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第2回: 大規模言語モデル(LLM)の基本|Kajimoto Muneyoshi
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第2回: 大規模言語モデル(LLM)の基本|Kajimoto Muneyoshi
本章ではLLMの技術背景、代表的なモデル(例: GPT)の説明、テキスト生成の仕組み、ファインチューニン... 本章ではLLMの技術背景、代表的なモデル(例: GPT)の説明、テキスト生成の仕組み、ファインチューニングの実例について解説していきます。 LLMの技術背景大規模言語モデル(Large Language Models、LLMs)は、自然言語処理(NLP)の分野で驚異的な進歩を遂げています。これらのモデルは、膨大なテキストデータを用いて学習し、人間のようにテキストを生成、理解、翻訳、要約する能力を持っています。LLMの開発は、ニューラルネットワーク、特にトランスフォーマーモデルの進化と密接に関連しています。 トランスフォーマーモデルの概要トランスフォーマーモデルは、2017年にVaswaniらによって提案された「Attention is All You Need」という論文で紹介されました。トランスフォーマーの中心的なアイデアは、セルフアテンション機構に基づいており、これによりモデルは入力シ