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大規模な言語のモデル(LLM)は、自己の教師あり学習を利用して大量のラベルなしテキストで学習させた、多くのパラメータを持つニューラル・ネットワークからなる言語のモデルです。LLMは2018年頃に登場し、幅広いタスクに秀でた汎用的なモデルです。大規模な言語のモデルという用語に正式な定義はありませんが、数十億以上のパラメータの数を持つディープ・ラーニングのモデルを指すことが多いです。LLMは、ある特定のタスクのために訓練されたものとは異なり、設計のブレークスルーに依存しない方法であり、LLMに費やされるリソースの量の関数であるようです。
LLMは単語の予測や空欄を埋めるなどのタスクに加えて、次の文の予測(NSP)などの補助的なタスクで訓練されることもあります。初期のLLMは数十億の語彙のオープンド・メインテキストのコーパスから訓練されました。大規模な言語のモデルで観測された、より単純なモデルにはなかった予測が不可能な能力は、通常「創発的な能力」と呼ばれます。何百もの創発的な能力が報告されています。アーキテクチャとしてはトランスフォーマーが最もよく使われています。また、双方向への変換器を使用することで、前後の文脈にアクセスすることができます。
大規模言語モデル(LLM)は自己教師あり学習を利用し、大量のラベルなしテキストで学習させた、多パラメータを持つニューラルネットワークからなる言語モデルである。LLMは2018年頃に登場し、幅広いタスクに秀でた汎用的モデルである。大規模言語モデルという用語に正式な定義はないが、数十億以上のパラメータ数を持つディープラーニング・モデルを指すことが多い。LLMは、ある特定のタスクのために訓練されたものとは異なり、設計のブレークスルーに依存しない方法で、LLMに費やされるリソースの量の関数であるようです。
LLMは単語予測や空欄埋めなどのタスクに加え、次文予測(NSP)などの補助的タスクで訓練されることもある。初期のLLMは数十億語のオープンドメインテキスト・コーパスから訓練された。大規模言語モデルで観測された、より単純なモデルにはなかった予測不可能な能力は、通常「創発的能力」と呼ばれる。何百もの創発的な能力が報告されている。アーキテクチャとしては、トランスフォーマーが最もよく使われている。また、双方向変換器を使用することで、前後文脈にアクセスすることができる。