[1hr Talk] Intro to Large Language Models

Andrej Karpathy

22 Nov 202359:48

Summary

TLDRスクリプトの要約は以下の通りです。大規模言語モデルとはインターネット上の膨大なテキストデータを圧縮しパラメータ化したものである。モデルの性能はパラメータ数と学習データ量に依存する。モデルはインターネット文書を生成するが、人手によるラベルデータでファインチューニングすることで助手としての役割を果たすようになる。モデルの性能は盛んに改善されており、新しいコンピューティングパラダイムへの期待が高まっている。一方で、セキュリティ上の課題も多く、攻撃と防御の駆け引きが活発化している。

Takeaways

😀 LLMs are just two files - a parameters file and a run file
😀 Pre-training compresses lots of text into the parameters
😀 Fine-tuning aligns LLMs to be helpful assistants
😀 LLMs utilize tools like search, calculators, etc.
😀 Multimodality allows LLMs to see images and speak
😀 LLMs may develop system 2 thinking in the future
😀 LLMs are like an emerging OS with tools and resources
😀 There are proprietary vs open source LLMs
😀 Scaling laws allow LLMs to improve smoothly
😀 Many security challenges exist like jailbreaks

Q & A

LLM（大規模言語モデル）とは具体的に何ですか？
-LLMは、膨大なデータセットから学習して、自然言語処理を行うAIモデルのことです。例えば、メタAIによってリリースされたLlama 270bは、70億パラメータを持つLLMの一例です。
Llama 270bモデルが注目される理由は何ですか？
-Llama 270bは、オープンウェイトモデルであり、その重み、アーキテクチャ、および関連する論文が公開されているため、誰でも容易に使用して研究することができます。
LLMを動作させるにはどのようなファイルが必要ですか？
-LLMを動作させるには、モデルのパラメーター（重み）を格納したファイルと、そのパラメーターを使用してモデルを実行するコードが含まれたファイルが必要です。
LLMの訓練にはどのようなプロセスが必要ですか？
-LLMの訓練には、インターネットの大部分を圧縮するような形で、大量のテキストデータを用いて行われます。このプロセスには専門のGPUクラスターと膨大な計算資源が必要で、高額なコストがかかります。
LLMはどのようにして「次の単語を予測」するのですか？
-LLMは、入力された単語のシーケンスに基づいて、次に来る単語が何かを予測するために訓練されます。このプロセスは、ネットワーク内のパラメーター（重み）を使用して行われます。
LLMが生成するテキストの正確さはどのように保証されますか？
-LLMが生成するテキストの正確さは、訓練データの質と量、およびモデルのアーキテクチャに大きく依存しますが、生成されたテキストが常に正しいとは限らず、検証が必要な場合があります。
「ファインチューニング」とは何ですか？
-ファインチューニングは、特定のタスクやデータセットにLLMを最適化するプロセスで、事前に訓練されたモデルに小規模な調整を加えることで、パフォーマンスを向上させます。
LLMはどのようにしてカスタマイズ可能になりますか？
-LLMは、特定の指示に基づいてファインチューニングすることで、特定の応答スタイルやデータに合わせてカスタマイズすることができます。
LLMの安全性を確保するためにはどのような対策が必要ですか？
-LLMの安全性を確保するためには、有害な出力を制限するためのフィルタリング、プロンプトインジェクション攻撃やデータ汚染攻撃への対策が必要です。
LLMの将来の発展方向性にはどのようなものがありますか？
-LLMの将来の発展には、より高度なカスタマイズ性、自己改善能力、システム2型の思考プロセスの実装などが挙げられます。これにより、より複雑なタスクの解決や、人間のような思考プロセスの模倣が期待されます。