ChatGPTの自然言語処理技術は、主にTransformerアーキテクチャに基づいています。 Transformerは、文章の文脈を理解し、次に来る単語を確率的に予測して文章を生成する深層学習モデルです。
Transformerの特徴的な構成要素は以下の通りです。
- トークナイザー：入力文章を単語やサブワード単位のトークンに分割します。
- 埋め込み（Embedding）：トークンを数値ベクトルに変換し、モデルが処理可能な形にします。
- 位置エンコーディング（Positional Encoding）：単語の順序情報をベクトルに付加し、文脈の順序を保持します。
- 自己注意機構（Self-Attention）：各単語が文中の他の単語とどのように関連しているかを計算し、文脈理解を深めます。これにより、遠く離れた単語間の意味的な関係も捉えられます。
- トランスフォーマーブロック：自己注意層とフィードフォワード層からなり、次の単語を推測するための処理を行います。
- ソフトマックス関数：各単語の出現確率を計算し、最も適切な単語を選択して文章を生成します。
ChatGPTは、これらのTransformerのデコーダ部分を中心に構築されており、大規模なテキストデータを用いた教師あり学習や強化学習によってパラメータが最適化されています。また、Transformerの並列処理能力により、学習や推論の高速化と高性能化が実現されています。
まとめると、ChatGPTの自然言語処理は、Transformerの自己注意機構を活用して文脈を深く理解し、次に来る単語を確率的に生成することで高品質なテキストを作り出しています。
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