女子もいるけど、どっちにしろ邪な目で見るオタクを気持ち悪いと思うのは変わらんけどな
さて、「小学生は気持ち悪いと言ってもいいけど中学生は気持ち悪いと他人に言っては良くない」って意見もあるだろうけど
その場合は中学生向けの少女漫画を見る男オタクはどんな奴も気持ち悪いと言ってはいけない事になるけど
それでいいなら別にいいけどな
こういう事言ってると「20年前から週間少年漫画板はオッサンだらけだった」って言い張る人達が出るかもな
もしくは「何でも1か0かで考えられねえのか」みたいな便利な論理で煙に巻く人も出るかもな
それを言う人達の中には2chの腐女子批判を片っ端から男女差別と断定するのには何も思わない人もいるんだろうな
ホント凄いよな
https://anond.hatelabo.jp/20240530143405
とかならまあわかる。
でもお前が比べてるの漫画家のなかでも滅多にない成功者じゃん。
お前が漫画家目指してもそんな風になった確率は限りなくゼロだよ。
何年か前にジャンプの超ヒット漫画のチーフアシが2ちゃんに降臨してお前みたいなこと愚痴ってたよ。
俺自身が漫画家目指してたのに先生のチーフアシとして慰留され続けて中年アシスタントになってしまった。
給料は高いし(年数千万)家も車も妻子も持てたけどでも、俺は自分のマンガを描きたかったはずだし
自分の漫画でヒットしてもっと幸せになれたはずなのにこうなってしまった。
引き留め続けた先生のせいで。それに甘んじたおれ自身のせいで。悔やんでも悔やみきれない。
みたいな。
で、その超ヒット漫画はその後まもなく大団円を迎えたんだが、そこまで言ってたそのチーフアシは晴れて独立して自分の漫画描くのかと思うじゃん？
描きやしねえ。描けなかったんだろうな。
結局超ヒット漫画のスピンオフ続編みたいなの描いてるよ。そんなに面白くないし絵も癖があるからファンの反応も微妙。
超ヒット漫画をもっと上手く絵や作風エミュレート出来る新人がいたりするし、チーフアシじゃない方のアシの方が絵が素直でうまいこともわかった。
チーフアシとしての地位やサラリーを捨てて漫画家一本に賭けてても高い確率でなにも手に入らず、チーフアシルートとは比べることすら出来ないひどい人生になってたなってたってことをさ。
「あっちを選んでさえいれば俺だって」ってなっちゃうんだよな。
かつて通学路として毎日のように通っていた場所が、アニメのポスターになって、ターミナル駅など色々なところにに貼られてるような事態となった。
パット見はどこにあるのかわからない景色だから、他の人がみればどこだろう？となるところだが、自分からすればピンポイントで特定可能だった。
学校でアニメの話題をしたことはないし、漫画もジャンプ限定に絞って会話していた。
サンデーは異端であり、アフタヌーンやモーニングは、禁忌である。
文化部の隣の部室でルリルリ～とラノベ愛を語っていた中学時代の友人は、疎遠になってしまい、大学に進んだ後に、若くして亡くなったと聞いている。
彼の性格が理由なのか、オタク趣味が理由なのかは、知るすべもない。
ただオタク的な話をしていると、イジメにつながる可能性がある。
その一点において、避けるべき話題としていまでも認識している。
話すことが許されるオタク趣味と、一線を越えたオタク趣味の間には、未だに大きな壁がそびえ立っている。
フリーレンや鬼滅なら良い。子供が見てるアニメだから。ゆるキャンもギリギリセーフ。ただ、このアニメは声には出せない。
誇らしいのだけど、誇れない。
自分が住んでる町は、アニメの舞台になったぐらい良いところ。とは口には出せない。
アニメの完全に外側から人気あやかってありがとうございます。とも言えない。
それでも、この景色を綺麗と思ってもらえるなら、嬉しい限りあり、できるかぎり長く続くよう願っている。
・エニックスとの縁は、エニックスが出していた森田将棋のアンケートハガキにCPUの駒組みについて文句を書いて本名で送ったら「あのすぎやまこういち先生ですよね？エニックスのゲーム音楽を作ってくれませんか」と連絡が来た。それからウイングマン2とかガンダーラとか一緒にやるようになった
