- 大規模言語モデル（LLM）（例：GPT-4、LLAMA、Claude）は、複数の言語で人間らしいテキストを生成する能力で注目されている。
- LLMはトランスフォーマーと呼ばれる深層ニューラルネットワークアーキテクチャに基づいて構築され、多言語データセットで訓練されている。
- トークン化というプロセスを通じてテキストをトークンに分割し、異なる言語間で知識を一般化および適用する。
- LLMは入力をトークンに変換し、ベクトルに変換して応答を生成し、多言語で質問に回答する。
- LLMの成功は訓練時にさまざまなデータに露出した量に依存し、共有されたトークン化と言語間の基礎知識により、様々な言語で比較的良いパフォーマンスを発揮する。
LLMの多言語質問応答における印象：
- LLMは多言語データセットで訓練されており、異なる言語で正確な回答を提供できる。
- 特定の言語やタスクにおいてLLMの性能を向上させるため、開発者はしばしばモデルを微調整し、より正確かつ文脈に即した応答を生成する。
- 将来の展望では、多言語LLMの精度向上、偏見の削減、およびさらなる言語への拡張が期待されている。
元記事: https://www.blockchain-council.org/ai/llm-answering-questions-in-different-language/