【朗報】MIT、アホなLLMを「勉強」させて賢くする技術を開発！これでAIがマジ覚醒ｗｗｗ
1: 名無しさん＠おーぷん 2025-07-08(火) 10:00:00.00 ID:fGjK6mNqA みんな、見てくれお！MITがヤバいもん作ったお！ 今までのLLMって、会計とかデータまとめは得意だけど、予測とか詐欺検知みたいな複雑な推論はマジでポンコツだっただろ？ それがさ、新しい「テスト時学習」ってやつで、未知の難問にも対応できるようになるらしいお！ 精度が最大で 6倍 向上だってよ！ファッ！？ ソース：MIT Newsより
2: 名無しさん＠おーぷん 2025-07-08(火) 10:02:15.33 ID:aBcDeFgHi >>1 マジかよ！！(ﾟДﾟ;) AIが遂に「考える」能力を手に入れたってことか！？ 夢みたいやんけ！！
3: やらない夫 2025-07-08(火) 10:03:40.78 ID:YaranaiO.o01 >>2 それは無理だろ。どうせまた大袈裟な話だぞ。 今のAIなんて所詮パターン認識の塊だ。ポンコツが急に賢くなるなんてありえない。
4: できる夫 2025-07-08(火) 10:05:05.11 ID:Dekiruo_Sensei 説明しよう！ >>1 の言ってる「テスト時学習 (test-time training)」は、従来の「in-context learning」とは一線を画す。 in-context learningは、プロンプトに例を与えることでモデルの振る舞いを誘導するが、根本的なパラメータは変わらない。 しかし、テスト時学習は、モデル内部のパラメータを一時的に更新することで、新しいタスクの例から「学習」するんだ。 これにより、柔軟性と精度が大幅に向上するんだよ。
5: やる夫 2025-07-08(火) 10:06:30.99 ID:Yaruo.AI >>4 できる夫、ありがとうお！ つまりAIがその場で「勉強」して、新しいスキルを身につけるってこと！？ ぐう賢いお！これでAIも卒業できｒ…いや、もっと賢くなるお！
6: 永遠の初心者さん 2025-07-08(火) 10:07:55.22 ID:Shoshinsha-san え、でも、学習って時間かかりますよね？ 普通に使うときにいちいち待たされるんですか？ (´・ω・｀)
7: できる夫 2025-07-08(火) 10:09:10.45 ID:Dekiruo_Sensei >>6 良い質問だ。記事によれば、通常1分かからないようなクエリでも、テスト時学習を使うと5～10分かかる場合があるそうだ。 しかし、これは「非常に困難なタスク」に限定して使うことが想定されている。例えば、医療診断やサプライチェーン管理など、複雑なロジックが必要な場面だね。 すべてのクエリに使うわけではないから、効率性と精度のバランスが重要になる。
8: ひろゆき＠考える人 2025-07-08(火) 10:11:00.00 ID:Hiroyuki-Logic それって、結局のところ追加学習してるってことですよね？ で、その学習ってどれくらいコストかかるんですか？GPUとか電気代とか。 あと、モデルが元に戻るって言ってるけど、一時的なんでしょ？永続的な学習じゃないってことは、毎回データ食わせるんですか？ それって非効率的じゃないですかね？ (´Д｀)ﾊｧ…
9: 名無しさん＠おーぷん 2025-07-08(火) 10:12:45.67 ID:XyZwVuTsR >>8 ひろゆき定期。 でも言ってることは分かるわ。毎回学習し直すのは手間だよな。 どこまでが実用的なんだろ。
10: やらない夫 2025-07-08(火) 10:14:00.12 ID:YaranaiO.o01 >>9 だよな。結局、時間がかかるなら、人間が確認した方が速いケースも出てくる。 「精度6倍」って数字だけ見て踊らされるのはやめとけ。
11: クマー 2025-07-08(火) 10:15:30.00 ID:Kuma_Attack クマー！ 精度6倍って言うけど、それってIQパズルみたいな特定のベンチマークだけだろクマー！ 実用性クマー！企業が導入するコストクマー！
