自然言語処理

プロンプトエンジニアリング：AIへの的確な指示の技術

- プロンプトエンジニアリングとは私たちは普段、相手に何かを伝える際に、どのような言葉を選んで、どのように話せば意図が伝わるかを考えます。例えば、相手に道の行き方を尋ねたい場合、「あっちの道はどう行くのですか？」と漠然と聞くよりも、「すみません、ここから駅への行き方を教えていただけますか？」と具体的に尋ねた方が、より的確な答えを得られますよね。人工知能と会話する際にも、これと全く同じことが言えます。人工知能、特に膨大なデータから学習した大規模言語モデルは、私たち人間が指示を出す「プロンプト」と呼ばれる入力文を通して、その能力を発揮します。そして、このプロンプトをどのように設計し、調整するかが、人工知能からより的確で望ましい出力を得るために非常に重要なのです。これが「プロンプトエンジニアリング」と呼ばれる技術です。人工知能は、膨大なデータから様々な知識やパターンを学習していますが、その能力を最大限に引き出すためには、私たち人間が適切な指示を与える必要があるのです。プロンプトエンジニアリングは、いわば人工知能とより円滑にコミュニケーションをとるための、通訳者のような役割を担っていると言えるでしょう。

2024.09.06

アルゴリズム

AIの進化：五感を統合するマルチモダールAIとは？

私たち人間は、外界から様々な情報を取得し、理解することで日々を過ごしています。この情報取得には、視覚、聴覚、触覚、味覚、嗅覚といった五感が大きな役割を果たしています。例えば、太陽の光は目で見て眩しさを認識し、鳥のさえずりは耳で聞いてその美しさを感じ取ります。このように、私たちは五感を駆使することで、周囲の状況や変化を把握しているのです。人工知能（AI）の分野においても、情報を扱う際に、それがどのような種類の情報であるかを示す概念が存在します。それが「モダリティ」です。人間が五感を用いて情報を得るように、AIもまた、様々なモダリティの情報を処理することで、より人間に近い認識や判断を行うことを目指しています。例えば、私たちが目で見て認識する画像は「画像モダリティ」、耳で聞いて理解する音は「音声モダリティ」として扱われます。また、新聞や書籍など文字情報は「テキストモダリティ」に分類されます。AIは、これらのモダリティを個別に処理するだけでなく、複数のモダリティを組み合わせて分析することで、より高度な情報処理を実現することが期待されています。例えば、画像に映る人物の表情と、その人物の発言を組み合わせることで、より正確な感情分析が可能になるかもしれません。

2024.09.06

その他

大規模言語モデルの広大な知識と限界

大規模言語モデル(LLM)は、その名前が示す通り、膨大な量のテキストデータを学習に利用しています。その情報源は、インターネット上に広がるニュース記事や学術論文、企業のウェブサイト、個人のブログ、電子書籍、掲示板への書き込みなど、実に多岐にわたります。LLMは、これらの膨大なテキストデータを分析し、言葉の意味や関係性、文法、さらには文脈に応じた適切な表現などを学習していきます。例えるならば、LLMの知識ベースは巨大な図書館のようなものです。図書館の書架には、歴史、科学、文学、経済など、あらゆる分野の書籍が整然と並んでいます。LLMも同様に、学習した膨大な情報を分野ごとに整理し、相互に関連付けながら記憶しています。そして、私たちが図書館で目的の本を探すように、LLMは求められた情報に関連する知識をデータベースの中から探し出し、整理して回答を生成します。LLMの驚異的な能力は、まさにこの巨大な知識ベースに支えられていると言えるでしょう。

