LLM とは何ですか?

大規模言語モデル（LLM）は、テキスト生成や単語認識などの機能を持つAIプログラムの一種であり、機械学習と特にニューラルネットワークのトランスフォーマーモデルがLLMsの基盤を形成している。
エンコーダーとデコーダーは、テキストシーケンスから意味を導き出すために単語やフレーズの関連性を分析し、トランスフォーマーLLMsは監督なしでトレーニングできる。
トランスフォーマーは、以前の再帰ニューラルネットワーク（RNNs）とは異なり、全体のシーケンスを並列で処理できるため、データサイエンティストはGPU上でトランスフォーマーベースのLLMsをトレーニングできる。
巨大なモデルは数百億のパラメータを含むことがあり、トランスフォーマーのニューラルネットワークアーキテクチャを使用でき、大規模なデータセットを取り込むことができる。
LLMsは、ChatGPTなどのツールを使って質問やプロンプトに対してテキストを生成するなど、多くのタスクを実行できる。LLMsの人間レベルの性能達成は着実なプロセスであり、将来的には新たな可能性が生まれる可能性がある。

LLMsは、AI技術の進歩によりますます人々の関心を集めており、ロボット型LLMsが人間の知性を模倣し、時には超えることができるということを示している。

LLMsの快速な成功は、ロボット型LLMに人間の知性を模倣し、超えることができるという人々の関心の高さを示しています。

LLMsがこれからどのように進化するかに関するいくつかのアイデアもあります。