要約:
- 言葉がAIによって異なるものであることを知るための基盤は、大規模な言語モデル（LLMs）にある。
- 言葉の埋め込み（embeddings）は、それぞれ数値のリストであり、単語同士の数学的関係を符号化する。
- ニューラルネットワークが言語モデリングのトレーニングを受けると、意味的に類似した単語の埋め込みも数学的に類似するようになる。
- 埋め込みは言語モデルが持つ知識の豊富なリポジトリとして機能し、意味論的な意味を持つものではなく、地図のようなものである。
- 言語モデルは埋め込みを通じて、次の単語予測の出発点を見つけるための良い手掛かりを見つける。
感想:
言語モデルが単語の関連性を数学的に表現する埋め込みの仕組みは興味深いです。埋め込みが意味論的な知識を持つのではなく、あくまで関連性を示す地図のような存在である点が特に面白いと感じました。
元記事: https://www.theatlantic.com/technology/archive/2024/09/does-ai-understand-language/680056/