2024.09.06

言語モデル

無色の緑の謎：言葉遊びが哲学になる時

「無色の緑の考えが猛烈に眠る」この一文を見た時、あなたは一体どう感じるでしょうか。何やら意味ありげな雰囲気はあるものの、具体的に何を言っているのか全く分からないのではないでしょうか。まるで、夢の中に登場する謎めいた言葉遊びのようにも思えます。「無色の緑」とは一体どのような色合いなのでしょうか。そもそも、「考え」が「眠る」とはどういう状態を指すのでしょうか。実は、この奇妙な文は、言語学と哲学の世界で長年議論の的となっている有名な一例です。1957年、アメリカの哲学者ノーム・チョムスキーが提唱した「生成文法」という理論の中で、この文は重要な役割を果たしました。チョムスキーは、この文が「文法的には正しいが、意味的には無意味である」という点に着目しました。つまり、単語の並び方や文の構造自体は、一般的な日本語のルールに則っているため、私たちは違和感なく文として認識することができます。しかし、個々の単語の意味を組み合わせても、全体として意味のある内容を理解することはできません。このことから、チョムスキーは、人間の言語能力は、単に文法規則に従って単語を並べるだけでなく、文の意味を解釈する能力も必要不可欠であると主張しました。この「無色の緑の考えが猛烈に眠る」という奇妙な文は、私たち人間の奥深い言語能力の一端を垣間見せる、不思議な魅力を持った一文と言えるでしょう。

2024.09.06

言語学習

データの世界を旅する数値ベクトル

- データの表現方法人工知能やデータサイエンスの世界では、私たち人間が普段目にしている情報、例えば文章や写真、商品の評価などを、コンピュータが理解できる形に変換する必要があります。この変換処理は、まるで私たちが外国語を学ぶ際に、辞書や文法を使って相手の言葉に変換する作業に似ています。コンピュータが情報を理解するための方法の一つに、数値ベクトルを用いた表現があります。数値ベクトルとは、数字が順番に並んだもので、例えば[0.47, 0.10, 0.26, 0.89, -0.71, ...]や[0, 0, 1, 0, 0, ...]のように表されます。これらの数字は、元の情報の特徴を捉え、それをコンピュータが処理しやすい形に変換したものです。例えば、文章を数値ベクトルで表す場合を考えてみましょう。「今日は晴れています」という文章は、晴れという単語や、それが今日であることを表す情報を含んでいます。これらの情報は、数値ベクトルに変換されることで、コンピュータが「天気」「時間」などの要素を認識することを可能にします。このように数値ベクトルを用いることで、コンピュータは様々な種類の情報を理解し、処理することができるようになります。そして、この情報処理は、人工知能による画像認識や自然言語処理、データ分析など、様々な分野で応用されています。

2024.09.06

アルゴリズム

大規模言語モデルの得意と不得意

近年、大規模言語モデルが目覚しい進化を遂げています。膨大な量のテキストデータを学習することで、人間のように自然な文章を生成したり、複雑な質問に答えたりすることができるようになりました。まるで人間と対話しているかのような錯覚を覚えるほどの高度なコミュニケーション能力は、私たちに驚きを与えています。この大規模言語モデルの最大の特徴は、その汎用性の高さにあります。大量のデータから学習した広範な知識を活かすことで、文章の要約や翻訳といった言語処理はもちろん、プログラムコードの生成など、多岐にわたるタスクをこなすことができます。その応用範囲は非常に広く、私たちの生活や仕事に革新的な変化をもたらす可能性を秘めています。例えば、効率的な情報収集や文章作成を支援することで私たちの日常をより便利にするだけでなく、医療分野における診断支援や新薬開発など、専門性の高い分野でも活躍が期待されています。このように、大規模言語モデルは進化を続けながら、私たちの社会の様々な側面に影響を与えようとしています。

2024.09.06

言語モデル

RAGで進化する生成AI

近年、私たちの身の回りで、まるで魔法のように文章や画像、音声などを作り出す技術が注目を集めています。これが「生成AI」です。中でも、「大規模言語モデル（LLM）」と呼ばれる技術は、膨大な量の文章データから学び、人間のように自然で滑らかな文章を作り出すことができるため、その進化の象徴と言えるでしょう。 LLMは、まるで私たちの話し相手のように、質問に答えてくれたり、外国語を翻訳してくれたり、長い文章を要約してくれたりと、様々な場面でその力を発揮します。例えば、ウェブサイトで顧客からの質問に自動的に答えるチャットボットや、会議の内容を要約して記録してくれる議事録作成支援など、私たちの仕事を効率化してくれる可能性を秘めています。また、小説や脚本の執筆、広告のキャッチコピーなど、これまで人間の創造性が求められてきた分野でも、LLMは新たな可能性を広げています。このように、LLMは私たちの生活や仕事のあり方を大きく変える可能性を秘めた技術と言えるでしょう。しかし、その一方で、偏った情報や差別的な表現を含む文章を生成してしまうリスクや、著作権の問題など、解決すべき課題も残されています。LLMが私たちの社会にとってより良いものとなるよう、技術開発と並行して、倫理的な側面や社会的な影響についても慎重に検討していく必要があるでしょう。

