ディープラーニングを使用してファンタジーキャラクターの名前を生成する：ゼロから言語モデルを構築する

ディープラーニングを使ってファンタジーキャラクターの名前を生成する

言語モデルは独自のファンタジーキャラクターの名前を作り出すことができるのか？ゼロから作ってみましょう

言語モデル（Language Models, LM）の本質的な原則を理解し、その基礎に精通するためには、コードを書いてみる他に方法はありません。本記事では、深層学習ライブラリを一切使用せずに、完全にゼロから構築された再帰型ニューラルネットワーク（Recurrent Neural Network, RNN）の作成を紹介します。

TensorflowやKeras、Pytorchなどは、深層で複雑なニューラルネットワークの構築を容易にします。間違いなく、これは機械学習の実践者にとっては大きな利点ですが、このアプローチには大きなデメリットもあります。それは、これらのネットワークの動作が「ブラックボックス」として不透明であるという点です。

そのため、今日はNumpy Pythonライブラリだけを使用して、言語モデルを構築するというインスピレーションを与える演習を行います。

再帰型ニューラルネットワークと言語モデルの理解

標準の全結合ニューラルネットワークは、テキスト生成のような自然言語処理（NLP）のタスクには適していません。その主な理由は次のとおりです：

• 「GPT-4の隠れた回帰の時間経過の定量化」
• 「自然言語処理の解説：自然言語処理の基礎と技術を初心者向けに紹介するガイド」
• 「自分の武器を選ぶ：うつ病AIコンサルタントの生存戦略」

• NLPのタスクでは、入力と出力が異なる形式と次元を持つ場合があります。
• 標準のニューラルネットワークは、ネットワークの異なるステップで学習された特徴を同時に使用しません。

人工知能の応用において、NLP分野での主要なブレークスルーは、間違いなく再帰型ニューラルネットワーク（RNN）によって代表されます。

RNNは、特にNLPタスクやテキスト生成に適した人工ニューラルネットワークの一種です。その効果の理由は、データの連続的な依存関係を捉える能力にあります。人間の言語は、文脈を考慮し、文の最初の単語と最後の単語を結びつけることに大きく依存しています。以下の文を考えてみてください：

1. 彼は言った、「テディ・ルーズベルトはアメリカ合衆国の大統領でした。」
2. 彼は言った、「テディベアがセール中です！」

「テディ」という単語は、この2つの文で完全に異なる意味を持っています。私たちは文脈と単語を考慮することで、これを容易に理解します…

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