「機械は大容量のメモリを持つことができますが、私たちが教えない限り、考えることはできません。」 – アラン・チューリング。 GPT-4やLlamaなどの最新の AI モデルは、膨大なデータセットと複雑な数学的構造に基づいています。しかし、その背後には本当に何があるのでしょうか?この記事では、言語モデルをゼロから構築するために必要な主要なコンポーネントについて説明します。
大規模言語モデル (LLM) は、膨大な量のテキストでトレーニングされたニューラル ネットワークです。彼らの強みは、人間のようなテキストを生成し、コンテンツを要約し、コードを書く能力にあります。これらのモデルの中核となるのは、テキスト内の依存関係を捕捉し、文脈予測を行うことを可能にするTransformer アーキテクチャです。
量子化された重みにより、モデルを特にスリムに圧縮することができ、ハードウェアの障害を効果的に克服できます。知識蒸留によりモデルのサイズも縮小されます。つまり、大規模なモデルは、その知識をよりコンパクトなバリアントに転送します。プルーニングにより冗長なパラメータが削除され、精度を犠牲にすることなく、無駄のない効率的なアーキテクチャが実現します。
マスク言語モデリングを使用すると、意味の深さを増やすことができます。このモデルは不完全なテキストを再構築し、業界固有の用語を理解します。同じく、 次の単語予測は、業界特有の技術用語に使用できます。モデルをトレーニングする前に、トークン化、埋め込み、バイトペアエンコーディングを通じて、テキストをニューラルネットワークが理解できる形式に変換する必要があります。
業界固有のトレーニング データの不足を補うために、転移学習と人工データ拡張が使用されます。無駄のないフィードフォワード モジュールと最適化された埋め込みにより、業界固有のデータに適合します。トランスフォーマーモデルの重要な要素は自己注意メカニズムです。各トークンは文中の他のすべてのトークンと比較して重み付けされ、単語のコンテキストがより明確になります。
たとえば、「猫はお腹が空いたのでテーブルに飛び乗った」という文は、「彼女」が猫であることを意味する場合があります。モデルは各単語に重要度を割り当てることによってそのようなつながりを認識します。これにより、コンテキストをよりよく理解できるようになります。このメカニズムにより、モデルはテキスト内の複雑な依存関係と意味を学習できるようになります。
事前トレーニング済みのモデルは内部知識を統合します。この組み合わせにより、データの多様性が向上し、ローカル データ セットが限られているにもかかわらず、高いモデル品質が実現します。 AI モデルのパフォーマンスは、特定のメトリックを使用して評価されます。Weighted -F1とPerplexity はテキスト処理タスクの品質を測定し、応答時間とエラー率は実用的な適合性を透過的に表します。
動的な規制枠組みへの継続的な適応は、制約学習を通じて実現されます。制約学習では、たとえば、差分プライバシーを使用してデータ保護ガイドラインを AI モデルに直接統合します。適応性の高い一連のルールとドメイン固有の微調整プロセスにより、新しい規制に柔軟かつ迅速に対応できます。
言語モデルのトレーニングプロセスの最初のステップは、事前トレーニングです。このモデルには、一般的な言語パターン、文の構造、単語の意味を学習するために、膨大な量の非構造化テキストが入力されます。このプロセス中、モデルは特定のタスクに焦点を当てることなく、文中の次の単語を予測しようとします。これにより、言語に対する一種の普遍的な理解が生まれます。
微調整は、事前トレーニング済みモデルを特定のタスクに特化する 2 番目のステップです。顧客の問い合わせに回答したり、テキストを分類したり、要約を作成したりするために、より小規模でより具体的なデータセットを使用してトレーニングされます。微調整により、モデルは定義されたアプリケーション領域に対してより正確でコンテキストに関連した回答を提供できるようになります。
LLM のトレーニングには高い計算能力が必要です。プロセスをより効率的にするために、さまざまな最適化手法を使用できます。これにより、モデルの重みを保存して後で読み込んだり、事前にトレーニングされた公開済みのパラメータをダウンロードしたりできるようになります。 LoRA (Low-Rank Adaptation) は、計算量を抑えて微調整を行うためにも使用されます。
オンライン学習ループは、継続的な開発と新たな発見や要件への適応に使用されます。これにより、モデルのパフォーマンスが継続的に監視され、新しいデータとユーザーからのフィードバックが分析され、必要に応じてモデルが自動的に調整されます。差分プライバシー技術と不要な接続の削除により、データ保護と効率性が確保されます。
特別にプログラムされた Python スクリプトを使用すると、言語モデルを効率的にトレーニングできます。事前トレーニング済みモデルから外部重みを読み込むこともできます。モデルは、特定のデータに適合させることにより、特定のタスクに対して最適化されます。トレーニングが完了すると、スクリプトは更新された重みを保存し、将来使用できるようにします。
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言語モデルは、顧客サービスからコンテンツ作成まで、すでに多くの業界に革命をもたらしています。対象を絞った事前トレーニングと微調整により、モデルをさまざまなタスクに適応させることができます。これらのプロセスに対する理解を深めることで、独自のカスタマイズされた AI ソリューションを作成し、積極的に技術の進歩を形作ることができます。