2024.09.06

言語モデル

言葉の意味をベクトルで表現する埋め込み表現

- 埋め込み表現とは人間は、「りんご」と聞いて、それが赤や緑色の果物で、甘酸っぱい味がすることや、木になっていることなどをイメージできます。しかし、コンピューターは「りんご」という文字列をただの情報として認識するだけで、その意味を理解することはできません。そこで登場したのが「埋め込み表現」という技術です。埋め込み表現は、言葉の意味を、コンピューターが理解できる数値のベクトルに変換します。例えば、「りんご」という言葉を100個の数値が並んだベクトル[0.25, -0.11, 0.83, ...]で表すことができます。このベクトルは、言葉の意味を捉え、似た意味の言葉は似たベクトルを持つように設計されています。つまり、「りんご」と「みかん」のように意味の近い言葉は、ベクトル空間上で近くに配置されるのです。従来の自然言語処理では、単語を単なる記号として扱っていました。そのため、「りんご」と「みかん」が似ていることをコンピューターに理解させることは困難でした。しかし、埋め込み表現を用いることで、言葉の意味を計算機に理解させることができるようになりました。この技術は、機械翻訳、文章要約、文章生成など、様々な自然言語処理のタスクで大きな成果を上げています。例えば、機械翻訳では、埋め込み表現を用いることで、より自然で正確な翻訳が可能になりました。また、文章要約では、文章の意味を正確に捉え、重要な情報を抽出することができるようになりました。このように、埋め込み表現は、自然言語処理の可能性を大きく広げる技術として注目されています。

2024.09.06

言語学習

五感を活かすAI：マルチモーダル学習

私たち人間は、五感を駆使して世界を理解しています。例えば、目の前に置かれた料理が何かを判断する時、視覚だけに頼るのではなく、香りや触感、時には音も重要な情報源となります。このように、複数の感覚を同時に活用することで、私たちはより豊かに世界を認識し、深く理解することができます。従来のAI（人工知能）は、主に画像認識や音声認識など、一つの種類のデータを扱うものが主流でした。これは、人間が五感を駆使しているのに対して、AIは視覚や聴覚など、一つの感覚しか使っていないようなものです。しかし、AIがより人間に近い認識能力を実現するためには、複数の感覚を統合して情報を処理する必要があると考えられています。そこで近年注目を集めているのが、「マルチモーダル学習」と呼ばれる技術です。これは、視覚、聴覚、言語など、複数の種類のデータ（モダリティ）を組み合わせることで、より深く、多角的に情報を学習する手法です。例えば、画像と音声を組み合わせることで、動画の内容をより正確に理解したり、画像とテキストを組み合わせることで、画像の内容をより詳細に説明したりすることができます。このように、マルチモーダル学習は、AIがより人間に近い形で世界を理解するための鍵となると期待されています。

2024.09.06

アルゴリズム

質疑応答システムの最前線

- 質疑応答とは質疑応答システムは、私たち人間が普段行っているように、自然な言葉で質問を入力すると、まるで人と話しているかのように、自然な言葉で答えてくれるシステムです。これは、インターネット上の検索サイトでキーワードを入力して、関連するウェブサイトの一覧が表示されるのとは大きく異なります。検索サイトでは、入力したキーワードに完全に一致する情報しか見つけることができませんが、質疑応答システムは違います。質疑応答システムは、私たちが入力した言葉の裏にある意図や意味を理解しようとします。そして、膨大な量のデータの中から、質問に対して最も適切な答えを見つけ出したり、時には自ら考えて新しい答えを作り出したりします。例えば、「明日の東京の天気は？」という質問に対して、単に「晴れ」と答えるだけでなく、「明日は東京は晴れますが、気温が上がりそうなので、熱中症に注意してください」といった具合に、状況に合わせて、より丁寧で親切な答えを返すことができるのです。このように、質疑応答システムは、私たちが情報をより早く、より深く理解するのを助けてくれる、とても便利な技術と言えるでしょう。

