マイクロソフトLAM：大きなアクションモデルでAIを革新

マイクロソフトの大規模アクションモデル（LAM）について探求

人工知能は常に進化しており、マイクロソフトはその革新的な大規模アクションモデル（LAM）で限界に挑戦しています。従来の言語モデルが単にテキストを生成するのに対し、LAMはWindows環境内で直接アクションを取ることを目指しています。この独自のアプローチは、言語を理解するAIとタスクを実行するAIを結びつけ、より実用的でシームレスに統合されたAIソリューションを提供することを目指しています。

LAMとは何か？

マイクロソフトのLAMは、単にテキストを生成するだけでなく、Windowsエコシステム内でタスクをこなすことに重点を置いています。例えば、コンピューターにタスクを実行させて、それがMicrosoft Word、Excel、PowerPointなどのアプリケーションで理解し、実行される様子を想像してください。LAMの目標は、従来の言語モデルとOSと直接対話できるモデルの間にあるギャップを埋めることであり、AIを私たちの日常業務にさらに実用的に統合することを目指しています。

LAMの開発と設計

LAMの開発は、ユーザーの指示を解釈し、Microsoft Word、Excel、PowerPointなどのアプリケーション内で実行可能なステップに変換することに焦点を当てています。これは、自然言語を理解し、それを行動に翻訳し、ソフトウェアインターフェース上でその行動を実行することに他なりません。LAMの設計は、反復的なタスクを自動化し、ワークフローを効率化し、全体的な生産性を向上させる自主的なタスク実行能力に重点を置いています。これにより、他の主にテキスト生成や情報提供に特化したAIモデルとは一線を画しています。

言語モデルとオペレーティングシステムの橋渡し

LAMは、テキストしか生成できない言語モデルとOSと直接対話できるモデルの間の溝を埋める役割を果たします。これは大きな変革であり、AIを単なる情報検索やテキスト生成から実際のタスク実行へと進化させます。Windows環境と直接対話できるLAMは、Wordでのシンプルなフォーマット設定からExcelでの複雑なデータ分析までをカバーし、さまざまな分野のユーザーにとって実用的かつ汎用的なツールとなります。

LAMのトレーニングプロセス

トレーニング方法: 監視下微調整、模倣学習、強化学習

LAMのトレーニングには、監視下微調整、模倣学習、強化学習が組み合わされています。これらの方法は、LAMがユーザーの指示を解釈し、行動を計画し、効果的にタスクを遂行する手助けをします。監視下微調整ではラベル付きデータセットを使用し、言語と行動の関係を教えることができます。模倣学習では専門家のデモンストレーションを観察・模倣し、強化学習では正解行動には報酬を与え、誤りには罰則を与えることで試行錯誤を通じて学習します。

トレーニングデータの出所: ソフトウェアドキュメント、WikiHow記事、Bing検索クエリ

LAMのトレーニングデータは、公式ソフトウェアドキュメント、WikiHow記事、Bing検索クエリなど多岐にわたる出所から取得されます。これらは、LAMがユーザーのニーズを広範に理解し、異なる文脈でタスクを遂行する方法を学ぶ手助けをします。ソフトウェアドキュメントはWordやExcelなどのアプリケーションの使い方に関する詳細な指示を提供し、WikiHow記事は様々なタスクのステップバイステップガイドを提供します。Bing検索クエリはLAMがユーザーの意図を理解し、それに応じたレスポンスを調整する手助けをします。

データの進化とGPT-4の役割

GPT-4はLAMのトレーニングにおける原始的なテキストをタスクプランペアに構造化するのに重要な役割を果たします。GPT-4は基本的なタスクに追加の条件や指示を導入することで複雑さを増し、LAMが幅広いシナリオに対応し、異なるユーザーのニーズに適応できるようにします。このGPT-4の使用により、トレーニングデータは質が高く関連性が高くなり、性能が向上します。

タスクプランペアの構築: 指令を行動に変換する

LAMのトレーニングの鍵となるステップの一つは、Windows内で実行可能な行動に書かれた指令を変換することです。これは、ユーザーの指令とそのタスクを完了するために必要な行動の連続からなるタスクプランペアを作成することに他なりません。例えば、「Wordで「Hello World」のテキストをハイライトする」という指令と、テキストを選択しハイライトボタンをクリックするという行動が含まれているペアが存在します。このようなペアに基づいてトレーニングすることで、LAMは言語を行動に効果的にマッピングできます。

トレーニングフェーズ: LAM1からLAM4へ

LAMのトレーニングは複数のフェーズを経て行われ、最初はMistral 7Bというベースモデルから始まり、いくつかの迭代を経てLAM4まで進化します。LAM1はタスクの連続した計画を書くことを学び、LAM2は成功例を模倣することで行動ステップを生成します。LAM3は新しいタスク解決方法を導入し、LAM4は報酬モデルを使用して強化学習を通じて意思決定を最適化し、成功と失敗の両方から学習します。

日常生活でのマイクロソフトLAMの活用法

まだ開発中のLAMですが、その潜在的な応用は非常に広範です。以下は将来の日常的なタスクでのLAMの活用例です：

タスク1: Wordでの文書フォーマット

ユーザー指示: 「この文書のタイトルを太字にして、フォントサイズを16に増やしてください。」

LAMの解釈: LAMはタイトルを特定し、選択し、フォーマットオプションを開きます。

アクションの実行: LAMは太字ボタンをクリックし、フォントサイズを16に変更します。

タスク2: PowerPointでのプレゼンテーション作成

ユーザー指示: 「キーとなる発見をまとめた箇条書きリストを含む新しいスライドを作成してください。」

LAMの解釈: LAMは新しいスライドを追加し、箇条書きテンプレートを挿入します。

アクションの実行: LAMは箇条書きにキーとなる発見の要約を記入します。

タスク3: Excelでのデータ分析

ユーザー指示: 「前四半期の平均売上を計算してください。」

LAMの解釈: LAMは前四半期の売上データを選択します。

アクションの実行: LAMは平均関