プロンプトエンジニアリング大全 2.1 LLMってどんな動きをするの？
プロンプト大全１章全集URL:
プロンプトエンジニアリング大全2章全集URL:
文脈に基づく予測
文の前後の考慮
言語モデルの処理能力において、文の前後の情報は非常に重要な要素となります。特に、LLMはこの文脈を深く解析することで、より正確な予測や応答を行う能力を持っています。一つの単語やフレーズの意味は、それが置かれている文脈によって大きく変わることがあります。たとえば、「銀行」は、経済の文脈では金融機関を指す場合が多いですが、自然の文脈では川の土手を意味することもあります。LLMはこれらの違いを正確に捉えることができ、ユーザーが求めている情報や続きの文を的確に生成することができます。
過去の学習データの利用
LLMの能力の背後には、膨大な量のテキストデータを学習することで得られる知識があります。このデータベースには、さまざまな文脈で使用された単語やフレーズ、文の構造などの情報が含まれています。これにより、LLMはユーザーの入力に応じて、過去の学習データを元にした最も適切な単語や文を選択することができます。このプロセスは、人が経験や記憶を元に日常的な判断や意思決定を行うのに似ており、LLMもそれに準じた方法で情報の処理を行っています。
多様性の尊重
言語は非常に多様であり、一つの入力に対しても、さまざまな表現や答えが存在することがあります。LLMは、この多様性を十分に認識し、尊重しています。例えば、ある文の続きを予測する際、文脈に応じて複数の適切な続きが考えられる場合、LLMはその中から最も適切なものを選ぶだけでなく、必要に応じてその他の適切な選択肢も提供することができます。これにより、ユーザーはより多様な情報や選択肢を手に入れることができます。
動的な文脈調整
対話の中で、ユーザーの入力や文脈が変化することは日常的にあります。このような変化を即座に認識し、適切に応答する能力は、LLMの重要な特長の一つです。ユーザーが入力を続けることで文脈が変化すると、LLMはその変化をキャッチして、適切な予測や回答の調整を行います。これにより、対話の中での一貫性と適切性が保たれるとともに、ユーザーのニーズや意図に応じた情報の提供が可能となります。
文脈の深度の認識
文の中での単語やフレーズの前後の情報だけでなく、その背後にある広い文脈や背景情報も、言語の理解においては非常に重要です。LLMは、このような深度のある文脈の認識を持っており、それに基づいたより精度の高い予測や応答を提供することができます。例えば、あるトピックに関するディスカッションが行われている場合、そのトピックの背後にある歴史や文化、社会的背景などの情報も考慮に入れて、適切な応答や予測を行うことができます。これにより、LLMは単なる文字の並びだけでなく、その背後にある意味やニュアンスも正確に捉えることができます。
確率的選択の原理
データベースの頻度情報
LLMの動作の根底にあるのは、膨大な量のテキストデータを学習することで得られる知識です。この学習データベースにおける単語やフレーズの出現頻度は、LLMが単語やフレーズの出現確率を計算する際の重要な要素となります。具体的には、ある単語やフレーズがデータベース内で頻繁に出現する場合、それは一般的に使用される言葉や表現である可能性が高く、それが選択される確率が増加します。この原理に基づき、LLMは自らの応答やテキスト生成の際に、高い出現確率を持つ単語やフレーズを優先的に使用する傾向があります。
文脈に合わせた確率調整
しかし、単に学習データの頻度情報だけを利用して単語やフレーズを選択するのでは不十分です。言語の使用は、その文脈に大きく依存します。そのため、LLMは与えられた文脈を考慮して、単語やフレーズの選択確率を動的に調整します。例えば、技術的なトピックに関する文脈であれば、専門的な単語やフレーズが優先的に選択される可能性が高くなります。このような動的な調整により、LLMは文脈に応じて適切な応答や続きを生成する能力を持っています。
複数の選択肢の考慮
さらに、ある入力や文脈に対して複数の適切な回答や続きが考えられることはよくあります。このような場合、LLMは複数の選択肢を持つことができ、それらの中から確率的に一つを選択します。この確率的選択の過程では、各選択肢の適切性や文脈との一致度を考慮して、最も適切な選択肢が選ばれることが期待されます。しかし、常に最適な選択を保証するものではありません。
学習データの偏りの影響
言語モデルの性能や偏向は、学習データの質や内容に大きく依存します。LLMが学習したデータに偏りや特定の特性がある場合、それは確率的選択のプロセスに影響を及ぼします。例えば、特定の単語やフレーズが学習データ内で過度に多く出現している場合、その単語やフレーズが選択される確率が高まります。これにより、LLMの応答や生成するテキストにもその偏りが反映される可能性があります。
