中金：2026年の大規模モデルは、強化学習、モデルの記憶、コンテキストエンジニアリングなどの分野でさらなる革新と進歩を遂げる見込みです。

CryptocurrencySniper

2026-02-05 01:30:19

概要作成中

中金は、2025年を振り返ると、世界的な大規模モデルの技術能力は前進し、生産性向上のためのシナリオを徐々に克服しつつあり、推論、プログラミング、エージェント的能力、多模態などの分野で顕著な進歩を遂げていると指摘した。しかしながら、モデルの汎用能力においては、安定性や幻覚の発生率といった点で依然として課題が残っている。2026年に向けて、中金は、大規模モデルが強化学習、モデルの記憶、コンテキストエンジニアリングなどの分野でさらなるブレークスルーを達成し、短いコンテキストから長い思考連鎖タスクへ、テキストインタラクションからネイティブなマルチモーダルへと進化し、最終的には人工汎用知能（AGI）の長期的な目標に一歩近づくと予測している。

全文は以下に記載

中金 | AI十年展望（26）：2026年の重要トレンドとモデル技術

中金リサーチ

2025年を振り返ると、世界的な大規模モデルの技術能力は進化を続け、生産性向上のためのシナリオを徐々に克服し、推論、プログラミング、エージェント能力、多模態などの分野で大きな進展を見せている。しかしながら、安定性や幻覚の発生率といった点では未だ課題が残る。2026年に向けて、私たちは大規模モデルが強化学習、モデルの記憶、コンテキストエンジニアリングなどの分野でさらなるブレークスルーを達成し、短いコンテキストから長い思考連鎖タスクへ、テキストインタラクションからネイティブなマルチモーダルへと進化し、最終的にはAGIの長期的な実現に一歩近づくと考えている。

概要

2026年には、事前学習のスケーリング・ローが再び注目され、フラッグシップモデルのパラメータ数も一段と増加する見込みだ。アーキテクチャ面では、Transformerを基盤としたモデルアーキテクチャの継続が予想され、性能と効率のバランスを取るMoE（Mixture of Experts）が共通認識となり、異なる注意メカニズムのアプローチも引き続き最適化と切り替えが行われている。パラダイムの面では、スケーリング・ローに高品質なデータと強化学習を組み合わせた事前学習が、モデルの能力向上に寄与する。2026年の期待の一つは、NVIDIAのGBシリーズチップの成熟と普及により、より高性能な万カードリソースを用いた事前学習において、モデルのパラメータ数や知能の上限がさらに引き上げられることだ。

強化学習の重要性は高まり、モデルの高度な能力を解き放つ鍵となっている。強化学習の導入により、モデルの知能の上限が引き上げられ、より論理的で人間の好みに沿った思考や推論が可能となる。その本質は「自己生成データ＋多回の反復」にあり、強化学習の成功には大規模な計算資源と高品質なデータが不可欠だ。海外のOpenAIやGeminiなどのモデル開発企業は、強化学習を非常に重視しており、国内のDeepSeekや阿里巴巴の千問もこれに追随している。2026年には、国内外のモデルメーカーにおける強化学習の比率がさらに高まると予想される。

また、継続学習やモデルの記憶、世界モデルといった新たな研究ルートも重要な突破口となるだろう。継続学習とモデル記憶は、大規模モデルが抱える「壊滅的忘却」問題を根本的に解決し、選択的に記憶を保持できる仕組みを実現する。Googleが提案したTitans、MIRAS、Nested Learningといったアルゴリズムやアーキテクチャは、タスクの時間的スパンや重要性に応じて学習と記憶の方法を動的に調整し、継続的学習や生涯学習を可能にする。さらに、物理世界の因果関係を理解するための世界モデルは、Genie 3やMarbleといった異なるモデル経路の研究を通じて、革新的な進展の機会を迎えている。