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生成AIの技術＞特徴＞技術的特徴〜JDLA Generative AI Test 2024 #1 チャレンジ

keita

2024年6月8日に開催される「JDLA Generative AI Test 2024 #1 」にむけての勉強を行います。今回もまた生成AIを利用した勉強法でチャレンジします。

※サムネイル画像はakuma.aiで生成しました

テキスト、画像、音声等の生成モデルに共通する技術的な特徴を俯瞰して理解している。

前回、合格したとはいえ技術領域はさんざん（０点）だったので、この領域は少し厚めに学ぶことにします。

あなたは年２回の生成AIの知識に関するミニテストの問題を考える担当を任されました。
テキスト、画像、音声等の生成モデルに共通する技術的な特徴を俯瞰した場合、生成AIの試験の試験でどのキーワードについての問題を考えますか。
例えば
「ハルシネーション」、「確率モデル」などのキーワードを１０個抽出して問題になりそうなところを解説してください

投入したプロンプト

まずGeminiが抽出したキーワード

・確率モデル
・敵対的生成ネットワーク（GAN）
・オートエンコーダ
・注意メカニズム
・転移学習
・損失関数
・評価指標
・データ拡張
・ハイパーパラメーターチューニング
・ハードウェア

次に同じプロンプトをChatGPT 3.5turboに投げてみます。
・GAN (Generative Adversarial Network)
・RNN (Recurrent Neural Network) または LSTM (Long Short-Term Memory)
・CNN (Convolutional Neural Network)
・VAE (Variational Autoencoder)
・トランスフォーマー (Transformer)
・敵対的生成ネットワーク (Adversarial Generation Network)
・Attention Mechanism
・再帰型ニューラルネットワーク (Recurrent Neural Network)
・深層学習 (Deep Learning)

