最近、AIによる文章作成が注目されていますね 🤖💬
ChatGPTのようなAI技術を使うことで、自動翻訳や文章要約、さらには自動作成されたコンテンツなど、色々なことができるようになってきました。
しかし、AIの専門用語は専門家でも混乱してしまうこともありますよね 💻💭
この流れに乗り遅れるわけには行かない！とg4gは固く決意。
そこで、この記事では中学生でもなんとなくわかるように、AIの基礎用語から、最新のアーキテクチャや応用まで、分かりやすく解説していきます！ 📚✏️
この記事を読むことで、AIによる文章作成に必要な知識や技術、そしてそれらがどのように使われているのかを理解することができます。ぜひ最後まで読んでみてください！👀📖
言語モデルとアーキテクチャ
AIが文章を作る仕組みは「言語モデル」というもので、大量の文章データを学習することで、人間が書いたような文章を作れるようになります。
この仕組みを使うために、AIには「ニューラルネットワーク」という人間の脳に似た構造が使われています。この中でも、言語処理の仕事に適した「トランスフォーマー構造」というものが最近注目されています。
コンピューターが文章を理解するAIには「再帰ニューラルネットワーク（RNN）」や、「長短期記憶（LSTM）」といった特別な構造が使われています。また、AIによる翻訳には「シーケンス・トゥ・シーケンス（Seq2seq）」という構造が使われています。
とりわけ最近では、OpenAIが開発した「GPT」言語モデルが話題になっています。最新版の「GPT-4」は、100兆個ものパラメーターを持ち、驚くべき精度を持っています。Googleが開発した「BERT」も非常に有名で、その後の「RoBERTa」ではさらに精度が向上しています。これらのAIは、より高度な文章作成や、より正確な文章翻訳を可能にすることが期待されています。
| 用語 | 説明 |
|---|---|
| 言語モデルとアーキテクチャ | 文章を作る機械の仕組みや、その構造について説明するよ。これらを使って、人間みたいな文章を作ることができるんだ！ |
| ニューラルネットワーク（Neural Network） | 人間の脳に似た構造を持つ計算モデルで、学習して複雑な問題を解決できるようになるよ。これを使って、文字を認識したり、画像を分類したりするんだ！ |
| 言語モデル（Language model） | 機械学習の一種で、大量の文章データから学んで文章を作れるようになるものだよ。まるで人間が書いたみたいな文章ができるんだ！ |
| トランスフォーマー構造（Transformer architecture） | 言語処理の仕事に特に適したニューラルネットワークの設計だよ。これでAIは言葉をもっと上手に扱えるようになるんだ！ |
| RNN（アールエヌエヌ） | 再帰ニューラルネットワークという名前で、データの並びを処理するために設計されたニューラルネットワークだよ。文章のようなデータを理解するのに役立つんだ！ |
| LSTM（エルエスティーエム） | 長短期記憶という名前のあるニューラルネットワークで、言語処理の仕事によく使われるんだ。文章の流れを理解するのに役立つよ！ |
| Seq2seq（シーケンス・トゥ・シーケンス） | 機械翻訳や他の並びの処理に使われるニューラルネットワークの設計だよ。文章の言語を別の言語に変えることができるんだ！ |
| GPT-1（ジェネラティブ・プリトレーニング・トランスフォーマー1） | OpenAIが開発した言語モデルの第一世代で、1億1700万のパラメーターがあるんだ。 |
| GPT-2（ジェネラティブ・プリトレーニング・トランスフォーマー2） | OpenAIが開発した言語モデルの第二世代で、15億のパラメーターがあるんだ。 |
| GPT-3（ジーピーティー スリー） | OpenAIが作った第三世代の「GPT」言語モデルで、1750億個のパラメータがあるんだ。これがあれば、色んな言葉を学んで使えるよ！ |
| GPT-4（ジーピーティー フォー） | OpenAIが作った第四世代の「GPT」言語モデルで、100兆個のパラメータがあるんだ。司法試験や大学生向けのテストで合格水準の知能を備えてる！ |
| BERT（バート） | Google（グーグル）が作った言語モデルで、トランスフォーマー構造を使っているんだ。AIがもっと賢くなるための進化だよ！ |
| Transformer-XL（トランスフォーマーXL） | 長い文章のシーケンスに対応できるトランスフォーマーアーキテクチャのバリエーションだよ。もっと長いお話もできちゃうんだ！ |
| T5（テキスト・トゥ・テキスト・トランスフォーマー） | 自然言語処理の幅広いタスクで訓練されたGoogleが開発した言語モデルだよ。文章から文章への変換が得意なんだ！ |
| RoBERTa（ロバータ） | BERTを大規模なデータセットと長い訓練時間で訓練したバージョンで、いくつかの自然言語処理タスクで最高の性能を達成しているんだ！ |
