「2023年に知っておくべきすべての大規模言語モデル（LLM）」

Everything you need to know about Large Language Models (LLMs) in 2023.

最も人気のあるLLMの直感的な説明

はじめに

前回の記事では、機械学習モデルの世界に潜り込み、その動作原理とさまざまな実用アプリケーションへの適用方法を理解しました。

今日は、まさにテックスペース全体を席巻している「大規模言語モデル」について探求していきます。具体的には、2023年時点で最も影響力のあるいくつかの言語モデルを紹介します。

それでは、さっそく始めましょうか？

大規模言語モデルの種類

まず、大規模言語モデルは、そのアーキテクチャに基づいて一般的に以下の3つのカテゴリに分類されます。

• 「このAI論文は、初めて軽量な基礎モデルを宇宙空間に展開します」
• SEER：セルフスーパーバイズドコンピュータビジョンモデルの突破口？
• ダブルマシンラーニングの簡素化：パート2 – ターゲティング＆CATE

1. Transformerベースのモデル
2. RNNベースのモデル
3. その他の革新的なアーキテクチャ

1. Transformerベースのモデル

これらのモデルはアテンションメカニズムの力を借りて言語データを処理します。人気のあるTransformerベースのモデルには、GPT-4、BERT、RoBERTa、およびT5があります。

GPT-4

GPT-4はTransformerアーキテクチャを使用し、単語の位置に関係なく文内の単語間の文脈関係を捉えるために特にセルフアテンションメカニズムに重点を置いています。その「マスク」トレーニング手法により、モデルは高い連携性と文脈に即したテキストを生成することができます。

• 利点: 高い連携性と文脈に即したテキストを生成する能力が優れています。
• 欠点: 生成モデルとして、真実ではない情報や誤解を招く可能性があります。
• 利用用途: テキスト生成タスク、会話エージェント、コンテンツ作成など。

BERT

BERTは双方向のTransformerを使用しており、入力データを左から右、右から左の両方向から処理します。この双方向の文脈により、BERTは文内の各単語の意味とお互いの関連性をより深く理解することができ、質問応答や感情分析などのタスクでの性能を大幅に向上させます。

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