ハルシネーションは出てきませんね。もはや語り尽くされすぎて問題にはなりにくいということでしょうか

次に出てきたキーワードについて質問してみます。
Geminiさんの回答のほうが面白かったので、そちらを使ってみました。

敵対的生成ネットワーク（GAN）

生成AIにおける「敵対的生成ネットワーク（GAN）」という言葉を小学生にもわかるように解説してください

想像してみて！

  • 2人の友だちがいるよ。

  • 1人目は「絵描き名人」で、本物そっくりな絵を描けるんだ。

  • もう1人目は「絵を見破り名人」で、本物と偽物の絵を見分けられるんだ。

2人の友だちが、こんなゲームをするんだって！

  1. 絵描き名人は、本物そっくりの偽物の絵を描く。

  2. 絵を見破り名人は、その絵が本物か偽物かを当てる。

  3. 絵描き名人は、絵を見破り名人にバレないように、もっともっと本物そっくりの偽物の絵を描く。

  4. 絵を見破り名人は、絵描き名人の描いた偽物の絵を見破れるように、もっともっと上手になる。

このゲーム、いつ終わると思う？

実は、このゲームは永遠に続くかもしれないんだ！

なぜなら…

  • 絵描き名人は、どんどん上手になっていくから、本物と偽物の絵を見分けるのが難しくなる。

  • 絵を見破り名人も、どんどん上手になっていくから、絵描き名人が描いた偽物の絵を見破れるようになる。

これが、敵対的生成ネットワーク（GAN）なんだ！

  • 絵描き名人は「生成ネットワーク」

  • 絵を見破り名人は「識別ネットワーク」

  • 2人は互いに競い合いながら、どんどん上手になっていく

GANを使って何ができるの？

  • 本物そっくりの偽物の画像や動画を作れる

  • 少ないデータから新しいデータを作れる

  • 創造的なアイデアを生み出せる

すごい技術でしょ？

将来的には、GANを使って、もっとすごいことが実現できるかもしれないんだよ！

オートエンコーダ

生成AIの勉強をしている小学生に対して次の言葉を説明してください
オートエンコーダ

オートエンコーダ： 秘密のメッセージを解読するスパイのように！

想像してみて！

  • 敵のスパイが、秘密のメッセージを送ってきた！

  • メッセージは、数字や文字ではなく、絵や写真で書かれているんだ。

  • 君は、その絵や写真から、メッセージの意味を解読するスパイなんだ！

オートエンコーダは、まさにそんなスパイのような技術なんだ！

  1. オートエンコーダは、絵や写真などのデータを、小さな秘密のメッセージのように圧縮する。

  2. その小さな秘密のメッセージから、元の絵や写真そっくりなデータを復元する。

  3. 復元したデータを分析することで、元の絵や写真に隠された情報を解読する。

オートエンコーダを使って何ができるの？

  • 画像を圧縮して、データ転送を高速化できる

  • 画像からノイズを除去して、画像を綺麗にする

  • 画像の特徴を抽出して、画像分類や画像検索に利用できる

すごい技術でしょ？

オートエンコーダは、様々な分野で活用されているんだよ。

VAE (Variational Autoencoder)