学習と最適化
次は機械学習における学習と最適化について解説するよ。
機械学習は、まるで子どもが学ぶように、大量のデータを覚え込むことで、ある仕事をこなすためのスキルを身につけるのに似てるんだ。
しかし、子どもが覚えすぎて逆に変なことを言ってしまったりする「過学習」にも注意が必要で、その対策として「正則化」を行うこともあるのよ。
つまり、機械学習は、まるで子どものように、経験を積むことで成長を導いていけるんだ。
| 用語 | 説明 |
|---|---|
| 学習と最適化 | コンピュータがデータからどうやって学ぶか、そして学んだことをどうやって上手く使えるようにするかについて説明するよ。 |
| 事前学習（Pre-training） | 自然な言葉のパターンを学ぶために、大量のデータを使って言語モデルを学習させることだよ。これで、AIはみんなの言葉を理解できるようになるんだ！ |
| 微調整（Fine-tuning） | 事前学習済みの言語モデルを、特定の仕事や領域に合わせて調整することだよ。これで、AIはもっと役に立つようになるんだ！ |
| 微調整（Fine-tuning） | 事前学習済みの言語モデルを、特定の仕事や領域に合わせて調整することだよ。これで、AIはもっと役に立つようになるんだ！ |
| ファインチューニングデータセット（Fine-tuning dataset） | 特定の仕事や領域で言語モデルをファインチューニングするために使われるデータセットだよ。これで、AIは特定のタスクにスペシャリストになれるんだ！ |
| 損失関数（Loss function） | 学習中にモデルがどれだけ間違っているかを示す数値だよ。この数値を小さくするように、モデルを調整するんだ。 |
| 誤差逆伝播法（Backpropagation） | ニューラルネットワークのパラメータを損失関数に対して計算して、最適化によってネットワークのパラメータを更新するプロセスだよ。これでAIはどんどん賢くなるんだ！ |
| 勾配降下法（Gradient descent） | 機械学習でよく使われる最適化アルゴリズムで、損失関数の最も急な下り方向にモデルのパラメータを調整するんだ。これでAIは最適な答えを見つけられるよ！ |
| 学習率（Learning rate） | 最適化中のパラメータ更新のステップサイズを制御する要素だよ。これでAIはどれくらい早く賢くなるかを決めるんだ！ |
| 過学習（Overfitting） | 機械学習でモデルが訓練データでは上手くいくけど、テストデータではうまくいかない現象だよ。訓練データを覚えすぎちゃって、一般的なパターンがわからなくなっちゃうんだ！ |
| 正則化（Regularization） | 過学習を防ぐために使われる技術だよ。L1/L2正則化、ドロップアウト、早期停止などがあるんだ。 |
| ハイパーパラメータ（Hyperparameter） | 機械学習モデルの設定値のことで、学習の進め方や速さなどを調整するのに使われるんだ。これをうまく設定することで、モデルの学習がスムーズに進むよ！ |
| オプティマイザ（Optimizer） | モデルの学習を進める方法を決めるアルゴリズムのことだよ。オプティマイザによって、モデルがどれだけ早く正確な結果を出せるかが変わるんだ。 |
テキスト処理と生成
文章を読んだり、新しい文章を作ったりする方法について説明するよ。これを使うと、たくさんの文章をコンピュータに理解させられるよ！
| 用語 | 説明 |
|---|---|
| テキスト処理と生成 | 文章を読んだり、新しい文章を作ったりする方法について説明するよ。これを使うと、たくさんの文章をコンピュータに理解させられるんだ。 |
| トークン（Token） | 言語モデルが処理するテキストの単位だよ。だいたいは単語や部分単語がトークンになるんだ！ |
| エンコーダ（Encoder） | トランスフォーマー構造の部品で、入力された文章を隠れた表現に変える役割があるんだ。これでAIは文章の意味を理解できるよ！ |
| デコーダ（Decoder） | トランスフォーマー構造の部品で、隠れた表現を出力文章に戻す役割があるんだ。これでAIは返事を作れるようになるんだ！ |
| 注意機構（Attention mechanism） | トランスフォーマー構造にある部品で、入力文章のどの部分に焦点を当てるかを決める役割があるよ。これでAIは文章の大事なところを見逃さないよ！ |
| 多頭注意（Multi-head attention） | 注意機構の一種で、入力文章のいろんな部分に同時に注意することができるんだ。これでAIは文章をもっと深く理解できるよ！ |
| シーケンス（Sequence） | 順番に並んだデータのことを指すよ。例えば、文章や音楽、動画などがシーケンスデータだね。 |
