chatGPTの登場により、私たちは改めてAIとは何か、意識とは、言語とは、思考とはどのようなものなのかを考えさせられることになった。この疑問が難題となるのは、LLMが「よくわからないもの」であるからでもある。機械学習の研究者である田口善弘氏は、LLMを生物学的に捉えられないかと考えた――。
![LLMは生物学で捉えられるものかもしれない](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/bc0d4de8a5d2db374125c9ca75dbd043f120e9df/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fwww.moderntimes.tv%2Fstatic%2F5e1e1e337228b988bd026c5947fd8056%2F93ab9%2Fp20230331-llm.jpg)
はじめまして、sonesuke( https://twitter.com/sonesuke ) です。 LLMのニュースを追っかけ続けたので、これからキャッチアップする人用にまとめておきます。 単発のプロンプトテクニックについてはこちらご覧ください。 これだけは知っとけ用語 各手法の説明を読む前に、これらの用語を読んでおくと各手法がわかります。知っている人は飛ばしてください。 プロンプトエンジニアリング 入力(プロンプト)を工夫して性能をあげようというアプローチ。 機械学習系で精度アップといえば、追加学習させたりモデルを拡張するのですが、LLMではモデルが大き過ぎてコストが洒落になりません。 そのような事情からプロンプト側を工夫することで、回答に直接影響を与えるという手法が発達しています。 ファインチューニング モデルを新たな学習データで追加学習させ、モデルのパラメータを更新し、精度を高め
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