2024.09.06

言語モデル

今話題のオープン大規模言語モデルとは？

近頃、ニュースやインターネットで「大規模言語モデル」という言葉を耳にする機会が増えましたね。まるで人間が書いたかのような自然な文章を作成したり、難しい問題にも答えられる能力を持っていると話題になっています。驚くべきことに、このような高度な技術の一部は「オープン大規模言語モデル」として、誰でも無料で利用できるようになっているのです。オープン大規模言語モデルは、その名の通り誰もが自由に使えるように公開されている大規模言語モデルです。つまり、専門知識がない人でも、この技術に触れたり、実際に活用したりすることができるのです。例えば、文章の自動生成や翻訳、要約など、様々な作業を簡単に行うことができるようになります。さらに、開発者として技術の向上に貢献することも可能です。オープンであることのメリットは、多くの人が利用することで、技術の進歩が加速するという点にあります。世界中の開発者が協力して改良に取り組むことで、より高性能で使いやすいモデルが生まれることが期待されています。また、様々な分野での応用が進むことで、私たちの生活をより豊かに、そして便利にする可能性を秘めていると言えるでしょう。

2024.09.06

言語モデル

文脈解析：文章の意味を深く理解する技術

私たちは日々、様々な言葉を目にしたり、耳にしたり、口にしたりして暮らしています。言葉は単なる音の羅列ではなく、気持ちを伝えたり、情報を共有したりするための大切な道具です。文章を読むとき、私たちは書かれている言葉一つ一つを別々に理解するのではなく、前後の文脈や状況を踏まえて、言葉の奥底に隠された真意を読み取ろうとします。例えば、「今日はいい天気ですね」という言葉は、晴天の下でピクニックを楽しむ人同士であれば、喜びや共感を表す挨拶として受け止められます。しかし、土砂降りの中、傘もなくずぶ濡れになっている人に対して同じ言葉をかければ、嫌味や皮肉、あるいは慰めとして解釈される可能性もあります。このように、言葉の意味は常に固定されているわけではなく、周囲の状況や話し手の意図によって変化するものです。この言葉の持つ複雑な側面をコンピュータに理解させることは、自然で人間らしいコミュニケーションを実現するために非常に重要です。そのためには、単なる単語の意味だけでなく、文脈や状況、話し手の感情などを分析する高度な技術が必要となります。

2024.09.06

言語学習

AIによる文章感情の分析

私たちは日常生活の中で、友達との何気ない会話やニュース記事、商品の感想など、様々な文章に触れています。これらの文章には、書き手の気持ちが込められていることがほとんどですが、それを理解するのは必ずしも簡単ではありません。時には、書き手の意図を読み間違えてしまうこともあるでしょう。AIによる文章の感情認識技術は、このような問題を解決する糸口となる可能性を秘めています。この技術は、文章に含まれる単語や表現、文の構造などを分析することで、書き手がどのような感情で文章を書いたのかを推測します。例えば、「嬉しい」「楽しい」といったポジティブな感情を表す言葉が多い文章は、喜びの感情で書かれたと判断されます。逆に、「悲しい」「怒り」といったネガティブな感情を表す言葉が多い場合は、悲しみや怒りの感情で書かれたと判断されます。文章の感情認識技術は、様々な分野で応用が期待されています。例えば、顧客からの意見や要望を分析することで、商品やサービスの改善に役立てることができます。また、SNSでの書き込みから、うつ病などの精神疾患の兆候を早期に発見することにも役立つ可能性があります。文章の感情認識技術は、私たちのコミュニケーションをより円滑にし、社会をより良い方向へ導く力を持っていると言えるでしょう。

