用語集:　「パラメーター」

今回は「パラメーター」について見て行きましょう。

今回は生成AIの場合のパラメーターを例とします。

「生成AI」:　大量のデータからパターンを学習します。例えば、テキスト生成を行う生成AIの場合、大量のテキストデータから単語の組み合わせや文の構造などのパターンを学習します。この学習の際に、パラメーターと呼ばれる値が使用されます。

パラメーターは、データのパターンを表現するような値です。例えば、単語の組み合わせを表現するパラメーターは、ある単語が別の単語の後に出現する確率を示す値です。文の構造を表現するパラメーターは、ある単語が文のどの位置に出現する確率を示す値です。

パラメーターの数が多いほど、モデルは複雑なパターンを学習することができます。例えば、パラメーターの数が100億個あるモデルは、100億通りのパターンを学習することができます。一方、パラメーターの数が10億個しかないモデルは、10億通りのパターンしか学習できません。

生成AIのパラメーターの数は、モデルの性能に大きな影響を与えます。パラメーターの数が少ないモデルでは、単純なパターンしか学習することができず、生成物は人間が書いたものとは明らかに異なります。一方、パラメーターの数が多いモデルでは、より複雑なパターンを学習することができ、生成物は人間が書いたものと区別がつきにくくなります。

近年、生成AIの研究開発が進み、パラメーターの数が数十億から数兆に達するモデルが開発されています。これらのモデルは、人間が書いたものと区別がつきにくい生成物を生成することができるようになりました。

例えば、GPT-3は、パラメーターの数が1750億個ある言語モデルです。GPT-3は、人間が書いたものと区別がつきにくい詩やコード、音楽、翻訳などを生成することができます。

生成AIのパラメーターは、生成AIの性能を向上させるための重要な要素です。今後も、パラメーターの数を増やすための研究開発が進み、より自然で創造的な生成物を生成できる生成AIが開発されることが期待されます。

具体的な例を挙げると、以下のようなパラメーターが生成AIに使用されます。

• 単語の組み合わせを表現するパラメーター

• 文の構造を表現するパラメーター

• 画像のパターンを表現するパラメーター

• 音声のパターンを表現するパラメーター

これらのパラメーターの数を増やすことで、生成AIはより自然で創造的な生成物を生成することができるようになります。

なお、生成AIのパラメーターは、モデルの学習に使用される値であるため、モデルが生成した出力にはパラメーターの情報が反映されます。例えば、テキスト生成を行う生成AIの場合、パラメーターの情報がテキストに反映されるため、生成されたテキストを分析することで、パラメーターの特徴を把握することができます。