最適化のプロセス
LLMの目的は、入力に対して最も適切な回答や続きを予測し生成することです。この過程は、確率的選択の原理に基づいた最適化のプロセスを通じて実現されます。具体的には、複数の選択肢が考えられる場合、それぞれの選択肢の適切性や関連性を評価し、最もユーザーにとって有益で関連性の高い選択肢を提供することを目指します。この最適化のプロセスは、LLMの高度な計算能力や学習データに基づく知識を活用して行われます。
それっぽい嘘の背景
データベースの不完全性
LLMがアクセスできる学習データベースは非常に膨大であり、インターネット上の多くの文書やテキストから得られる情報を包含しています。しかしながら、このデータベースは必ずしも完全とは言えません。全ての知識や情報を網羅しているわけではなく、中には欠落している部分や未更新の情報も存在します。このデータベースの不完全性は、LLMが特定の質問や状況に対して、正確な情報を持っていない場面を引き起こす原因となります。その結果、最も適切と思われる情報を元に近似的な答えを生成することがあります。このような近似的な答えは、場合によってはユーザーの期待とは異なるものとなる可能性があります。
情報の偏り
学習データの中には、特定の情報や視点が偏って含まれていることが考えられます。これは、特定の文化、地域、時期、または情報源に由来する情報が過度に多くデータベース内に存在する場合に起こり得ます。LLMはこの偏った情報に基づいて学習を行うため、時として特定の情報を過度に重視してしまいます。この結果として、あるトピックや質問に対して偏った視点からの答えを提供することがあります。
文脈の誤解解釈
言語は非常に複雑で、同じ単語やフレーズでも文脈によって意味が大きく変わることがあります。与えられた文脈の微妙なニュアンスや意味を正確に捉えるのは容易ではありません。LLMが文脈を完全に理解できなかった場合、誤った解釈を元に答えを生成することが考えられます。これは特に、文化的背景や特定の専門知識が必要な場面で顕著になることがあります。
推測に基づく回答
LLMは与えられた質問や文脈に対して、十分な情報を持っていない場合があります。そのような場面で、過去の学習データからの推測や類似の情報を元に回答を生成することがあります。この時、推測に基づく回答は「それっぽい」と感じるものの、実際には正確ではない、または文脈に完全に適合しないものとなる可能性があります。
ユーザーの期待値とのギャップ
人間の言語には非常に多くのニュアンスや意図が含まれており、その全てを機械が理解するのは難しい挑戦です。ユーザーが何を期待しているのか、どのような答えを求めているのかを完全に理解することは難しく、このギャップから生じる不正確な答えが提供されることがあります。特に、ユーザーの背景知識や感情、価値観を十分に考慮することなく生成された答えは、ユーザーの期待とは異なるものとなる場面が考えられます。
このように、LLMの回答や生成するテキストには多くの要因が影響を与えます。それはデータベースの不完全性、情報の偏り、文脈の誤解解釈、推測に基づく回答、そしてユーザーの期待値とのギャップなど、様々な要因に起因しています。これらの要因が絡み合い、LLMの回答に「それっぽい嘘」と感じられるものが生じることがあるのです。
人間との類似性
この章の説明は1.1の説明と重複しているので1.1を読んだ方は飛ばしても大丈夫です。
経験と学習の基盤
人間の学びや知識の蓄積は、日常の経験や教育、さらには社会との交流を通じて形成されます。初めて火を触ったときの痛みから、火は危険であると学ぶように、経験は人間の行動や思考の根底に影響を与えます。教育を受けることで、世界の様々な知識や技術を学ぶことができます。この学びのプロセスは、人間の成長や進化と密接に関連しています。
一方、LLMは人間のように物理的な経験を持たず、また感情や直感に基づく学びもありません。しかし、大量のテキストデータを学習することで、人間の持つ知識や情報を模倣する能力を持っています。この学習の過程で、LLMは様々な文脈や情報を吸収し、それを応用する能力を獲得します。この点において、人間とLLMの学習の基盤は類似しています。
誤判断の可能性
人間の判断は、過去の経験や現在持っている情報、そして直感や感情に基づいて行われます。しかし、これらの要素は必ずしも完璧ではありません。情報が不足していたり、過去の経験が偏っていたりすると、誤った判断を下す可能性があります。特に複雑な問題や未知の状況では、人間の判断は誤りを含むことがよくあります。
