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生成AIの技術＞特徴＞大規模言語モデルにおける生成の仕組み〜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adobe Expressで生成しました

大規模言語モデルにおける生成の仕組みを理解している。

もし生成AIのテストを４択問題で作る場合、大規模言語モデルにおける生成の仕組みの関係で使われそうなキーワードを５つ抽出してください。

生成AI ４択問題 キーワード５選

大規模言語モデルにおける生成の仕組みを理解しているかどうかを評価する４択問題を作成する場合、以下の５つのキーワードが重要になります。

  1. 事前学習 (Pretraining): 生成AIは、膨大な量のテキストデータで事前学習されます。このデータには、書籍、記事、コード、Webページなど様々な情報が含まれます。事前学習によって、AIは言語の構造や規則を学習し、人間のような文章を生成することができます。

    • 例：

      • 生成AIが事前学習に使用されるデータセットとして、最も適切なものはどれですか？

        • A. 論文

        • B. コード

        • C. ニュース記事

        • D. 全て上記

  2. Transformer: Transformerは、ニューラルネットワークの一種であり、生成AIにおいて重要な役割を果たします。Transformerは、文章中の単語間の長距離依存関係を学習することができ、より自然で流暢な文章生成を可能にします。

    • 例：

      • Transformerにおいて、文章中の単語間の長距離依存関係を学習するために使用されるメカニズムはどれですか？

        • A. 畳み込みニューラルネットワーク

        • B. 再帰ニューラルネットワーク

        • C. Self-Attention

        • D. グローバルアテンション

  3. Attention: Attentionメカニズムは、Transformerで使用される技術であり、生成AIにおいても重要な役割を果たします。Attentionメカニズムは、文章中の最も重要な部分に焦点を当てることで、より意味のある文章生成を可能にします。

    • 例：

      • 生成AIにおいて、Attentionメカニズムはどのように使用されますか？

        • A. 文章中の単語の重要度を計算するために

        • B. 文章を翻訳するために

        • C. 文章を要約するために

        • D. 全て上記

  4. デコーダ (Decoder): デコーダは、生成AIにおいて、文章を生成する役割を担うニューラルネットワークです。デコーダは、事前学習された情報とAttentionメカニズムを活用して、単語を1つずつ生成していきます。

    • 例：

      • 生成AIにおいて、文章を生成する役割を担うニューラルネットワークはどれですか？

        • A. エンコーダ

        • B. デコーダ

        • C. コネクショニスト

        • D. パーセプトロン

  5. ビームサーチ (Beam Search): ビームサーチは、生成AIにおいて、最も可能性の高い文章候補を効率的に探索するアルゴリズムです。ビームサーチによって、生成AIは、より流暢で意味のある文章を生成することができます。

    • 例：

      • 生成AIにおいて、最も可能性の高い文章候補を効率的に探索するために使用されるアルゴリズムはどれですか？

        • A. ランダムサンプリング

        • B. ビームサーチ

        • C. エキスパートシステム

        • D. 動的計画法

これらのキーワードを理解することで、生成AIの仕組みをより深く理解することができます。また、これらのキーワードを４択問題に取り入れることで、生成AIに関する知識を効果的に評価することができます。

コンテキスト内学習 (In-Context Learning)、Zero-Shot、Few-Shot、Chain-of-Thought、サンプリング手法について試験勉強を行いますので、それぞれ簡潔に説明してください。


試験勉強のためのキーワード解説

1. コンテキスト内学習 (In-Context Learning)

コンテキスト内学習は、従来の学習方法とは異なり、教師あり学習のデータセットに明示的にラベル付けされた例を含める必要がない、自然言語処理における新しい学習パラダイムです。この方法では、モデルは与えられたタスクとコンテキストに基づいて、新しい情報を学習し適応することができます。

主な利点:

  • ラベル付けされたデータの必要性が少なく、より少ないデータで学習できる

  • 新しいタスクやドメインに容易に適応できる

  • より人間らしい、創造的なテキスト生成が可能

例:

  • 詩やコードの生成

  • 質問応答システム

  • 要約

  • 翻訳

2. Zero-Shot Learning

Zero-Shot Learningは、事前に学習したデータにない新しいカテゴリのデータに対して、モデルが学習なしで分類やその他のタスクを実行できる機械学習の一種です。これは、モデルが抽象的な概念やパターンを学習し、新しい状況に一般化できることを可能にします。

主な利点:

  • 新しいデータのラベル付けが不要

  • 少量のデータで学習できる

  • 汎化能力が高い

例:

  • 画像分類

  • 感情分析

  • テキスト分類

3. Few-Shot Learning

Few-Shot Learningは、新しいタスクやカテゴリを習得するために、少量のラベル付けされたデータのみを必要とする機械学習の一種です。これは、モデルが事前学習された知識を活用し、新しい状況に迅速に適応することを可能にします。

主な利点:

  • データが少ない場合でも学習できる

  • 新しいタスクを迅速に習得できる

  • 汎化能力が高い

例:

  • 画像分類

  • 自然言語処理

  • ロボット制御

4. Chain-of-Thought Reasoning

Chain-of-Thought Reasoningは、論理的な推論過程を明示的に表現し、説明できる機械学習モデルの一種です。これは、モデルがどのように結論に達したかを理解しやすくし、信頼性を向上させるのに役立ちます。

主な利点:

  • モデルの推論過程を理解しやすい

  • モデルの信頼性を向上させることができる

  • 複雑な問題解決に役立つ

例:

  • 質問応答システム

  • 医学診断

  • 法律文書分析

5. サンプリング手法

サンプリング手法は、確率分布からデータ点のサンプルを生成するために使用される数学的手法です。機械学習においては、サンプリング手法は、大規模なデータセットからサブセットを効率的に選択するために使用されます。

代表的な手法:

  • ランダムサンプリング

  • 重み付きサンプリング

  • 層化サンプリング

  • クラスターサンプリング

例:

  • 機械学習モデルのトレーニングデータの選択

  • 異常検知

  • テキスト生成

これらのキーワードを理解することで、機械学習、特に自然言語処理における最新の発展を理解することができます。試験勉強頑張ってください！


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