生成AIにおける「VAE」という言葉を小学生にもわかるように解説してください

VAE： 夢見る魔法使い！

想像してみて！

  • 魔法使いって知ってる？魔法を使って、色々なものを作り出したり、変身したりすることができるよね。

  • でも、魔法使いは、夢の中でどんなことを考えているんだろう？

VAEは、まさにそんな魔法使いの夢を見るような技術なんだ！

  • VAEは、Variational Autoencoderの略で、日本語では変分オートエンコーダと呼ばれるんだ。

  • VAEは、データから潜在変数を学習し、その潜在変数を使って新しいデータを作り出す技術なんだ。

  • 例えば、顔写真のデータから潜在変数を学習し、その潜在変数を使って新しい顔写真を作る。

  • VAEは、従来のオートエンコーダと比べて、より自然で多様なデータを作り出すことができる。

注意メカニズム

生成AIの勉強をしている小学生に対して次の言葉を説明してください
注意メカニズム

注意メカニズム： 探偵のように重要な手がかりを見つける！

想像してみて！

  • 街中で事件が発生！ 犯人を捕まえるために、あなたは名探偵になって証拠を集める。

  • たくさん手がかりがあるけれど、本当に重要なのはどれ？

注意メカニズムは、まさにそんな名探偵のような技術なんだ！

  1. 注意メカニズムは、たくさんの情報の中から、本当に重要な情報だけを見つけ出す。

  2. 例えば、文章生成モデルの場合、次の単語を予測するために、文中のどの単語に注目すべきかを判断する。

  3. 画像生成モデルの場合、画像のどの部分に注目すべきかを判断することで、よりリアルな画像を生成する。

注意メカニズムを使って何ができるの？

  • 文章生成の精度を向上させる

  • 画像生成の精度を向上させる

  • 機械翻訳の精度を向上させる

  • 音声認識の精度を向上させる

すごい技術でしょ？

注意メカニズムは、様々な分野で活用されているんだよ。

Attention Mechanism

生成AIにおける「Attention Mechanism」という言葉を小学生にもわかるように解説してください

Attention Mechanism： 先生の話を聞き逃さない！ スーパー耳を持つAI

想像してみて！

  • クラスで先生の話しを聞いている時、周りの友達が騒いでいたり、スマホを見たりしていると、先生の話を聞き逃してしまうよね。

Attention Mechanismは、まさにそんな騒がしい環境でも、先生の話に集中できるようなスーパー耳を持つAIなんだ！

  • Attention Mechanismは、注意力機構と呼ばれるんだ。

  • Attention Mechanismは、重要な情報にだけ集中して処理することで、より良い結果を出せるようにする技術なんだ。

  • 例えば、機械翻訳のタスクで、Attention Mechanismを使うと、長い文章でも、重要な部分だけを抽出して翻訳することができる。

  • Attention Mechanismは、様々な分野で活躍しているんだ。

Attention Mechanismが使えると、何がすごい？

  • 長い文章でも、重要な部分だけを理解できる

  • 画像や動画から、重要な部分だけを抽出して処理できる

  • 音声データから、話者の意図を理解できる

確率モデル

生成AIにおける「確率モデル」という言葉を小学生にもわかるように解説してください

確率モデル： 魔法のサイコロで未来を予測する！

想像してみて！

  • 魔法のサイコロを持っているよ。このサイコロは、出る目がランダムではなく、ある確率で決まっているんだ。

  • 例えば、「1」が出る確率が20%、「2」が出る確率が30%、「3」が出る確率が50%というように。

確率モデルは、まさにそんな魔法のサイコロのようなものなんだ！

  1. 確率モデルは、ある事象が起こる確率を計算する。

  2. 例えば、明日は雨が降る確率を計算したり、コインを投げて表が出る確率を計算したりする。

  3. 確率モデルは、過去のデータに基づいて、未来を予測する。

確率モデルを使って何ができるの？

  • 天気予報

  • 株価予測

  • スパムメールの判別

  • 音声認識

転移学習

生成AIにおける「転移学習」という言葉を小学生にもわかるように解説してください


転移学習： レゴブロックで新しい乗り物を作る！

想像してみて！

  • レゴブロックで車を作ったことがある？

  • 今度は、その車を使って、別の乗り物を作ってみるんだ！

転移学習は、まさにそんなレゴブロックを使った新しい乗り物を作るような技術なんだ！

  1. 転移学習は、あるタスクで学習した知識を、別のタスクに応用する。

  2. 例えば、猫と犬の画像を分類するタスクで学習した知識を、別の画像分類タスクに転用する。

  3. 転移学習を使うことで、新しいタスクをより早く、より簡単に学習できる。

転移学習を使って何ができるの？

  • 画像認識の精度を向上させる

  • 自然言語処理の精度を向上させる

  • 音声認識の精度を向上させる

  • ロボット制御

損失関数

生成AIの勉強をしている小学生に対して次の言葉を説明してください
損失関数

損失関数： 料理の試食で、もっと美味しくなるヒントを見つける！

想像してみて！

  • 料理を作ったことがある？

料理の味は、試食して確かめるよね。

  • 味が薄すぎたり、辛すぎたりしたら、次はもっと美味しくなるように調整する。

損失関数も、料理の味を確かめるようなものなんだ！

  1. 損失関数は、AIモデルがどれだけ良い結果を出せているかを評価する指標なんだ。

  2. 例えば、画像生成モデルの場合、生成された画像が元の画像とどれだけ似ているかを評価する。

  3. 損失関数の値が小さいほど、AIモデルが良い結果を出せているということになる。

損失関数を使って何ができるの？

  • AIモデルを学習させる

  • AIモデルの精度を向上させる

  • 異なるAIモデルを比較する

評価指標

生成AIにおける「評価指標」という言葉を小学生にもわかるように解説してください

評価指標： テストの点数で、どれだけ勉強できたかを確認する！

想像してみて！

  • テストを受けたことがある？

テストの点数で、どれだけ勉強できたかを確かめるよね。

