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　論文ろんぶん速報そくほうサイト「arXiv（アーカイブ）」の投稿とうこう論文ろんぶんから、X（旧きゅうTwitter）で多おおく言及げんきゅうされたAI（人工じんこう知能ちのう）分野ぶんやの注目ちゅうもく論文ろんぶんを紹介しょうかいする本ほん企画きかく。今回こんかいはAI業界ぎょうかいの著名ちょめい人じんなどが2024年ねん5月がつにポストした、注目ちゅうもくすべきarXiv論文ろんぶんについて紹介しょうかいしたい。

　arXiv掲載けいさいのAI論文ろんぶんを紹介しょうかいしたXの投稿とうこうで5月がつに最もっとも多おおく読よまれたのは、米べいOpenAI（オープンAI）がちょうど4年ねん前まえの2020年ねん5月がつに投稿とうこうした論文ろんぶん「Language Models are Few-Shot Learners」を紹介しょうかいしたポストである。同どう論文ろんぶんは、ChatGPTの元もとになった大だい規模きぼ言語げんごモデル「GPT-3」をOpenAIが初はじめて世よに示しめしたもの。4周年しゅうねんを記念きねんして著名ちょめいなAI研究けんきゅう者しゃらが相次あいつぎXに投稿とうこうした。

関連かんれん論文ろんぶん https://arxiv.org/abs/2005.14165

　米べいGoogle（グーグル）が2017年ねんに発表はっぴょうしたTransformerをベースとした大だい規模きぼ言語げんごモデルは、パラメーター数すうを増ふやすほど文脈ぶんみゃくへの理解りかいが深ふかまり、人間にんげんがモデルにわずかな学習がくしゅう用ようサンプルを示しめす（Few-shot learning）だけで、モデルが多様たようなタスクに対応たいおうできるようになる。本ほん論文ろんぶんは、Transformerを採用さいようしたGPT-3がこうした能力のうりょくを備そなえることを定量ていりょう的てきに示しめしたものだ。パラメーターの大だい規模きぼ化かという、その後ごの生成せいせいAIの進化しんかの方向ほうこう性せいを決定けっていづけた画期的かっきてきな論文ろんぶんである。

　ちなみに、この論文ろんぶんの筆頭ひっとう著者ちょしゃであるTom Brown（トム・ブラウン）氏しを始はじめ、論文ろんぶんに参加さんかしていたBenjamin Mann（ベンジャミン・マン）氏し、Sam McCandlish（サム・マッキャンドリッシュ）氏しなどは、その後ごOpenAIを離はなれ、現在げんざいは米べいAnthropic（アンソロピック）で活動かつどうしている。

AI分野ぶんやのインフルエンサーを探さがす方法ほうほう

　先さきに紹介しょうかいしたGPT-3論文ろんぶんのような、時代じだいの節目ふしめとなる優すぐれたAI論文ろんぶんを素早すばやく見みつけるための有力ゆうりょくな手法しゅほうの1つが、目利めきき力りょくのあるアカウントをフォローすることだ。

　では、AI分野ぶんやで目利めきき力りょくのあるアカウント、いわゆるインフルエンサーはどうやって探さがすのか。日経にっけいBPが2024年ねん1月がつに新設しんせつしたAI・データラボは、arXivのAI論文ろんぶんを紹介しょうかいしているアカウント群ぐんの分析ぶんせきを試こころみた。