あなたは、いつか自分にこんな質問をしたことがありますか：ChatGPTはどうやって機能するのですか？

ほとんどの人々はChatGPTを使用しています！しかし、実際にそれがどのように「動作」するのか、自分に問いかけたことがありますか？

ここでは、LLM（大規模言語モデル）の下にあるしくみについて、簡単な概要を提供します。博士号は必要ありません。簡単に説明しましょう：⬇️

では、ディープラーニングモデルとは何ですか？その核となる部分は、ただの数学です。ディープラーニングモデルは、入力（テキストや画像など）をニューロンの層を通じて変換して、出力を生成します。各層は、抽象化を加え、生データを洞察に変えます。工場のように、生データが入力され、知能が出力されます。

入力と出力とは、実際には何を意味しますか？すべてが数字で表現されています。 → 入力：テキスト、画像、音声などがベクトルに変換されます。 → 出力：ラベル、スコア、文章なども数字で表されます。モデルは、入力と出力の関係を学習します。たとえば、音と意味を関連付けるのと同じようにです。

しかし、その関係はどのようにして学習されますか？各ノードは、前の層の出力を重みで乗算し、バイアスを加算して、次の層に渡します。このプロセスを繰り返すと、複雑な数学演算の連なりが形成され、入力を段階的に意味のあるものに変換します。それは構造と論理と膨大な計算の組み合わせです。

待ってください、モデルはどうやって単語を「理解」するのですか？そこで、埋め込みモデルが登場します。それらは、単語をベクトルに変換します。多次元的な意味の表現です。したがって、「king」と「queen」は、ベクトル空間で近くに配置されます。それが、AIが単にスペルではなく、コンテキストを把握する方法です。

しかし、AIモデルはどうやって学習しますか？トレーニングを通じてです。ランダムな推測から始めて、出力を正解と比較し、内部の重みを調整します。このフィードバックループをバックプロパゲーションと呼びます。そして、このプロセスを何百万回も繰り返すと、モデルは非常に優秀になります。

そして、ジェネレーティブAIについてはどうなりますか？それが、ChatGPTのようなツールの背後にある魔法です。それらは、分類ではなく、生成します。 1単語（またはトークン）ずつ、前に来るものに基づいて次の単語を予測します。自動補完のようなものですが、はるかに高度で、繊細で、トレーニングが行われています。

このグラフィックは、AIの初心者、またはシンプルに説明する必要があるプロフェッショナルにとって、宝石💎です。

日本語版は Ai 支援を使用しているため、小さな間違いが存在する可能性があることをご了承ください。

著者

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