- 大規模言語モデル（LLM）の基本的な仕組みについて、Miguel Grinbergが簡潔に説明しています。
- LLMは、文字や句読点の小さなグループ（トークン）を使用して予測を行う「予測マシン」です。
- 技術志向の人々は通常、LLMが自分たちの発言の意味を理解していないことを理解しています。
- この記事では、LLMの内部構造を見ることで、その点がより明確になります。
- また、画像生成AIの仕組みに関するイラスト入りガイドも参照することを推奨します。
- もっと詳細な情報を求める場合は、純粋なC言語を使用してGPT-2 LLMを訓練する過程についての記事も参照してください。
- 数学的な説明を好む人々にとっても、英語の注釈付きで数式を使った説明が含まれています。
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感想:
この説明は、技術的な専門知識がない人々にもLLMの基本的な概念を理解させるのに役立つ非常にアクセスしやすい内容でした。特に、LLMが「予測マシン」としてどのように機能するかという点が、非常に明確に説明されています。数学を交えずに、より実践的な説明に重点を置くことで、多くの読者がLLMの動作原理を直感的に理解できるでしょう。
元記事: https://hackaday.com/2024/05/15/how-ai-large-language-models-work-explained-without-math/