GPTとは何か Transformerの視覚化 | Chapter 5, Deep Learning

3Blue1BrownJapan

10 May 202426:36

Summary

TLDRこのスクリプトは、事前訓練されたトランスフォーマーモデルであるGPTとその仕組みについて解説しています。GPTは大量のデータを学習し、新しいテキストを生成することができます。その中核はアテンションメカニズムで、これは文脈を理解し、各単語が他の単語とどう関連しているかを把握する役割を果たします。また、トランスフォーマーは多層パーセプトロンブロックを使い、入力データを意味的に更新していきます。最適な単語の選択にはソフトマックス関数が使われ、これは確率分布を作り出すことで、次の単語を予測する際に役立ちます。さらに、温度パラメータの調整により、生成されるテキストの確度やオリジナリティを制御できます。トランスフォーマーモデルは、自然言語処理の進化の中で重要な役割を果たしており、AIの発展に寄与しています。

Takeaways

📚 GPTは事前訓練されたトランスフォーマーモデルで、新しいテキストを生成することができます。
🧠 事前訓練とは、モデルが大量のデータを学習し、具体的なタスクに応じてファインチューニングを適用するプロセスを指します。
🔑 トランスフォーマーは、現在のAI技術の中心的な発明であり、様々な種類のモデルを構築することができます。
🎭 トランスフォーマーは音声からテキストを書き取り、テキストから音声を生成するなど、多様な応用が可能です。
🌐 2022年に登場したDALL-EやMidjourneyなどの画像生成AIも、トランスフォーマーモデルに基づいています。
✍️ GPTのようなモデルは、テキストを受け取り、次の出現する単語や画像、音声を予測するように訓練されています。
🔮 予測モデルは、テキストを生成するプロセスで、ランダムなサンプルを生成し、テキストに連結することで長い文章を構築します。
📈 トランスフォーマーは、入力を小さな部分（トークン）に分け、ベクトルに変換することで処理を行います。
🤖 アテンションブロックは、文脈を把握し、意味を更新する演算であり、ニューラルネットワークの重要な部品です。
🧮 多層パーセプトロンブロックは、ベクトルに同じ演算を平行で適用し、パラメータを調整することで振る舞いを学習します。
🔄 学習プロセスは繰り返しされ、最終的なベクトルが文章の意味を含み、次に来るトークンの確率分布を作成します。
🔑 チャットボットやAIアシスタントは、システムプロンプトを作成し、ユーザーの入力に基づいて応答を予測します。

Q & A

GPTはどのような種類のニューラルネットワークモデルですか？
-GPTは事前訓練されたトランスフォーマーモデルです。これは大量のデータをもとに学習し、テキスト生成などを行うことができます。
トランスフォーマーモデルはどのようなタスクに使われますか？
-トランスフォーマーモデルはテキスト生成、音声認識、翻訳など、言語処理タスクに幅広く使われています。また、テキストから画像を生成するなどの創造的なタスクにも応用されています。
事前訓練とは何を意味しますか？
-事前訓練とは、モデルが特定のタスクに応じて追加のトレーニングをする前に、大量のデータを用いて事前に学習することで、一般的な言語パターンを捉えるプロセスを指します。
アテンションブロックとは何ですか？
-アテンションブロックは、トランスフォーマーモデル内の重要な部品で、各単語が文脈内の他の単語とどれだけ関連しているかを把握する役割を果たします。これにより、モデルはより適切な予測を行い、生成されたテキストの質を向上させることができます。
GPT3はなぜ機械学習コミュニティを超えて注目されたのですか？
-GPT3はその大規模なパラメータ数と高い性能によって、テキスト生成や自然言語処理タスクで優れた結果を出し、そのために世界中の注目を集めました。また、その能力を応用した様々なアプリケーションが提案され、インパクトを与えているためです。
テキストをどのようにしてベクトルに変換するのですか？
-テキストは、まず単語や記号などの小さな部分に分割され、それらをトークンと呼ばれます。その後、これらのトークンは埋め込み行列を通じて、各単語に対応するベクトルに変換されます。これらのベクトルは高次元空間内の点を表し、意味を持つ情報を含んでいます。
ソフトマックス関数は何に使われますか？
-ソフトマックス関数は、数値のリストを正規化された確率分布に変換するために使われます。これは、例えば、次に来る単語の予測や、アテンション機構での重みの計算に用いられます。
GPT3のパラメータ数はいくつですか？
-GPT3は約1750億のパラメータを持つ巨大なモデルです。これらのパラメータは、学習過程で調整され、モデルの振る舞いを決定します。
トランスフォーマーモデルの入力データはどのように処理されますか？
-トランスフォーマーモデルは、入力データを小さな部分に分割し、各部分をベクトルに変換します。これらのベクトルは、アテンションブロックや多層パーセプトロンブロックを通じて処理され、最終的な意味のベクトルに集約されます。
テキスト生成において、どのようにして意味のあるストーリーが生成されるのですか？
-テキスト生成では、モデルは与えられたテキストに基づいて、次に来る単語の確率分布を作り、その分布からランダムにサンプルを選ぶことで、徐々にストーリーを構築していきます。
温度パラメータはGPT3の生成プロセスでどのような役割を果たしますか？
-温度パラメータは、生成されるテキストの多様性と確率性を制御します。高い温度は一様分布に近づけ、低い温度は高い確率の単語を選ぶ傾向があります。これにより、生成テキストの創造性や予測可能性を調整できます。