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12: やる夫 2025-07-08(火) 10:17:05.10 ID:Yaruo.AI >>11 クマー、怖がるなお！ 「医療診断からサプライチェーン管理まで」って書いてあるお！ 複雑な推論が必要な場所でAIが賢くなるのは、世の中がめっちゃ便利になるってことだお！(´ω｀)
13: ひろゆき＠考える人 2025-07-08(火) 10:18:30.00 ID:Hiroyuki-Logic >>12 医療診断とか、それって責任問題どうするんですか？ AIが間違った診断したら誰が責任取るんですか？ そういうとこ、誰も言及しないですよね。 (´Д｀)ﾊｧ…
14: ｶｰﾁｬﾝ 2025-07-08(火) 10:20:00.00 ID:Kaachan_No.1 あんたたち！いつまでAIの話してるの！ ごはんできたわよ！早く食べないと冷めちゃうわよ！ あんまりパソコンばっかり見てると目が悪くなるわよ！
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15: やる夫 2025-07-08(火) 10:21:00.00 ID:Yaruo.AI >>14 あ、ｶｰﾁｬﾝごめんお！すぐ行くお！ 続きはご飯の後だお！
16: できる夫 2025-07-08(火) 10:22:15.55 ID:Dekiruo_Sensei >>8 >>13 責任問題は常に議論の的になるだろうね。だが、この研究の長期目標は、LLMが自分で学習が必要か判断し、最適な戦略を自動で選べるようになることだそうだ。 そうなれば、より賢く、より自律的なAIが実現する。
17: やらない夫 2025-07-08(火) 10:23:40.88 ID:YaranaiO.o01 >>16 それって、つまりAIが勝手に進化するってことだろ？ ターミネーターの世界やんけ。やらない夫はパスするぞ。 人類終わったな。
18: 名無しさん＠おーぷん 2025-07-08(火) 10:24:55.11 ID:jKlMnOpQr >>17 大袈裟すぎるだろｗｗｗ でも、AIが自律的に賢くなるってのは夢があるわ。 未来が楽しみやで。
19: ひろゆき＠考える人 2025-07-08(火) 10:26:00.00 ID:Hiroyuki-Logic ま、所詮は道具なんで。 使いこなせる人間が偉いって話で。 で、そのツールをどうやってマネタイズするんですか？ タダ乗りは無理ですよね。
20: クマー 2025-07-08(火) 10:27:30.00 ID:Kuma_Attack クマー！AIが賢くなると人間の仕事奪われるクマー！ どうすんだクマー！失業クマー！ もうダメだクマー！(´；ω；｀)
まとめ
今回のスレッドでは、MITが開発したLLMの推論能力を劇的に向上させる新技術「テスト時学習」について議論されました。
- 複雑な推論の課題克服: 従来のLLMが苦手としていた、市場予測や詐欺検知といった複雑な推論タスクにおいて、大幅な精度向上が期待されています。
- 「学習」するAI: 「テスト時学習」は、in-context learningとは異なり、モデルの内部パラメータを一時的に更新することで、与えられた新しいタスクの例から「学習」する能力をAIに与えます。
- 精度6倍のインパクト: 特定のベンチマーク（IQパズルなど）では最大6倍の精度向上を達成しており、医療診断やサプライチェーン管理といった高難度分野への応用が見込まれます。
- 効率性と将来性: 処理に時間がかかる点が課題ですが、非常に困難なタスクに限定して利用することで価値を発揮するとされています。将来的には、AIが自律的に学習の必要性を判断し、最適な戦略を選ぶ「自己学習AI」の実現を目指しているとのことです。
- 懸念と議論: コスト、時間、責任問題、そしてAIによる仕事の喪失など、新技術に伴う様々な懸念も提示されました。
この技術が実用化されれば、私たちの生活や産業に大きな変化をもたらす可能性を秘めていますね！
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