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人工知能に答えることをどのように学びますか？
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人工知能（AI）、特にGPT-3、GPT-3.5、GPT-4などの優れた言語モデルは、監視されたトレーニングと呼ばれるプロセスを通じて質問に答え、テキストを生成することを学びます。次に、一般に、このプロセスがどのように機能し、これらのモデルがどのように回答にバイアスを持つかを説明します。

**単語トレーニングと予測**

GPT-3、GPT-3.5、GPT-4などの優れた言語モデルは、トランスと呼ばれるアーキテクチャに基づいています。これらのモデルは、本、記事、ウェブサイト、その他のコンテンツからの情報をさまざまな言語で含めることができる大規模なテキストデータセットでトレーニングされています。

トレーニング中、モデルは、以前の単語によって提供されたコンテキストに基づいて、祈りの中で次の単語を予測することを学びます。モデルは内部パラメーターを調整して、予測のエラーを最小限に抑えます。モデルがますます多くのトレーニングデータを処理するにつれて、コヒーレントで関連性のあるテキストを生成する能力が向上します。

**バイアスと制限**

言語モデルはさまざまなソースから収集されたテキストデータセットでトレーニングされているため、これらのテキストに存在するバイアスを取得できます。これらのバイアスは、意図的または非意図的である可能性があり、間違ったステレオタイプ、偏見、または情報が含まれる場合があります。ChatGPT（GPT-3.5）などの言語モデルは、これらのバイアスに基づいて応答を生成し、誤った、攻撃的、または不適切な結果につながる可能性があります。

IAの研究者は、これらのバイアスを減らし、言語モデルの品質と信頼性を向上させる方法に取り組んでいます。ただし、オープンアシスタントを含む言語モデルによって生成された応答は、トレーニングデータの影響を受ける可能性があるため、バイアスと制限が含まれている可能性があることを覚えておくことが重要です。

要約すると、GPT-3、GPT-3.5、GPT-4などの大規模な言語モデルは、監視されたトレーニングを通じて質問に答え、テキストを生成することを学びます。これらのモデルには、使用されるトレーニングデータのためにバイアスと制限があり、回答の品質と精度に影響を与える可能性があります。
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トランスとは何であり、それはそれを一般的なニューロンネットワークと区別しますか？
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変圧器は、自然言語処理（NLP）で一般的に使用されるニューロンネットワークアーキテクチャです。繰り返しまたは畳み込み層を使用する従来のニューロンネットワークとは異なり、トランスは注意ベースのアーキテクチャを使用して、可変長のシーケンスをより効率的に処理できるようにします。

従来のニューロンネットワークでは、チケットは順次処理されます。つまり、各処理ユニットは前のユニットの出力に基づいています。これにより、特に非常に長いシーケンスに関しては、計算リソースの点でゆっくりと高価な処理が行われる可能性があります。

一方、変圧器では、入口シーケンスの各位置は、一連の再発処理ユニットを通過する必要なく、独立して処理されます。代わりに、注意を払って、エントランスシーケンスの各位置に割り当てられた重みを計算します。これにより、シーケンスのさまざまな部分間の関係を学習できます。

また、この注意アーキテクチャにより、トランスは複数のシーケンスを同時に処理できるようになるため、自動翻訳やテキスト生成などのNLPアプリケーションに特に適しています。