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近年、ChatGPTに代表されるような大規模言語モデル(LLM)が大きな注目を集めています。私達が日常的に利用するようになったこれらのLLMですが、一体どのようにして人間のように自然な文章を生成できるようになっているのでしょうか。その裏には「事前学習」と呼ばれる重要なステップが存在します。 「事前学習」を一言で表すと、LLMが膨大な量のテキストデータを学習し、言語に関する基礎的な知識や文章の構造を身につける段階と言えるでしょう。人間が言葉を話すために、まずは単語の意味や文法を学ぶ必要があるように、LLMもまた自然な文章を生成するためには、言葉のルールを習得する必要があるのです。 この事前学習では、インターネット上の記事や書籍など、膨大な量のテキストデータが利用されます。LLMはこれらのデータを解析することで、単語同士の関係性や文の構成などを学習し、人間が文章を作成する際に用いるような、自然な言葉遣いを習得していきます。 事前学習を終えたLLMは、さらに特定のタスクに特化した学習を行うことで、質問応答や翻訳、文章要約など、様々な用途に活用できるようになります。つまり、「事前学習」は、LLMがその後の応用力を獲得するための土台を作る、非常に重要な段階と言えるのです。