何が起きたか
欧州委員会は、大規模AIモデルに新たなデータモダリティを統合し、能力を拡張する研究プロジェクトの公募を発表した。このプログラムは、AI、データおよびロボット工学パートナーシップの下で実施される。
詳細
この公募は、テキスト、構造化データ、コンピュータコード、視覚・音声メディア、ロボット工学やIoTセンサー、リモートセンシングデータなど、複数のモダリティをシームレスに統合できるマルチモーダル大規模AIモデルの開発に焦点を当てている。OpenAIのGPT-4VやMetaのLlama 2、DinoV2などの例が挙げられ、これらのモデルは多様な分野やタスクに適応できる汎用AIモデルとして位置づけられている。 提案は、データ収集・処理・クロスモーダルアライメント、マルチモーダル基盤モデルの事前学習、ファインチューニング、テストと評価のすべてに対処することが求められる。データ収集には予算の最大10%を充当でき、事前学習のための計算リソースはEuroHPCや各国のセンターなどの外部の高性能計算施設から調達することが推奨されている。 また、モデルの信頼性、説明可能性、セキュリティ、プライバシーを考慮し、今後のAI法に準拠することが求められる。さらに、欧州の価値観に沿った特性や多言語能力の向上も重視されている。
Key Facts
| 欧州委員会は、大規模AIモデルに新たなデータモダリティを統合する研究プロジェクトの公募を発表した。 | [0] |
| このプログラムは、AI、データおよびロボット工学パートナーシップの下で実施される。 | [0] |
| 対象となるモダリティには、テキスト、構造化データ、コンピュータコード、視覚・音声メディア、ロボット工学やIoTセンサー、リモートセンシングデータが含まれる。 | [0] |
| 例として、OpenAIのGPT-4V、MetaのLlama 2、DinoV2が挙げられている。 | [0] |
| 提案は、データ収集・処理・クロスモーダルアライメント、マルチモーダル基盤モデルの事前学習、ファインチューニング、テストと評価のすべてに対処することが求められる。 | [0] |
| データ収集活動には予算の最大10%を充当できる。 | [0] |
| 事前学習のための計算リソースは、EuroHPCや各国のセンターなどの外部の高性能計算施設から調達することが推奨されている。 | [0] |
| モデルは、説明可能性、セキュリティ、プライバシーなどの信頼性を考慮し、今後のAI法に準拠することが求められる。 | [0] |
| 欧州の価値観に沿った特性と多言語能力の向上が重視されている。 | [0] |
なぜ重要か
この公募は、欧州が大規模AIモデルの研究開発において、マルチモーダル統合と信頼性の確保を重視していることを示す。欧州の研究機関や企業が参加することで、欧州のAI研究の卓越性が強化され、産業への応用が促進される可能性がある。