  • 点数が良かったら、たくさん勉強できていたということ。点数が悪かったら、もっと勉強が必要ということ。

評価指標も、テストの点数のようなものなんだ！

  1. 評価指標は、AIモデルの性能を評価するための指標なんだ。

  2. 例えば、画像生成モデルの場合、生成された画像の質や、元の画像との類似度を評価する。

  3. 評価指標の値が高いほど、AIモデルの性能が高いということになる。

評価指標を使って何ができるの？

  • 異なるAIモデルを比較する

  • AIモデルの精度を向上させる

  • AIモデルの弱点を見つける

データ拡張

生成AIにおける「データ拡張」という言葉を小学生にもわかるように解説してください

データ拡張： レゴブロックで遊べる世界を広げる！

想像してみて！

  • レゴブロックで遊んだことがある？

レゴブロックは、組み合わせることで色々なものが作れるよね。

  • でも、ブロックの数が多いほど、作れるものも増える！

データ拡張は、まさにそんなレゴブロックの世界を広げるような技術なんだ！

  1. データ拡張は、既存のデータを加工して、新しいデータを作り出す技術なんだ。

  2. 例えば、画像を回転させたり、反転させたり、色を変えたりすることで、新しい画像データを作る。

  3. データ拡張を使うことで、AIモデルを学習させるためのデータを増やすことができる。

データ拡張を使って何ができるの？

  • AIモデルの精度を向上させる

  • 過学習を防ぐ

  • データが少ない場合でも、AIモデルを学習させる

ハイパーパラメーターチューニング

生成AIにおける「ハイパーパラメーターチューニング」という言葉を小学生にもわかるように解説してください


ハイパーパラメーターチューニング： 秘密のレシピで、魔法の薬をもっと効果的に！

想像してみて！

  • 魔法の薬を作るレシピを持っているよ。このレシピには、いくつかの材料と分量が必要なんだ。

  • でも、材料の分量をちょっと変えるだけで、薬の効果が大きく変わってくるんだ。

ハイパーパラメーターチューニングは、まさにそんな魔法の薬のレシピのようなものなんだ！

  1. ハイパーパラメーターチューニングは、AIモデルのパフォーマンスを向上させるために、パラメーターの値を調整する作業なんだ。

  2. 例えば、学習率やバッチサイズなどのパラメーターを調整することで、AIモデルの精度を上げることができる。

  3. ハイパーパラメーターチューニングは、経験と知識が必要な難しい作業なんだ。

ハイパーパラメーターチューニングを使って何ができるの？

  • AIモデルの精度を向上させる

  • 学習時間を短縮する

  • 過学習を防ぐ

RNN (Recurrent Neural Network) または LSTM (Long Short-Term Memory)

生成AIにおける「RNN (Recurrent Neural Network) または LSTM (Long Short-Term Memory)」という言葉を小学生にもわかるように解説してください

RNNとLSTM： お喋りオウムと記憶力抜群のゾウさん

想像してみて！

  • お喋りオウムって知ってる？ オウムは、人の言葉を真似して話すことができるよね。でも、話の内容を理解することはできないんだ。

  • 一方、ゾウは、一度見たことは忘れないと言われているほど、記憶力抜群なんだ。

RNNとLSTMは、まさにそんなオウムとゾウさんのような能力を持っているんだよ！

RNN： お喋りオウムのように、過去の言葉を思い出しながら話す

  • RNNは、Recurrent Neural Networkの略で、日本語では再帰型ニューラルネットワークと呼ばれるんだ。

  • RNNは、過去の入力情報を記憶して、その情報を使って現在の出力を作る。

  • 例えば、文章生成のタスクで、RNNを使うと、前の単語の情報に基づいて、次の単語を生成することができる。

  • でも、RNNには、長期的な記憶を保持するのが難しいという弱点があるんだ。

LSTM： 記憶力抜群のゾウさんみたいに、過去の情報を長く覚えておく

  • LSTMは、Long Short-Term Memoryの略で、日本語では長短期記憶ニューラルネットワークと呼ばれるんだ。

  • LSTMは、RNNの改良版で、記憶セルと呼ばれる特別な仕組みを使って、過去の情報を長く記憶することができる。

  • 例えば、機械翻訳のタスクで、LSTMを使うと、長い文章でも、正確に翻訳することができる。

CNN (Convolutional Neural Network)

生成AIにおける「CNN」という言葉を小学生にもわかるように解説してください

CNN： 写真の名探偵！

想像してみて！

  • 街で事件が起こった！犯人は誰だ？

  • 写真をたくさん集めて、犯人の特徴を分析すれば、きっと犯人を捕まえることができる！

CNNは、まさにそんな写真の名探偵のような技術なんだ！

  • CNNは、Convolutional Neural Networkの略で、日本語では畳み込みニューラルネットワークと呼ばれるんだ。

  • CNNは、画像を分析することに特化したニューラルネットワークなんだ。

  • CNNは、画像を小さな領域に分割し、それぞれの領域の特徴を分析することで、全体の画像を理解する。

  • 例えば、猫と犬の画像を分類するタスクで、CNNを使うと、猫と犬の特徴をそれぞれ学習し、画像を正確に分類することができる。

まとめ

生成AIの秘密道具

  • データ拡張: レゴブロックのように、データを組み合わせて、新しいデータを作る

  • ハイパーパラメーターチューニング: 魔法の薬のレシピのように、AIのパラメーターを調整して、性能を上げる

  • RNN/LSTM: お喋りオウムと記憶力抜群のゾウさんみたいに、過去の情報を活用して、高度な処理を行う

  • CNN: 写真の名探偵のように、画像を分析して、理解する

  • VAE: 夢見る魔法使いのように、潜在変数を使って、新しいデータを作る

  • Attention Mechanism: スーパー耳を持つAIのように、重要な情報だけに集中して処理する



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