| 文章生成（Text generation） | 与えられたヒントや文脈に基づいて、新しい文章を作ることだよ。AIが自分で考えて、文章を作ってくれるんだ！ |
| 無条件テキスト生成（Unconditional text generation） | 入力文や文脈がなくても文章を作ることだよ。AIが自分で考えて文章を書くんだ！ |
| 条件付きテキスト生成（Conditional text generation） | 与えられた入力文や文脈に基づいて文章を作ることだよ。これでAIは質問や要求に答えられるよ！ |
自然言語処理タスク
自然言語処理は、人の言葉をコンピュータが理解して、感情や名前、テキストの分類をしたり、特定の仕事や領域に合わせた入力文を作ったりする技術だよ。さらに、AIが少量の訓練データや学び方を学ぶ能力を持ち、スパムなどの迷惑メールを見つけて取り除くこともできるよ。
| 用語 | 説明 |
|---|---|
| 自然言語処理タスク | 人間の言葉をコンピュータが理解して、それを使ってどんなことができるかについて説明するよ。例えば、感情を読み取ったり、名前を見つけたりすることができるんだ。 |
| 感情分析（Sentiment analysis） | 文章に含まれる感情を見つける技術だよ。喜びや悲しみ、怒りなど、文章の感情を理解できるんだ！ |
| 固有表現抽出（Named entity recognition, NER） | 文章から人や場所、組織などの名前を見つける技術だよ。これで、文章が誰やどこについて書かれているのかが分かるよ！ |
| テキスト分類（Text classification） | 文章を事前に定められたカテゴリーに分けることだよ。例えば、迷惑メールと普通のメールを見分けることができるんだ！ |
| プロンプトエンジニアリング（Prompt engineering） | 特定の仕事や領域に合わせた入力文を作るプロセスだよ。これでAIがもっと上手に仕事をこなせるようになるんだ！ |
| ゼロショット学習（Zero-shot learning） | 言語モデルが明示的にその仕事に訓練されていなくても、その仕事をこなす能力だよ。まるで魔法のように、いきなりできちゃうんだ！ |
| フューショット学習（Few-shot learning） | 言語モデルが少量の訓練データでその仕事をこなす能力だよ。ほんのちょっと教えるだけで、すぐにできるようになるんだ！ |
| メタ学習（Meta-learning） | 言語モデルが学びの仕方を学ぶ能力だよ。これで、どんどん賢くなっていくんだ！ |
| スパム（Spam） | いらないメールや広告を指す言葉だよ。みんなに迷惑をかけないように、スパムを見つけて取り除く技術もあるんだ。 |
評価指標と性能
コンピュータが文章をどのくらい上手に作れるかを測る方法について説明するよ。
| 用語 | 説明 |
|---|---|
| 評価指標と性能 | コンピュータが文章を作るのがどれくらい上手か、どうやってその上手さを測るかについて説明するよ。上手さを測る方法がいろいろあって、それによってコンピュータがどんどん賢くなるんだ。 |
| BLEUスコア（ブルースコア） | 機械翻訳の品質を評価するために使われる指標だよ。機械翻訳がどれくらい上手かを測れるんだ！ |
| 混乱度（Perplexity） | 言語モデルが文章の並びをどれくらいうまく予測できるかを表す指標だよ。これでAIの性能を測ることができるんだ！ |
| 人間と同等のパフォーマンス（Human parity） | 言語モデルがタスクで人間の性能に達するか、それを超えることだよ。まるで人間と同じようにお話しできるんだ！ |
| 転移学習（Transfer learning） | あるタスクや領域で学んだ知識を別のタスクや領域に移すプロセスで、目標のタスクや領域での性能を向上させるために使われるんだ。 |
| マルチタスク学習（Multi-task learning） | 言語モデルが同時に複数のタスクを学ぶプロセスだよ。これで、もっと一般化された知識を身につけられるんだ！ |
| クロスバリデーション（Cross-Validation） | データをトレーニングセットと検証セットに分割して、モデルの性能を評価する手法だよ。これで、モデルがどれくらい良いかを見ることができるんだ！ |
| ドメイン適応（Domain Adaptation） | あるドメインで訓練された言語モデルを、別のドメインでもうまく働くように適応させるプロセスだよ。例えば、ニュース記事から科学論文への対応ができるようになるんだ！ |
| アンサンブル（Ensembling） | 複数のモデルを組み合わせて性能を向上させ、ばらつきを減らすプロセスだよ。 |
トークンと埋め込み
文章をコンピュータが理解しやすい形にする方法について説明するよ。文章は、単語ごとに分けたり、単語を数値に変換したりすることで、コンピュータに理解させることができるんだ。また、単語の意味や文脈を表す「埋め込み」という手法を使うことで、より深く理解することができるよ！