2024.09.06

言語モデル

文字起こしの自動化：音声認識技術の進化と展望

- 音声認識技術の進化近年、音声認識技術は目覚ましい進化を遂げています。かつては機械が人間の声を理解することは夢物語のように思われていましたが、今では私たちの生活に欠かせない技術の一つになりつつあります。この進化の背景には、深層学習（ディープラーニング）と呼ばれる技術の登場が大きく影響しています。深層学習は、人間の脳の神経回路を模倣した複雑な構造を持つため、従来の技術では難しかった、大量の音声データに潜む複雑なパターンの学習を可能にしました。この技術革新によって、音声認識技術は飛躍的に精度を向上させました。従来の手法では、周囲の雑音や話者の癖などが認識の妨げとなる場合が多くありました。しかし深層学習を用いることで、これらの要素も学習データとして取り込むことができるようになり、より人間に近い形で自然な音声を認識することが可能になったのです。音声認識技術の進化は、私たちの生活に大きな変化をもたらすと期待されています。例えば、音声入力によるデバイス操作や、外国語のリアルタイム翻訳、さらには音声から感情を読み取る技術など、様々な分野への応用が期待されています。今後も音声認識技術は進化を続け、私たちの生活をより豊かにしてくれることでしょう。

2024.09.06

言語モデル

言葉の意味をベクトルで表現する技術

私たちは普段、何気なく言葉を使い、相手の言葉を理解しています。しかし言葉の意味を理解するということは、実は非常に複雑な処理を必要とします。コンピュータにとって、言葉はただの記号の羅列であり、そのままでは意味を理解することができません。そこで、コンピュータに言葉の意味を理解させるために開発された技術の一つが、「分散表現」です。分散表現とは、言葉の意味を、複数の数字の組み合わせによって表現する方法です。例えば、「りんご」という言葉があるとします。りんごは、「赤い」「甘い」「果物である」などの特徴を持っています。これらの特徴を、それぞれ数字で表すことで、「りんご」という言葉の意味を、複数の数字の組み合わせ、つまりベクトルとして表現することができます。このように、言葉をベクトルとして表現することで、コンピュータは言葉の意味を計算処理できるようになり、文章の分類や翻訳、文章生成など、様々な自然言語処理に役立てることができます。

2024.09.06

言語モデル

思考の連鎖でAIは賢くなる？

- 思考の連鎖とは「思考の連鎖」は、英語でChain-of-Thought (CoT)と呼ばれ、近年、人工知能、特に言語モデルの能力を飛躍的に向上させている技術です。これまでの人工知能は、問題とその解答を大量に学習することで、新しい問題に対して解答を予測していました。これは、大量のデータからパターンを見つけ出すという方法でしたが、複雑な推論や段階的な思考過程が必要となる問題を解くことは困難でした。例えば、りんごが３つあり、そこに２つ追加されたら合計でりんごは何個になるか、という問題に対して、従来の人工知能は、過去のデータから「３＋２＝５」というパターンを導き出すことで解答を得ていました。しかし、「太郎君は５つのりんごを持っていて、次郎君に２つ渡しました。その後、花子さんから３つもらいました。太郎君は最終的にりんごをいくつ持っていますか？」といった、複数の段階を経た思考が必要な問題に対応するには限界がありました。そこで登場したのがCoTです。CoTは、問題を解くための思考過程そのものを人工知能に学習させます。先ほどのりんごの例で言えば、「太郎君は最初に５つのりんごを持っていた。次郎君に２つ渡したので、５－２＝３つになった。その後、花子さんから３つもらったので、３＋３＝６つになった。つまり、太郎君は最終的に６つのりんごを持っている」というように、思考のステップを一つずつ明示的に示すことで、人工知能はより複雑な問題にも対応できるようになります。このように、CoTは従来の人工知能の限界を突破する画期的な手法と言えるでしょう。

