OpenAIとPyTorch

ショートカット: 違い、類似点、ジャカード類似性係数、参考文献。

OpenAIとPyTorchの違い

OpenAI vs. PyTorch

OpenAI（オープンエーアイ、オープンAI）は、非営利法人OpenAI, Inc.とその子会社である営利法人OpenAI Global, LLCなどの法人から構成される、人工知能（AI）の開発を行っているアメリカ合衆国の企業である。人類全体に利益をもたらす汎用人工知能（AGI）を普及・発展させることを目標に掲げ、AI分野の研究を行っている。対話型生成AIのChatGPTが代表的なサービス。 法人間の支配関係は複雑である。 PyTorchは、コンピュータビジョンや自然言語処理で利用されているを元に作られた、Pythonのオープンソースの機械学習ライブラリである。最初はFacebookの人工知能研究グループAI Research lab（FAIR）により開発された。PyTorchはフリーでオープンソースのソフトウェアであり、修正BSDライセンスで公開されている。 さまざまなディープラーニングのソフトウェアがPyTorchを利用して構築されており、その中には、UberのPyro、HuggingFaceのTransformers、Catalystなどがある。 PyTorchは以下の機能を備えている：。

Amazon Web Services

Amazon Web Services（アマゾン ウェブ サービス、略称：AWS）とは、Amazon Web Services, Inc. により提供されるクラウドコンピューティングサービスである。2006年にサービス提供が開始され、IaaS における世界的シェアが39％で1位。世界で数百万以上、日本国内においても数十万を超える顧客が AWS を利用している。 企業システムなどのインフラストラクチャとして用いられる IaaS で他サービスを圧倒的にリードしており、デファクトスタンダードである。ガートナー社が発行するマジック・クアドラントのクラウドインフラストラクチャとプラットフォームサービス (CIPS) において、12年連続でリーダーに選出されている。顧客を起点に考える顧客中心のイノベーションアプローチが採用され、サービスや機能の90%以上が顧客要望をベースとして開発およびリリースしている。

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変分オートエンコーダー

変分オートエンコーダー（Variational Auto-Encoder; VAE）はオートエンコーディング変分ベイズアルゴリズムに基づいて学習される確率項つきオートエンコーダ型ニューラルネットワークである。 ニューラルネットワークを用いた生成モデルの一種であり、深層潜在変数モデルの一種でもある。

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人工知能

人工知能（じんこうちのう、artificial intelligence）、AI（エーアイ）とは、「『計算（）』という概念と『コンピュータ（）』という道具を用いて『知能』を研究する計算機科学（）の一分野」を指す語。「言語の理解や推論、問題解決などの知的行動を人間に代わってコンピュータに行わせる技術」、または、「計算機（コンピュータ）による知的な情報処理システムの設計や実現に関する研究分野」ともされる。大学でAI教育研究は、情報工学科や情報理工学科コンピュータ科学専攻などの組織で行われている（工学〔エンジニアリング〕とは、数学・化学・物理学などの基礎科学を工業生産に応用する学問）。 『日本大百科全書(ニッポニカ)』の解説で、情報工学者・通信工学者の佐藤理史は次のように述べている。

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マイクロソフト

マイクロソフト（）は、アメリカ合衆国ワシントン州に本社を置く、ソフトウェアを開発、販売する会社である。1975年にビル・ゲイツとポール・アレンによって創業された。1985年にパソコン用OSのWindowsを開発。1990年にWindows向けのオフィスソフトとしてMicrosoft Officeを販売。1995年にウェブブラウザのInternet Explorerをリリース。2001年に家庭用ゲーム機のXboxを販売。2009年に検索エンジンのBingを設立。2010年にクラウドサービスとしてAzureを開始。2015年7月15日Microsoft Edgeを開発、そして展開。2024年2月時点での時価総額が世界1位。

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生成的人工知能

生成的人工知能（せいせいてきじんこうちのう、）または生成AI（せいせいエーアイ、）は、文字などの入力（プロンプト）に対してテキスト、画像、または他のメディアを応答として生成する人工知能システムの一種である。ジェネレーティブAI、ジェネラティブAIともよばれる。 生成的人工知能モデルは、訓練データの規則性や構造を訓練において学習することで、訓練データに含まれない新しいデータを生成することができる。 著名な生成AIシステムとして、OpenAIがGPT-3やGPT-4の大規模言語モデルMetz, Cade. "OpenAI Unveils GPT-4, Months After ChatGPT Stunned Silicon Valley." The New York Times, March 14, 2023, https://www.nytimes.com/2023/03/14/technology/openai-gpt4-chatgpt.htmlを使用して構築したチャットボットのChatGPT（および別形のBing Chat）や、GoogleがLaMDA基盤モデルに構築したチャットボットBardがある。その他の生成AIモデルとして、Stable DiffusionやDALL-Eなどの人工知能アートシステムがあげられる。

