- LLM（Large Language Models）の複雑さを解説、Generative AIが言語を理解し、バイアスに対処し、産業を変革する方法を探る
- LLMsはトレーニングから実際の応用まで複雑な過程を経ており、トレーニングとパフォーマンス評価には洗練されたメカニズムが含まれる
- LLMsは基盤となる事前トレーニング段階で多様で広範なデータセットを利用し、モデルに言語の基本的理解を与える
- モデルは微調整プロセスを経て特定のタスクに最適化され、パフォーマンス評価によって効果を確認する
- LLMsの操作にはGoogleのTransformerアーキテクチャとセルフアテンションメカニズムが基盤として機能する
複数のレイヤー、ノード、パラメータがLLMの言語理解と生成の深さ、幅、複雑さを決定します
エンコーダー、デコーダー、微調整方法はLLMsが適応し進化するための重要なプロセスで、新しいコンテキストや状況を理解する能力に制約がある
AIシステムはアルゴリズムのバイアス、倫理的懸念、エネルギー効率に関する課題に直面しており、今後の進展には慎重なアプローチが求められる
LLMsは急速に進化し、開発者は人工知能のイノベーションの速いペースでユーザーを驚かせ続けています
LLMsの基本的なアーキテクチャと学習プロセスの微妙なニュアンスを理解することで、ユーザーはLLMsの理解に大いに役立ちます
元記事: https://aibusiness.com/nlp/how-do-large-language-models-work-llm-ai-demystified