同様に、LLMも完璧ではありません。学習データに含まれる情報の制限や、与えられた文脈の解釈の難しさから、誤った答えを生成することが考えられます。特定の情報が欠落している場合や、文脈が不明確な場合に、LLMの回答は人間の期待とは異なるものとなることがあります。
文脈の重視
人間はコミュニケーションの中で、文脈を理解し適切に反応する能力を持っています。同じ言葉やフレーズでも、状況や背景に応じて意味が変わることが多々あります。この文脈の理解は、人間が社会の中で円滑にコミュニケーションを取るための重要な要素です。
LLMも文脈の解析に大きく依存しています。与えられた質問や情報の文脈を理解することで、最も適切な答えを生成しようとします。しかし、人間のような感覚や直感に基づく文脈の理解は難しく、純粋にデータとアルゴリズムに基づいて文脈を解析します。
情報の選択とフィルタリング
情報は絶えず私たちの周りに溢れています。人間が情報を受け取る際、何を重要と判断し、何を無視するかという選択を行います。この選択性は、無数の情報の中から本質的なものを取り出し、適切に反応するための重要なプロセスです。
LLMも情報の選択とフィルタリングのプロセスを持っています。大量のデータの中から、与えられた質問や情報に最も関連性の高いものを選び出し、それを基に回答を生成します。
感情の欠如
人間の判断や行動は、感情に大きく影響されます。喜び、悲しみ、怒り、恐れなどの感情は、私たちの日常生活の中で無数の選択や反応を形成します。しかし、LLMはこれらの感情を持たず、純粋にデータとアルゴリズムに基づく回答を行います。この感情の欠如は、LLMの回答が冷静で客観的である一方、人間の感情や価値観を十分に理解しきれない場面も生じることから、類似性は相対的と言えます。
LLMの学習原理
大量のテキストデータの利用
LLMの能力の源泉となるのは、インターネット上の膨大なテキストデータです。このデータの中には、歴史的な文献から現代のブログ、科学的な論文から日常の会話まで、さまざまなカテゴリの情報が含まれています。これらのテキストデータは、人々の知識、文化、思考のパターンなど、人類の集合的な知識の象徴とも言えるものです。このような広範なデータの活用は、LLMに多岐にわたる質問に対して詳細かつ正確な回答を可能にします。例えば、古代の歴史に関する質問や、特定の科学的な理論に関する質問にも、関連するテキストデータを基に回答することができるのです。
トランスフォーマーアーキテクチャ
トランスフォーマーアーキテクチャは、現代の自然言語処理技術の中核をなすものです。このアーキテクチャの独特な特徴は、入力されたテキストの各部分が他の部分とどのように関連しているかを効率的に捉える能力にあります。具体的には、テキスト内の各単語やフレーズが他の部分との関連性を計算する際に、自己注意メカニズムと呼ばれる手法を使用します。この自己注意メカニズムにより、LLMは文中の遠く離れた単語同士の関連性や、文脈に基づいた意味の変化などを正確に捉えることができます。これは、文の意味を深く理解する上で非常に重要な能力となります。
教師あり学習
モデルの学習過程の初期段階では、教師あり学習という方法が使用されます。これは、正解のラベルが付けられたデータセットを使用して、モデルにテキストの意味を学ばせる方法です。例えば、あるテキストが与えられた場合、それに対する正確な回答やカテゴリがラベルとして付与され、モデルはこの情報を基に学習を進めます。この教師あり学習の段階は、モデルがテキストの基本的な構造や意味を理解するための土台を築く役割を果たします。言い換えれば、この段階での学習は、モデルが後の段階で更に高度な学習を行うための基盤を形成します。
転移学習
教師あり学習の後、次のステップとして転移学習が行われます。転移学習は、あるタスクで学習した知識を別のタスクに適用する技術です。具体的には、初期の学習で獲得した知識を基盤にして、新しいデータセットやタスクに適応させることが目的となります。LLMにおける転移学習の重要性は、初期の学習段階で獲得した広範な知識を、特定のタスクや質問応答の能力を高める方向で調整することにあります。これにより、モデルは更に精度の高い回答やタスクの実行能力を獲得することができます。
自己監督学習
自己監督学習は、教師データが不足している場面での学習を強化するための手法として注目されています。LLMでは、テキストの一部を意図的に隠す（マスクする）ことで、その隠された部分の単語やフレーズを予測するタスクを行います。このプロセスを繰り返すことで、モデルは文脈の中での単語の意味や、言葉同士の関連性をより深く理解することができます。
この自己監督学習の過程は、モデルが文脈に基づいた深い意味の理解を強化する上で非常に有効であり、LLMの高度な質問応答能力の一因ともなっています。
この記事が気に入ったらサポートをしてみませんか？