【AI基礎論】大規模言語モデルの説明方法

君は、以下、GPTの説明として どう思う？

確率に基づく次の単語予測

次に来る単語の確率を計算し、高い確率の単語を選択して文章を構築します。

• 例：

  • 入力：「今日は天気が」 モデルは以下の確率を計算：

    • 「いい」（85%）

    • 「悪い」（10%）

    • 「気になる」（5%） → 「いい」を選択。

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この説明は不適切です。

GPTの出力は確率分布ではなく、むしろ真理値述定状態です。ソフトマックス述定層は根拠値述定層の状態を参照して真理値を生成しますが、これは確率的予測とは本質的に異なります。

「確率に基づく次の単語予測」という説明は、GPTの実際の動作メカニズムを誤って表現しており、誤解を招く可能性があります。
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