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DALL-E

DALL-E (DALL·E) 及びDALL-E 2は、"prompts"と呼ばれる自然言語の記述からデジタル画像を生成する、OpenAIにより開発された深層学習モデル。2021年1月のOpenAIによるブログの投稿により明らかにされ、GPT-3の画像生成のために変更されたバージョンを使用する。2022年4月には、DALL-E 2が発表された。これは、「コンセプト、アトリビュート、スタイルを組み合わせることができる」より高い解像度でよりリアルな画像を生成するように設計された後継バージョンである。 OpenAIはいずれのモデルのソースコードも公開していない。2022年7月20日にDALL-E 2はベータ段階に入り、100万人の待機リストのメンバーに招待が送られた。ユーザは、毎月一定数の画像を無料で生成でき、有料でさらに行うことができる。以前は、倫理と安全性に関する懸念から研究プレビューのために事前選択されたユーザにアクセスが制限されていた。2022年9月28日に、DALL-E 2は誰でも利用可能になり、待機リストの要件は撤廃された。

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音声認識

音声認識（おんせいにんしき、speech recognition）は声がもつ情報をコンピュータに認識させるタスクの総称である大辞泉。ヒトの（天然）音声認識と対比して自動音声認識（Automatic Speech Recognition; ASR）とも呼ばれる。 例として文字起こしや話者認識が挙げられる。

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自然言語処理

自然言語処理（しぜんげんごしょり、Natural language processing、略称：NLP）は、人間が日常的に使っている自然言語をコンピュータに処理させる一連の技術であり、人工知能と言語学の一分野である。「計算言語学」（）との類似もあるが、自然言語処理は工学的な視点からの言語処理をさすのに対して、計算言語学は言語学的視点を重視する手法をさす事が多い。データベース内の情報を自然言語に変換したり、自然言語の文章をより形式的な（コンピュータが理解しやすい）表現に変換するといった処理が含まれる。応用例としては機械翻訳や仮名漢字変換が挙げられる。 自然言語の理解をコンピュータにさせることは、自然言語理解とされている。自然言語理解と、自然言語処理の差は、意味を扱うか、扱わないかという説もあったが、最近は数理的な言語解析手法（統計や確率など）が広められた為、パーサ（統語解析器）などの精度や速度が一段と上がり、その意味合いは違ってきている。もともと自然言語の意味論的側面を全く無視して達成できることは非常に限られている。このため、自然言語処理には形態素解析と構文解析、文脈解析、意味解析などをなど表層的な観点から解析をする学問であるが、自然言語理解は、意味をどのように理解するかという個々人の理解と推論部分が主な研究の課題になってきており、両者の境界は意思や意図が含まれるかどうかになってきている。

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Transformer (機械学習モデル)

Transformer（トランスフォーマー）は、2017年6月12日にGoogleの研究者等が発表した深層学習モデルであり、主に自然言語処理 （NLP）の分野で使用される。 自然言語などの時系列データを扱って翻訳やテキスト要約などのタスクを行うべく設計されているのは回帰型ニューラルネットワーク （RNN）と同様だが、Transformer の場合、時系列データを逐次処理する必要がないという特徴がある。たとえば、入力データが自然言語の文である場合、文頭から文末までの順に処理する必要がない。このため、Transformer では 回帰型ニューラルネットワークよりもはるかに多くの並列化が可能になり、トレーニング時間が短縮される。

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拡散モデル

機械学習分野における拡散モデル（かくさんモデル、英:diffusion model）は潜在変数モデルの一種で、拡散確率モデル（かくさんかくりつモデル）とも呼ばれる。これは変分ベイズ法を用いて訓練されたマルコフ連鎖である。拡散モデルの目標とするところは、データの各点が潜在空間上で拡散していく振る舞いをモデル化することで、データ集合のもつ潜在構造を学習することにある。コンピュータビジョンの分野では、これはガウス雑音によってぼやけた画像から雑音を除去するために、拡散過程を反転させる学習を通じて訓練されたニューラルネットワークに相当する。コンピュータビジョンで用いられる一般的な拡散モデルの枠組みを表現する3つの例が、拡散モデルの雑音除去、ノイズ条件付きスコアネットワーク、そして確率微分方程式である。

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