2024.09.05

アルゴリズム

指示ゼロでも対応！？驚異のZero-shot学習！

近年、人工知能（AI）分野は目覚ましい発展を遂げています。中でも、深層学習と呼ばれる技術は、画像認識や自然言語処理といった多様な分野において、従来の手法を凌駕する成果を上げており、私たちの生活に革新をもたらしています。深層学習の登場により、AIはこれまで人間だけができると思われていた複雑なタスクを、高い精度でこなせるようになってきました。例えば、自動運転技術の進歩は目覚ましく、近い将来、人間のドライバーに代わって車を安全に走行させることが期待されています。また、医療分野においても、AIは画像診断の補助や創薬の効率化に貢献するなど、その応用範囲は広がるばかりです。しかしながら、深層学習は、大量のデータと計算資源を必要とするという課題も抱えています。そこで、より少ないデータで効率的に学習できる手法として、Zero-shot学習という画期的な学習方法が注目を集めています。このZero-shot学習は、AIが事前に学習していない未知のデータに対しても、その場で柔軟に対応できる能力を秘めており、AIの可能性をさらに広げるものとして期待されています。今回は、このZero-shot学習について、その仕組みや利点、応用例などを交えながら詳しく解説していきます。

2024.09.05

言語モデル

文脈内学習：パラメータ更新なしの学習手法

近年、深層学習技術の進歩により、人間が日常的に使う言葉を処理する自然言語処理の分野でも目覚ましい成果が報告されています。特に、膨大な量の文章データを学習させた大規模言語モデルは、まるで人間が書いたかのような自然な文章を作り出すことができるようになり、大きな注目を集めています。しかし、これらのモデルは、新しい課題に対応するためには、多くの場合、追加の学習データを与えたり、モデルの構成要素であるパラメータを調整したりする必要があり、その点が課題として認識されています。このような背景から、近年注目されているのが「文脈内学習」と呼ばれる手法です。従来の深層学習では、大量のデータを用いてモデルを事前に学習させておく必要がありました。一方、「文脈内学習」では、事前に学習させたモデルに対して、新しい課題に関するわずかな情報を与えるだけで、その場でモデルが新しい課題を学習し、対応できるようになるという特徴があります。これは、あたかも人間が新しい状況に柔軟に対応するように、人工知能もより柔軟で効率的な学習が可能になることを示唆しており、今後の発展が期待される研究分野です。

2024.09.05

アルゴリズム

AIの新常識？指示チューニングで賢くなるAI

- 指示チューニングとは指示チューニングは、人工知能（AI）モデルが、人間の指示をより深く理解し、適切な応答を生成できるようにするための技術です。従来のAIモデルでは、特定の作業を学習するために、その作業に特化した膨大な量のデータが必要でした。例えば、文章の翻訳をAIに学習させる場合、人間が翻訳した大量の文章をAIに読み込ませる必要がありました。しかし、指示チューニングでは、「指示」と「その指示に対する正しい回答」のペアを大量にAIに学習させることで、AIは特定の作業に限定されず、より柔軟に、人間の意図に近い形で様々な作業に対応できるようになります。例えば、「猫の絵を描いて」という指示に対して、猫の絵を生成する、「東京の天気を教えて」という指示に対して、東京の天気情報を返す、といった具合です。このように、指示チューニングによって、AIはより人間の言葉に近い形で指示を受け取り、それに応じた適切な行動を取ることができるようになります。指示チューニングは、AIがより人間の意図を理解し、様々な場面で人間を支援するために不可欠な技術と言えるでしょう。

2024.09.05

言語学習

進化する検索体験：ベクトル検索

- 従来の検索の限界インターネットが普及し始めた当初から、私たちは検索エンジンを使って情報を探してきました。しかし、従来の検索エンジンは、その仕組み上、私たちが本当に求めている情報にたどり着くことを必ずしも保証してくれるものではありませんでした。例えば、「美味しいラーメン屋」と検索窓に入力したとしましょう。従来の検索エンジンは、「美味しい」「ラーメン」「屋」といった言葉が、ウェブサイト上にどれだけ多く出現するかを分析し、その出現頻度に基づいて検索結果を表示します。これは一見合理的な方法のように思えますが、実際には大きな問題があります。それは、言葉の意味や文脈を理解していないということです。例えば、「ラーメンが美味しいお店」や「評判の良いラーメン店」といったウェブサイトがあったとしても、「美味しい」「ラーメン」「屋」の組み合わせで検索した場合、これらのウェブサイトは検索結果の上位に表示されない可能性があります。つまり、従来の検索エンジンは、あくまでも単語の一致に頼って情報を検索していたため、私たちの意図を汲み取り、本当に求めている情報を提供してくれるとは限らなかったのです。この限界が、新しい検索技術の開発を促す大きな要因の一つとなりました。