・ドラクエの音楽はすぎやま先生が参加する前にすでにできていたが、千田Pの強い意向で全部すぎやま先生の曲に差し替えることに。1週間で全曲をファミコン上で鳴らせるようにしろということなので、数日で全部作った。ここでいう全曲というのは「レベルアップの音」「階段を降りる音」「鍵を開ける音」といったME（Music Effect）も含む
・序曲は5分でできた。作曲というのは「出物腫れ物」のようなもので、あの時は私もたまたま調子が良かったんでしょう。ただ、それまでの蓄積があったからできたわけで、「54年と5分でできた」という言い方もできる（※ドラクエ1開発時のすぎやま先生は54歳）
・ドラクエの初期は開発現場に毎日行って、サウンドプログラマーと直接やり取りをしながら作っていた。すぎやま先生自身もPCマニアで、PC-8801を使い実装までできた。プログラマーが楽器に無知だったため、アーティキュレーションの微調整は全部すぎやま先生がPC-8801上でやっていた
・よく「ファミコン用にシンプルなアレンジを～」と言われるが、ハードウェアに合わせて曲を作ったことなんて一度もない。ドラクエの曲も、1の頃からフルオーケストラのつもりで作曲していた。サイン波や矩形波でも、例えばホルンはホルンの音形で鳴らしているので、ピコピコ音でも何の楽器かは伝わる
・よく「少ない同時発音数で～」と言われるが、別に2音あればなんとでもできる。音数が作曲の制約になったことは一度もない。制約の中での作曲がどうとか言われる理由がわからない
・作曲は頭の中でやる。仕事場にピアノは一応置いてあるが、ほとんど触ることはない。頭の中で鳴らした曲を直接、Overture（序曲）という譜面ソフト／DTMソフトに打ち込んでいく
・（頭の中でフルオーケストラを鳴らすのはどういう訓練をしたのかと問われ）いえ、何も訓練なんかしてませんよ。今、貴方（インタビュアー）は日本語を話しているが、日本語の訓練なんかしましたか？ベートーベンや素晴らしい音楽を浴びるように吸収し続ければ、できるようになりますよ（※すぎやま先生は東大卒で、音楽の専門教育を受けていない独学作曲家である）
ドラクエは発売前から当時の黄金期ジャンプが総力を挙げて毎週巻頭で宣伝していたAAAタイトルで、
そのためにわざわざ（ゲーム会社社員ではなく外部の大物である）鳥山先生とすぎやま先生を呼んだんだから、元増田の「大ヒットを狙ってなかった」は明らかな間違い。
当時、堀井雄二は毎日のようにジャンプ編集部に入り浸ってマシリトと一緒に英語版Wizardlyなど海外製RPGを遊びまくっていた。そういう中から生まれた企画（ファミコンでもRPGを出そう！ジャンプの力でRPGを布教しよう！）がドラクエ。
説明書のイラストが土居孝幸、ドラクエのロゴデザインが榎本一夫というジャンプ放送局・ファミコン神拳の面々という座組みで、鳥山明の担当編集はマシリト。
鳥山の起用を含めたジャンプのバックアップなくして、あそこまでの爆発的ヒットはなかっただろう。
高度な技術よりも労働時間に価値を置くっていう、はてブでよく叩かれてる発想では？
及川眠子さんも残酷な天使のテーゼを資料に目を通して2時間ぐらいで書いたって話と「エヴァのアニメは興味ないので未だに見てない」という発言から手抜きだのやっつけだの言われるが、手抜きでもやっつけでもねえのよ。
ドラクエもエヴァもプロがプロとしての技術を尽くし本気出して作ったものではある。たまたまそのときは何かのシナプスが繋がって短時間でできたってだけの話だろう
俺は唐突に発作を起こして「ドラクエができるまで」を語り始めたわけじゃないの
元増田が「大ヒットを狙ったわけじゃないのにウケちゃった」みたいなボケ発言をしてるので、
それが間違っている根拠として
「当時の黄金期ジャンプが全面バックアップしたゲームが大ヒット狙ってないわけないだろ」
これが「文脈」というやつな
ジャンプの話をしてるんだからジャンプと関係ない話はどれだけ重要でも触れる必要がない
野村克也が日本の捕手のリード信仰を生み出したという話をしてるときに
