「生成AIのキーワードを解説する」
「生成AIのキーワードをわかりやすく解説する」
過去数年間、特にChatGPTがちょうど12か月前に登場して以来、リアルな合成テキスト、画像、動画、音声を作成するための生成型AIモデルが登場し、急速に進化しています。謙虚な研究から始まり、今や上記で言及されたさまざまなVoAGIにおいて高品質で人間らしい出力を生成できるシステムに発展しました。ニューラルネットワークの重要なイノベーションと計算能力の大幅な増加により、ますます多くの企業がこれらのモデルへの無料または有料アクセスを提供し、驚くほどの速さで能力が向上しています。
しかし、生成型AIにはすべてがうれしいことばかりではありません。人間の創造性をさまざまなアプリケーションで助長するという約束を持ちながらも、これらの生成システムを適切に評価、テスト、責任を持って展開する方法についての懸念が残っています。特に、デマの拡散に関連する不安や、この技術によって導入されるバイアス、真実性、社会的な影響についての懸念があります。
しかし、どんな新しい技術でも、それを活用する前にそれを理解しようとすることが最初のステップです。この記事では、それを始めるためのいくつかのキーワードを紹介し、初心者が直感的に理解できるように最善を尽くします。これにより初歩的な基礎を提供し、より詳細な学習のための道を開拓します。この趣旨に従い、以下の各キーワードに関連する資料へのリンクがあります。
さあ、始めましょう。
自然言語処理
自然言語処理（NLP）は、機械が人間の言語を理解、解釈、生成することに焦点を当てたAIのサブフィールドです。プログラムによってこれらの機械に必要なツールを組み込むことで、NLPは人間のコミュニケーションとコンピュータの理解とのギャップを埋めます。最初のNLPはルールベースの手法を採用し、その後、ほとんどの最新のNLPは様々なニューラルネットワーク技術に依存しています。
ニューラルネットワーク
ニューラルネットワークは、データから学習するために使用される機械学習の計算モデルで、人間の脳に触発された（レプリカではない）ものです。ニューラルネットワークは、データを処理し、個々のデータを小さな部分に分割して関数に適合させ、処理ニューロンに関連付けられた重みを繰り返し更新することで、データを関数により良く適合させようとします。ニューラルネットワークは、現代のAIの学習と意思決定の能力に不可欠です。10年以上前から始まった深層学習革命がなかった場合、私たちがAIと呼んでいるものの多くは実現していなかったでしょう。
生成型AI
生成型AI は、ニューラルネットワークによって動力付けられた人工知能のカテゴリであり、新しいコンテンツの作成に焦点を当てています。このコンテンツは、テキストから画像、音声など様々な形式を取ることができます。これは、既存のデータを分類や分析する「従来型」のAIとは異なり、訓練データに基づいて新しいコンテンツを「想像」し生成する能力を具備しています。
コンテンツ生成
コンテンツ生成は、訓練された生成モデルが合成テキスト、画像、動画、音声を生成する実際のプロセスであり、そのために訓練データから学んだパターンを利用して、ユーザーの入力やプロンプトに基づいて文脈に即した出力を生成します。これらのプロンプトも同様に、これらの形式のいずれかであることができます。例えば、テキストをプロンプトとして、より多くのテキストを生成するために使用することも、テキストの説明に基づいて画像を生成することも、音声や動画の生成することもできます。また、テキストと画像を使用して音声を生成するなど、マルチモーダルなプロンプティングも可能です。
大規模言語モデル
大規模言語モデル（LLM）は、人間の言語を処理し「理解」するために特化した機械学習モデルです。 LLMは膨大なテキストデータでトレーニングされており、複雑な言語構造、ニュアンス、文脈を分析し、再現することができます。使用されるLLMモデルや技術の詳細に関係なく、これらのモデルの本質は、現在の単語またはトークン（文字のグループ）の次に続く単語やトークンを学習し、予測することです。 LLMは本質的に非常に複雑な「次の単語予測モデル」であり、次の単語予測の改善は現在非常に注目されている研究トピックです。
基礎モデル
基礎モデルは、幅広い機能を持つAIシステムであり、さまざまな特定のタスクに適応できるように設計されています。基礎モデルは、特定のチャットボット、アシスタント、または他の生成機能に特化した一般的な言語モデルの調整など、より専門化されたアプリケーションを構築するための基盤を提供します。ただし、基礎モデルは言語モデルに限定されず、画像やビデオなどの生成タスクにも存在します。有名で頼りにされている基礎モデルの例には、GPT、BERT、およびStable Diffusionがあります。
パラメータ
この文脈では、パラメータとは、モデルの構造、動作挙動、学習および予測能力を定義する数値です。たとえば、OpenAIのGPT-4の数十億のパラメータは、単語の予測や対話の作成能力に影響を与えます。より具体的には、ニューラルネットワーク内の各ニューロン間の接続には重み（上記で説明した）があり、これらの重みの各々が単一のモデルパラメータです。より多くのニューロン→より多くの重み→より多くのパラメータ→（うまくトレーニングされた）ネットワークが学習および予測するための容量が増加します。