2024.09.05

アルゴリズム

ベクトルデータベース：意味を数値化する技術

私たち人間は、「りんご」という言葉を耳にしただけで、その鮮やかな赤色や丸い形、甘酸っぱい味といったものを簡単に思い浮かべることができます。これは、私たちが言葉とその意味を結びつける膨大な知識を、経験を通して自然と身につけてきたからです。しかし、コンピュータにとっては、「りんご」も「自動車」も、ただの文字の羅列に過ぎません。コンピュータ自身は、そこに意味を見出すことができないのです。そこで重要となるのが、言葉の意味をコンピュータにも理解できるように変換する技術です。この技術では、言葉の意味を数値の組み合わせで表現します。例えば、「りんご」は「赤色」や「甘い」といった意味合いを持つことから、これらの意味合いを数値化し、「りんご」を数値のベクトルとして表現します。こうして、コンピュータは、数値化されたベクトルを通して言葉の意味を捉え、処理することが可能になるのです。ベクトルデータベースは、このようにして数値化された言葉の意味を大量に蓄積し、必要な情報を効率的に検索できるように設計されたデータベースです。これにより、従来のデータベースでは難しかった、言葉の意味に基づいた高度な検索や分析が可能になります。

2024.09.05

その他

事前学習：LLMの基盤を築く重要なステップ

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。

2024.09.05

言語モデル

ベクトルストア：AIの知能を支えるデータ表現

人間が言葉を理解するように、人工知能にも言葉を理解させる試みが進んでいます。人工知能が言葉を理解するということは、単に言葉の定義を知るだけでなく、言葉が持つ微妙なニュアンスや、他の言葉との関連性まで理解することを意味します。しかし、複雑な意味を持つ言葉を、どのようにして人工知能に理解させることができるのでしょうか。そのために用いられるのが、「ベクトルストア」と呼ばれる技術です。「ベクトルストア」は、言葉の意味を数値の集まりであるベクトルに変換することで、人工知能が言葉を処理できるようにします。例えば、「りんご」という言葉をベクトルに変換するとします。この場合、「りんご」と「果物」の関係性や、「りんご」と「赤色」の関係性、「りんご」と「甘い」といった関係性を数値で表し、ベクトルとして表現します。こうして言葉がベクトルに変換されると、言葉の意味の近さや遠さを計算によって測ることができるようになります。例えば、「りんご」と「みかん」はどちらも果物なので、ベクトル空間上では近くに位置することになります。一方、「りんご」と「車」は全く異なる意味を持つため、ベクトル空間上では遠く離れた場所に位置することになります。このように、「ベクトルストア」は、人工知能が言葉の意味を理解するための重要な技術となっています。

2024.09.05

言語学習

文章生成AIの最高峰 GPT-3とは

- 革新的な言語モデル近年、人工知能の分野では目覚ましい進歩が見られますが、中でも注目を集めているのが「言語モデル」と呼ばれる技術です。言語モデルとは、膨大な量のテキストデータを学習し、人間が使う自然な言葉を理解したり、生成したりすることを目指した人工知能の一種です。そして、この分野に革命を起こしたのが、2020年に発表された「GPT-3」という大規模言語モデルです。GPT-3は、「Generative Pre-trained Transformer 3」の略称で、アメリカのOpenAIという企業によって開発されました。「Transformer」と呼ばれる深層学習モデルを基盤としており、従来の言語モデルと比べて、はるかに多くのデータを学習できる点が特徴です。その結果、人間が書いた文章と見分けがつかないほど自然で、高精度な文章を生成することが可能になりました。例えば、GPT-3は、短い文章を参考に小説や詩、脚本などを創作したり、ウェブサイトの文章や広告文を自動で生成したりすることができます。また、日本語や英語だけでなく、様々な言語に対応できるため、翻訳作業の効率化にも役立ちます。このように、GPT-3は、私たちの生活や仕事に革新をもたらす可能性を秘めた、まさに「革新的な言語モデル」と言えるでしょう。

2024.09.05

言語モデル