ゼロから学ぶ生成AIの仕組み -専門用語なしで理解するChatGPTの構造-

ChatGPTの基本概念と、その仕組みについての簡単な紹介を行います。

実際にChatGPTを使ってみるデモンストレーションを行います。ユーザーがどのようにしてChatGPTと対話するか、具体的な使用例を交えながら解説します。

ChatGPTがなぜ現在注目されているのか、その理由を説明します。技術的な革新性や実用性、そしてビジネスや教育など様々な分野での応用例を紹介します。

以降のセクションで学ぶことについて解説します

言語モデルが何を目的としているのか、その基本的な役割について説明します。言語モデルがどのようにして文章の生成や理解に役立つのかを解説します。

言語モデルが次の単語を予測するプロセスと、その限界について説明します。特に、文脈や単語の意味を完全には理解できないという課題に焦点を当てます。

単語の意味についての基本的な概念を説明します。

単語の意味を数値化する方法について説明します。

数値化した単語を実際にどのように使用するか、その応用方法について説明します。これらの数値がどのようにして言語モデルに組み込まれるのかを紹介します。

ニューラルネットワークを学ぶ理由について説明します。現代のAI技術の基盤としての重要性や、ChatGPTを含む多くのAIモデルの中核をなす技術であることを強調します。

ニューラルネットワークの計算方法について詳しく説明します。具体的な例を用いて、どのようにして計算が行われるのかを解説します。

ニューラルネットワークがどのようにして次の単語を予測するか、具体的な動作を解説します。

ニューラルネットワークが持つ課題、文脈の理解が不足している点を説明します。

文脈を理解することの意味について説明します。

過去に出現した単語を覚えておくことの重要性について説明します。この記憶がどのようにして文脈理解に寄与するかを解説します。

ニューラルネットワークに過去の単語を記憶させる方法について説明します。具体的な技術とその実装方法を紹介します。

ネットワークの書き方において、どのようにして簡潔に記述するか、その方法を説明します。

文章生成モデルの基本的な仕組みを説明します。どのようにして入力された文章から新しい文章が生成されるか、そのプロセスを解説します。

文章生成モデルの課題として、重要な箇所を理解できていない点を説明します。この課題がどのようにして発生するかを解説します。

単語の関連性について説明します。言語モデルがどのようにして単語同士の関係性を理解するか、その理論的背景を紹介します。

ニューラルネットワークに単語の関連性を反映させる方法について説明します。

トランスフォーマーモデルの基本的な概要を説明します。このモデルがどのようにして言語処理を行うか、その全体像を紹介します。

トランスフォーマーモデルの内部構造について詳しく説明します。具体的な層や機能について解説し、その働きを説明します。