| 用語 | 説明 |
|---|---|
| トークンと埋め込み | 文章をコンピュータが理解できる形に分ける方法や、単語を数値に変える方法について説明するよ。これを使って、コンピュータは文章を理解できるんだ。 |
| N-グラム（N-gram） | 文章の中の連続したn個の単語のシーケンスで、言語モデルの学習によく使われるんだ。 |
| 埋め込み（Embedding） | 単語や部分語のベクトル表現で、言語モデルが訓練中に学ぶんだ。これで単語の意味や文脈がキャプチャされるよ！ |
| バイトペアエンコーディング（Byte Pair Encoding, BPE） | 単語をコーパス内の頻度に基づいて部分語単位に分割するトークン化手法だよ。 |
モデルの学習と最適化
文章をコンピュータに作らせる方法を上手にするには、何度も訓練を繰り返すことが大切だよ。でも、偏ったデータを使って学習すると、結果も偏ってしまうことがあるんだ。例えば、男性ばかりのデータを使って学習したら、女性に対して正確な予測ができなくなってしまうことがあるよ。また、一度にたくさんのデータを学習させる「バッチサイズ」を大きくしすぎると、学習が安定するけど、時間がかかってしまうことがあるんだ。
| 用語 | 説明 |
|---|---|
| モデルの学習と最適化 | コンピュータがデータをもとに文章を作る方法をどんどん上手にする方法について説明するよ。これを繰り返すことで、コンピュータは文章をもっと自然に作れるようになるんだ。 |
| バイアス（Bias） | モデルが偏った結果を出してしまうことだよ。例えば、男性ばかりのデータで学習したら、女性に対する予測が正確でなくなってしまうことがあるんだ。 |
| バッチサイズ（Batch size） | 機械学習で一度に処理するデータの数のことだよ。大きいバッチサイズだと、学習が安定するけど、計算に時間がかかることがあるんだ。 |
AI技術と応用
AI技術は、コンピューターに人間の知能を与える技術で、自動翻訳や文章の要約など、様々なことができるよ。
| 用語 | 説明 |
|---|---|
| AI技術と応用 | AI（人工知能）を使ってできることや、それがどんな分野で役立つかについて説明するよ。例えば、自動翻訳や文章の要約など、色々なことができるんだ。 |
| AIライティングツール（AI writing tools） | AI（人工知能）を使って自動的に書かれたコンテンツを生成するソフトウェアアプリケーションだよ。これらのツールは、NLP（自然言語処理）、機械学習（ML）、深層学習（DL）アルゴリズムを使って、テキスト入力の文脈や意図を解析・理解し、関連性のある、整合性の取れた、文法的に正しい文章を生成するんだ。 |
| AIコンテンツ検出（AI content detection） | 機械学習や自然言語処理などの人工知能技術を使って、デジタルメディア内のさまざまなタイプのコンテンツを自動的に識別・分類することだよ。これには、スパムの特定やフィルタリング、フェイクニュースやデマの検出、不適切や攻撃的なコンテンツのフラグ、トピックやキーワードに基づいてコンテンツを分類することが含まれるんだ。 |
| 人間とAIの協働（Human-in-the-Loop, HITL） | 人間の入力やフィードバックを取り入れて、AIモデルの性能や精度を向上させるアプローチだよ。 |
| ナレッジグラフ（Knowledge Graph） | エンティティとその関係に関する構造化情報を格納するデータベースのタイプで、言語モデルに文脈や背景情報を提供するために使われることがあるよ。 |
| ワンショット学習（One-Shot Learning） | モデルが新しいタスクの1つの例だけで学習し、そのタスクの新しい例にも適用できるタイプの学習だよ。 |
| 転移性（Transferability） | 言語モデルがあるドメインやタスクから別のドメインやタスクへ知識を移す能力だよ。これは、ダウンストリームタスクのパフォーマンスで測ることができるんだ！ |
いかがでしたか？
文系の人にとってはとかく、理論のところは難しすぎますが、このくらいかみ砕けば、何が起きてるかはおわかりいただけたかと思います。
AIによる文章生成や自然言語処理技術は、今後ますます進化していくでしょう。
この記事で紹介した用語を理解することで、AIによる文章作成やテキスト処理の原理や技術について、より深く理解し、ChatGPT等を使う上で役立てる事ができれば幸いです。
今後もAI技術は進化を続け、私たちの生活や社会に大きな影響を与えることになるかもしれません。
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PS
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