AIトレンド2024：トーマス・ディーターリッヒ氏と機械学習と深層学習 - #666

この記事はPractical AIからのもので、2024年のAIトレンドについて、名誉教授トーマス・ディーターリッヒ氏との会話に焦点を当てて議論しています。議論の中心は大規模言語モデル（LLM）で、モノリシック対モジュール型アーキテクチャ、幻覚、不確実性定量化（UQ）、検索拡張生成（RAG）などのトピックをカバーしています。この記事は、LLMに関連する現在の研究とユースケースを強調しています。また、ディーターリッヒ氏の今年の予測と、この分野の初心者へのアドバイスも含まれています。ショーノートはtwimlai.com/go/666で入手できます。

• •この記事は、大規模言語モデル（LLM）の現在の研究とユースケースについて議論しています。
• •主なトピックには、モノリシック対モジュール型アーキテクチャ、幻覚、不確実性定量化（UQ）、および検索拡張生成（RAG）が含まれます。
• •この記事は、将来のトレンドと、AI分野の初心者へのアドバイスを提供しています。