単語の埋め込み
単語の埋め込みは、単語やフレーズを予め決められた次元数の数値ベクトルに変換する技術であり、多次元空間における意味や文脈関係を捉える試みです。語彙の各単語（またはフレーズ）をワンホットエンコードするために必要なサイズよりもはるかに小さいサイズの行列を作成し、各行が単語を表し、その行の各列が「0」であるか、対象の単語を表す単一の列がある場合、行列は500,000 x 500,000の行×列となり、非常に疎な状態になります。これはストレージとパフォーマンスの両方にとって災害となります。0から1までのさまざまな分数値を列に設定し、列の数を300（次元）などに減らすことで、より焦点を絞ったストレージ構造が得られ、演算性能が向上します。副作用として、これらの次元の埋め込み値がニューラルネットワークによって学習されることで、類似した用語は異なる用語よりも次元の値が「近く」なるため、相対的な単語の意味を理解するための洞察が得られます。
トランスフォーマーモデル
トランスフォーマーモデルは、文章全体を同時に処理するAIアーキテクチャであり、言語の文脈や長期的な関連を把握する上で重要です。これらのモデルは、文章内で離れた位置にある単語やフレーズの関係を検出することに優れています。たとえば、テキストの一部で「彼女」という名詞や代名詞が特定の個人を参照することが早期に確立された場合、トランスフォーマーモデルはこの関係を「覚えて」おくことができます。
位置エンコーディング
位置エンコーディングは、トランスフォーマーモデルにおいて単語の順序を維持するための方法を指します。これは文内および文間の文脈を理解するために重要な要素です。
人間のフィードバックからの強化学習
人間のフィードバックからの強化学習（RLHF）は、LLMのトレーニング方法を指します。従来の強化学習（RL）と同様に、RLHFも報酬モデルをトレーニングおよび使用しますが、この報酬モデルは直接人間のフィードバックから得られます。報酬モデルは、最適化アルゴリズムを使用してLLMのトレーニングで報酬関数として使用されます。このモデルは、最適化されたLLMに必要な本質的に得がたいフィードバックを人間が提供できることを期待して、モデルのトレーニング中に人間を関与させるように明示的に設計されています。
エマージェントビヘイビア
エマージェントビヘイビアは、単純なモデルでは表示されない大規模で複雑な言語モデルが表示する予期せぬスキルを指します。これらの予期せぬスキルには、プログラミング、音楽の作曲、フィクションの執筆などの能力が含まれます。これらのスキルはモデルに明示的にプログラムされているのではなく、モデルの複雑なアーキテクチャから生まれています。エマージェントビヘイビアの問題は、これらより一般的なスキルを超えても考えられます。例えば、心の理論はエマージェントビヘイビアなのでしょうか？
幻覚
幻覚は、データとアーキテクチャの制約により、LLMが事実に反したまたは論理的でない回答を出力するときに使用される用語です。モデルが持つどんな高度な機能があっても、これらのエラーは、モデルの訓練データに根拠のないクエリが出現した場合や、モデルの訓練データが不正確または非事実情報で構成されている場合に発生する可能性があります。
擬人化
擬人化は、AIシステムに人間のような特性を帰属する傾向です。AIシステムは人間の感情や言語を模倣する能力を持っていると思われるかもしれませんが、「彼」や「彼女」（または他の代名詞）としてではなく「それ」として思考することが重要です。AIシステムには感情や意識はありません。
バイアス
バイアスは、AIの出力におけるエラーを指すAI研究の厄介な用語であり、さまざまな意味を持つ場合があります。私たちの文脈では、バイアスは、歪んだトレーニングデータによって引き起こされるAIの出力の誤りを指し、不正確な、攻撃的な、または誤解を招く予測につながります。バイアスは、アルゴリズムが有意義なパターンよりも関係のないデータの特性を優先し、または全く有意義なパターンを欠いた場合に生じます。
****[Matthew Mayo](https://www.kdnuggets.com/wp-content/uploads/./profile-pic.jpg)****（@mattmayo13）は、コンピュータ科学の修士号とデータマイニングの修了証を持つ。VoAGIの編集長を務めるMatthewは、複雑なデータサイエンスの概念を理解しやすくすることを目指しています。彼の専門的な関心は、自然言語処理、機械学習アルゴリズム、新興のAIの探求にあります。彼はデータサイエンスコミュニティでの知識の民主化を使命としています。6歳の時からコーディングを始めています。
We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!
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