Demystifying how GPT works: From Architecture to...Excel!?! 🚀

Spreadsheets are all you need

9 Oct 202309:57

Summary

TLDRこのビデオシリーズでは、スプレッドシートを使ってGPT-2、ChatGPTの初期の祖先である大規模言語モデルを実装する方法を紹介します。GPT-2 smallを例に、テキストをトークンに分割し、それぞれのトークンを数値のリストにマッピングするプロセスから、マルチヘッドアテンションやマルチレイヤーパーセプトロンを含むモデルの構造までを、基本的なスプレッドシート機能を使用して解説します。このアプローチにより、現代のAI技術がどのように機能するかについて、より深い理解を得ることができます。今後のビデオでは、これらの各ステップについて詳しく説明していきます。

Takeaways

📊 このシリーズでは、基本的なスプレッドシート機能だけで大きな言語モデルGPT-2を実装していく。
🔍 テキストはトークンに分割され、これらは事前定義された辞書に基づいている。
🧮 トークンはバイトペア符号化というアルゴリズムを使用してトークンIDにマッピングされる。
📈 各トークンは、意味と位置をキャプチャする768の数字のリストにマッピングされる。
🔄 トークンからテキストへの埋め込みは、トークンの意味とプロンプト内の位置を反映している。
💡 マルチヘッドアテンションとマルチレイヤーパーセプトロン（ニューラルネットワークの一種）を通じて、トークン間の関係が解析される。
🔗 各ブロックの出力は次のブロックの入力として使用され、GPT-2は12の異なるレイヤーを通じてこのプロセスを繰り返す。
🎯 アテンションメカニズムは、文中の重要な単語やそれらの関係を識別する。
🤖 マルチレイヤーパーセプトロンは、与えられた文脈での単語の最も可能性の高い意味を決定する。
📝 最終的な言語ヘッドは、最も可能性の高い次のトークンを選択し、それを文に追加する。

Q & A

GPT-2のスプレッドシート実装では、どのようにテキストが処理されますか？
-テキストはまずトークンに分割されます。各単語は事前定義された辞書に基づいてトークンに変換され、スプレッドシートの「プロンプトからトークンへ」タブでバイトペア符号化アルゴリズムにより最終的なトークンIDにマップされます。
埋め込み（embedding）とは何ですか、そしてGPT-2でどのように使用されますか？
-埋め込みは、各トークンを数値のリストにマッピングするプロセスです。GPT-2スモールでは、各トークンは768の数値のリストにマップされ、これはトークンの意味と位置を捉えます。
位置埋め込みの目的は何ですか？
-位置埋め込みは、トークンのプロンプト内の位置に応じて埋め込み値をわずかに変更することで、トークンの位置情報を捉えます。これにより、モデルは同じ単語でも異なる文脈での意味を区別できます。
多頭注意機構（multi-headed attention）の役割は何ですか？
-多頭注意機構は、文中の単語がどのように関連しているかを理解し、重要な単語を特定することで、文脈を把握します。例えば、「he」が「Mike」を指すことを認識するなどです。
多層パーセプトロンの機能とは何ですか？
-多層パーセプトロンは、単語の複数の意味を区別し、文脈に基づいて最も適切な意味を選択する役割を果たします。これにより、モデルは続く単語やトークンをより正確に予測できます。
言語ヘッド（language head）の役割は何ですか？
-言語ヘッドは、最終ブロックの出力を確率セットに変換し、辞書内の既知のトークンから最も可能性の高いトークンを選択して文を完成させます。
GPT-2のスプレッドシート実装で、どのようにして次のトークンが選択されますか？
-スプレッドシートでは、最終ブロックの出力から生成された確率に基づいて、最も可能性の高いトークンが選択されます。このデモでは、最も高い確率を持つトークンが選択されています。
GPT-2モデルの繰り返しプロセスにおける各ブロックの役割は何ですか？
-GPT-2の各ブロックは、注意機構とパーセプトロンを含み、入力を受け取り、それを処理して次のブロックへの出力を生成します。このプロセスは、12の異なるレイヤーまたはブロックを通じて繰り返されます。
トークンがどのようにして埋め込みにマップされるかの例を教えてください。
-例えば、'Mike' という単語は、トークンIDにマップされ、その後、768の数値からなるリストに変換されます。これにより、単語の意味とその位置が表現されます。
温度（temperature）ゼロとは何を意味しますか？
-温度ゼロとは、モデルが最も可能性の高い1つのトークンのみを選択する状態を指します。これは一貫性のある出力を提供しますが、より多くのトークンから選択することで多様性を持たせることもできます。