chatGPTの「プロンプト」と「人間の耳」に関する考察
chatGPTのような大規模言語モデルを人間の耳に例える。
1. 耳の役割: 耳は情報を収集し、コミュニケーションや狩猟などの人間の活動に重要な役割を果たしている。
2. AIの進化: AIのプロンプト生成は、人間の耳から情報を得て物を作り出す過程を模倣することで進化しています。
3. コミュニケーション: 耳は人々がお互いにコミュニケーションをとるためのツールとして使われています。
4. 音の効果: 音は救済的な役割を果たすこともあれば、危機的な状況を作り出すこともあり、(例:夜行生物など)
5. AIと哲学・文学: AIのプロンプトが進化すると、哲学や文学など人間のスキルは必要なくなると考えられます。一部ではAIが哲学を学んだだけであり、専門や課題に思っていることと哲学を同時に考えていく重要性が示唆されています。
大規模言語モデルは、人間の耳にたとえることができます。耳は私たちに外部の音を聞き取り、理解し、コミュニケーションを可能にします。同様に、大規模言語モデルはテキストデータを「聞き取り」、その内容を「理解」し、自然言語を通じたコミュニケーションを実現します。
大規模言語モデル(Large Language Model、#LLM)は、非常に多くの情報(データ)にアクセスし、その情報を学習することで、人間に近い言語理解を提供します。
言葉や文章の背後にある意味や文脈を把握し、適切な回答や文章を生成できます。
「効率・残る・知識・ランダムetc」をコンピュータを使用して変換したらif文とか0101二進数になるのかな。
if→残る 知識→x未知数 ランダム→0101。
文章をコンピューターのように読み取りたい。
(成功とか未知数の出力結果はランダムn÷集合値nなど)
人間の耳が外部の音を聞くことで情報を得るのと同様に、大規模言語モデルは大量のテキストデータから情報を抽出し、それをもとにさまざまなタスクを実行します。これは言葉を通じた情報処理を効果的にサポートし、自動翻訳、質問応答、文章生成などの応用分野で活用できる。
イヤホンで音楽を聴くように時短に使えそうなデジタル用語やコンピューターの音声学習データを再生しながら作業したい日もある。
時短とはTime performance(#タイパ)のことであり、生きてること自体が非効率的で、タイパを求めるなら非生存説がある。可能な限りのタイパ道具を使えれば良い。
長く継続して使ってるテクノロジーといえば。iPhone。パソコンをするよりスマホをする方が長い。パソコンでしかできないような作業を決めとかないとスマホでもできることで時間が吸われている。時間が吸われるなら時短で効率を上げる方がよかったりする。
デジタル用語をひたすら解説するようなファイルやAIの人工音声によるコンピューターの小・中・上の難易度分け訓練データみたいな音声ガイドを探しても見つからない。見かけるのは解説者における談話。(探してるのはこれではない…)
音声学習系のみに絞られたラジオがない。
時々用語を交えながら話してるぐらいの雑談を聞きながら知識を蓄えて勉強しようとならない。
確かに用語だらけで分からないてことはない。
自分が探してるのは、そういった経験や雑話が入らない、AI音声がAIの使い方ややり方や用語などを解説してるような…
大規模言語モデルが大規模音声ガイドとして新しく使えるようになったらラジオのように聞いて作業しよう。
LLMはコンピュータープログラムの一種で、3つの要素に関連しています。
1.計算量(Computational Power)大規模言語モデルは、膨大な計算リソースを必要とします。複雑な数学的演算を高速に行えることが大切です。
2.データ量(Data Size)大規模データセットを使用して訓練され、多くのテキストデータを学習します。これにより、言語のパターンや概念を獲得できます。
3.パラメータ数(Model Parameters) モデルの内部には非常に多くのパラメータ(設定値)があり、これらは学習中に微調整されます。多くのパラメータは、モデルが複雑な言語タスクを処理できるようにします。
大規模言語モデルは、今後の技術進化と共にますます重要になると考えられます。
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