GPTとは何か Transformerの視覚化 | Chapter 5, Deep Learning
AI技術は現代社会において非常に重要な存在となっています。その魅力の1つは、AIが人間の知能を模倣し、学習し、問題を解決する能力を持っていることです。この技術は様々な分野で活用されており、例えば医療診断、金融取引、自動運転などに応用されています。
特に最近では、自然言語処理や画像認識などの分野で大きな進展が見られています。例えば、OpenAIが開発したGPT（Generative Pre-trained Transformer）は自然言語生成タスクにおいて驚異的な性能を発揮しており、翻訳や対話システムの向上に貢献しています。
また、最近ではDeep Learningモデルの一種であるDall-Eも注目を集めています。Dall-Eは画像から文章を生成することが可能であり、「ウォーリー」と「ダリ」のかばん語であるという名前通り、驚くべき創造性を示しています。
さらに、AI技術は日々進化しており、様々な研究成果が次々と生まれています。例えば、self-attentionメカニズムやlanguage modelsの歴史なども興味深いトピックとして取り上げられています。
このようにAI技術は私たちの生活や社会に大きな影響を与える可能性があります。その魅力を伝える記事を書く際には、実際の応用例や最新の研究成果を交えることで読者の興味を引きつけることが重要です。AI技術が持つ無限の可能性や未来への期待感を伝えることで、読者に新たな視点や理解を提供することができます。
フローチャートにしたら脳の意思決定にGPTは近づいているな。
最初の五分だけだけど超基礎的な知識は淫夢で知ってたの恐ろしすぎる
神動画
わかりやすい。感謝します。
22:21 ソフトマックス関数が量子力学の各エネルギー固有値に粒子が存在する確率を表す関数p_i=exp(-βE_i)/(Σexp(-βE_i) と完全に同じ形なのおもろい
概念がとてもわかりやすい。CPUよりGPUのような単純大量の計算が得意なチップが
必要になる理由が理解できました。翻訳ありがとうございます
ソフトマックス関数がカノニカル分布っぽいなーと思ってたら温度が出てきて興奮した
日本語の解析が難しいのは言葉の含みが深いからなのかなぁ🤔
文脈によっての意味が他の言語よりも複雑とかなのかな。
興味深いです！
素人がアルゴリズムの仕組みを理解するのにはクオリティの高いハウツー
学習モデルの作成そのものは
Pythonの基本的ノウハウがあれは
ライブラリにある学習モデルのインスタンス化一行で済むほどに作成自体は簡単
パラメーターを弄る必要すらない
問題は大規模学習するだけのハードとデータが無い 泣笑
トランスフォーマーの説明が分かりやすすぎて泣いた
神動画
何となくだけど、、、、、これ脳じゃね？
素晴らしいコンテンツですね。これを翻訳してくた貢献度は爆大
このチャンネルがこの動画を出してくれるのはありがたい
風が吹けば桶屋が儲かるの、まだ未発見のパターン見えるやんけ。
なんかこれって、言語のニュアンスとか、記憶を思い出す時の直感と同じじゃない？
おもしれえええええ
こんな複雑な演算の結果が#援○とか投稿させられるインプレゾンビなのか…
わかりやすい動画をありがとうございます
QueryとValueを直接比較せずに間にKeyを入れる理由がよくわかりませんでした。つまり softmax(Q 転置K)V を もっと簡単にQ 転置V みたいな感じにしたらうまくゆかないのでしょうか？ ド素人の質問ですみません、誰か教えてください。
当たり前なんだけど、アーキテクチャやトレーニングデータによってそのモデル全体が扱う言語空間がバラバラだから、なんか上手く統合できないかね
じゃあなんで間違ってもちゃんと理解してくれるんだろうか
直訳しすぎじゃね？
これを、考えてないと断じていいかどうかがよく判らない
脳だって分析したら、そんなの何も考えてないとしか思えない仕組みかもしれない
過去のデータから経験的に多かったパターンを抽出するのでは、革新的な発見は難しいような気がします。そこに人間的な知性の価値が残りそうな。
まってました
神ですね🙏✨🦋ありがとうございます🙇♀️🙏🫧
Attension解説楽しみにしています
素晴らしすぎる; ;わかりやすい資料ほど英語のものが多かったので、この和訳動画は非常にありがたい; ;
理解できる限界を遥かに超えてるけど、なんとなく面白い。
人間が言語を扱う上でどういった処理をしているかを数値化すると例えばこういう表現になるんすね
この翻訳動画も担当するヒトが何等かのアルゴリズム使って作り上げてると言い換える事もできるとか
どうしても出来ない場合は近いものに置き換えるとか
数学の部分は分からなかったけど、イメージは掴めたと思う
つまりChatGPTは文章を生成する仕組みと同じアプローチで質問に答えている訳か
わかりやすい！翻訳ありがとうございます🤗
素晴らしかった
これ見てる人、教養のあるレベル高い人ばかりなんだろうなぁ。
無知なので、この動画の説明にはついていけませんでした😅
これを見ると全く論理的な思考はしていないのに如何にも正しそうな答えが出てくるのがすごい。
chatGPTが数学苦手な理由がわかる。
素晴らしくわかりやすい！感動した！
7:45 1980年代に大学生の僕はそのアプローチでのAIの勉強をしていました。
LISPやPrologなどのプログラミング言語を駆使してモデルを構築しようと試みられた時代です。
当時それらの言語に最適化した専用のコンピュータまで開発されましたが、結局実用的なAIはできなかった。
その頃既にニューラルネットワークの基礎理論はありましたが主流ではありませんでした。
昨今のAIの隆盛を見ると、新しい時代が来たことをしみじみと感じます。
わかりやすい動画での解説ありがとうございます。