GPTシリーズを学ぶ
OpenAIの自然言語処理モデルに関係する用語
OpenAIのモデルを理解するためには、さまざまな専門用語を把握するとよりわかりやすくなります。
ここでは、その一部をみてみましょう。
| 用語 | 意味 |
|---|---|
| 自然言語処理（NLP） |
コンピュータが人間の自然言語を理解・処理するための技術です。 テキスト解析、機械翻訳、感情分析など、言語に関するさまざまな処理に応用されます。 |
| 大規模言語モデル |
膨大な量のテキストデータを使用して訓練された深層学習モデルです。 大規模言語モデルは、自然言語の理解や生成において優れた性能を発揮します。OpenAIのGPTシリーズはその一例です。 |
| GPT |
「Generative Pre-trained Transformer」の略で、大規模言語モデルのシリーズです。 OpenAIのGPTモデルは、トランスフォーマーというアーキテクチャを使用し、コンテキストからテキストを生成する能力に特化しています。 |
| トランスフォーマー |
自然言語処理のためのニューラルネットワークアーキテクチャの一つで、シーケンスの長距離依存関係を効果的にモデル化します。 トランスフォーマーはセルフアテンション機構を用い、長文の処理や文脈の捉えに優れています。 |
| コンテキスト |
テキスト生成や応答生成の際に利用される情報や文脈のことです。 コンテキストは、現在の対話や前の文章など、モデルが生成するテキストの文脈を提供するために使用されます。 |
| トークン化 |
テキストをトークンと呼ばれる個々の単位に分割する処理です。 トークンは通常、単語、句読点、文字などの単位です。トークン化は、モデルがテキストを理解し、処理するために必要な手順です。 |
| パラメータ |
モデルの学習中に最適化される重みやバイアスなどの値です。 パラメータは、モデルがデータを学習し、予測や生成を行うために使用されます。訓練時には、パラメータがデータに適合するように調整されます。 |
| モデルのアーキテクチャ |
モデルの構成や設計を指す言葉です。アーキテクチャは、モデル内のレイヤーやユニットの配置、データのフローなどを決定します。 例えば、トランスフォーマーモデルは特定のアーキテクチャを持っています。 |
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