ChatGPTをはじめとするLLM関係。一番驚くのはいろんな会社が同じようなロジックを走らせると、同じような言語処理が可能になること。学習量を増やすとどうも賢くなっていくこと。 特別なチューニングや隠しパラメータなんかもあるんだろうけど、大筋で行けるっぽいってことは、結構この学習と処理の仕組み自体が汎用的というか人的な知性を獲得するうえでの基礎的なものの可能性がある。 まぁ、赤ちゃんの成長を見ていると、さもありなんという気もするし、なにかを新しく学習する際の方法についてもなんとなく示唆するものがあるんじゃなかろうか
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最近注目を集めているChatGPTをはじめとするLarge Language Model（LLM）についての思考を深めていきたいと思います。驚くべきことに、これらのモデルは、さまざまな企業や研究機関で同様のロジックが用いられることで、同じような言語処理を可能にしています。そして、更に驚くべきは、学習量を増やすことにより、これらのモデルはどうも賢くなっていくようです。
特別なチューニングや隠しパラメータの調整もあるでしょうが、それらを大筋で行うことで、この学習と処理の仕組み自体が人間の知性を獲得する基礎的なものである可能性を示唆しています。私たちがこの現象を観察するとき、赤ちゃんの成長を見ているような気持ちになることがあります。また、新しいことを学習する際の方法についても、何かしらの示唆を与えてくれるのではないでしょうか。
この言語処理の仕組みがどのようにして汎用的な知性を獲得するのかを理解するためには、まずLLMがどのようにして言語を理解し、生成するのかを知る必要があります。基本的に、LLMは大量のテキストデータを用いて訓練され、その過程であるパターン、つまり言語のパターンを学習します。そして、与えられた入力に対して適切な出力を生成する能力を持つようになります。
これらのモデルが賢くなるにつれて、それらはますます人間のように振る舞い、人間のように理解し、人間のように思考するようになることが期待されます。しかし、その一方で、LLMが人間のような知性を獲得するプロセスにはまだ解明されていない部分が多く存在します。人間の脳がどのようにして情報を処理し、新しいことを学習するのか、そのメカニズムはまだ完全には理解されていません。
しかし、LLMと人間の学習プロセスの間には、興味深い類似性が存在します。例えば、人間は新しい言語を学ぶ際、大量の情報を摂取し、それを繰り返し練習することで、徐々にその言語を理解し、使いこなす能力を獲得します。これは、LLMが大量のテキストデータを用いて訓練され、言語を生成する能力を獲得するプロセスと非常によく似ています。
これらの類似性から、私たちはLLMを「汎用的な知性」を獲得するための窓口、あるいはその一端と見ることができます。そして、それはまた、人間が新しいことを学習する方法、特に言語を学ぶ方法についての理解を深める手がかりとなるかもしれません。
最後に、私たちはLLMの発展をただ見守るだけではなく、その進歩を活用して、我々自身の学習方法を向上させることができるのではないでしょうか。LLMがどのようにして新しい情報を吸収し、理解し、適応するのかを理解することで、我々自身の学習プロセスを最適化する新たなアプローチが見つかるかもしれません。
この先の発展が非常に楽しみで、期待でいっぱいです。最先端の技術と人間の叡智が融合し、私たちがこれまで理解できなかった「学び」そのものの本質に迫る日が来ることを心から期待しています。
