Metaが新しい「自己評価学習」AIモデルを発表

Metaは8月にこのモデルを導入したが、これはOpenAIが最近リリースしたo1モデルに似た「思考連鎖」を使用しており、アルゴリズムがより信頼性の高い判断を下すのに役立つ。

この手法の原理は、複雑な問題をより小さな論理的なステップに分解することであり、 科学、プログラミング、数学などの難しい分野での応答精度を向上させる可能性があります。

Metaは多数の新しいAI製品を発表した。

現在のAIモデルが直面している大きな課題の一つは、学習に人間のフィードバック（RLAIF – AIフィードバックからの強化学習）に依存していることです。このプロセスでは、データのラベル付けと検証に専門家の関与が必要となり、コストがかかるだけでなく、時間もかかります。

AIフィードバックからの強化学習を追求している企業はMetaだけではありません。GoogleやAnthropicといった他のテクノロジー大手も、この分野で独自の研究を行っています。しかし、Facebookの親会社は、「学習を自己評価」できるAIモデルを初めて公開しました。

「AIが超人的なレベルに近づくにつれ、AIが自らの作業を自己チェックできるようになることを期待しています」とMetaの研究チームのジェイソン・ウェストン氏は語った。

さらに、Meta は Segment Anything 画像認識モデルのアップデートもリリースしました。これにより、新しい無機材料の研究に使用できるデータの生成が高速化されます。

先週、Meta は「パージ」や「ゲット・アウト」などのホラーシリーズで知られる映画製作会社 Blumhouse Productions とも提携し、同社のビデオ生成 AI モデル Movie Gen をテストしました。

Movie Genは、OpenAIやElevenLabsなど、業界をリードする他のスタートアップ企業のサービスに匹敵するリアルなビデオとオーディオを作成できると言われています。