この動画は、Anthropic社のDrew Bentが講師を務める生成AIの基礎講座である。生成AIの定義から始まり、大規模言語モデルの仕組み、技術的ブレークスルー（Transformerアーキテクチャ、データの爆発的増加、計算能力の向上）、学習プロセス（事前学習と微調整）、そして現代の生成AIが持つ三つの重要な特徴について詳しく解説している。
生成AIの基本概念
こんにちは、私の名前はDrew Bentです。私は教師でありプログラマーであり、Anthropicの技術スタッフのメンバーでもあります。私たちの生成AI探求へようこそ。この動画では、生成AIが実際に何であるか、その仕組みがどのようになっているか、そしてこれらのシステムを可能にした技術的ブレークスルーについて深く掘り下げていきます。
あなたは毎日生成AIと接触しているかもしれませんが、舞台裏で何が起こっているかを完全には理解していないかもしれません。それを変えてみましょう。
生成AIとは、既存のデータを分析するだけでなく、新しいコンテンツを作り出すことができる人工知能システムを指します。例えば、従来のAIがスパムかそうでないかでメールをパターンに基づいて分類するのに対し、生成AIはあなたのために全く新しいメールを書くことができます。最初のアプローチは分析と分類を行い、二番目のアプローチは以前には存在しなかった何か新しいものを創造します。これはAI能力における根本的な変化を表しています。
大規模言語モデルの理解
AnthropicのClaudeモデルのような大規模言語モデル、つまりLLMは、生成AIの代表的なタイプです。人間の言語を予測し生成するように訓練されているため言語モデルと呼ばれ、モデルが情報をどのように処理するかを決定する数学的値である数十億のパラメータを含んでいるため大規模と呼ばれています。これは、あなたの脳のシナプス結合のようなものです。
技術的ブレークスルーの三つの要素
今日の生成AIへの道のりは突然のものではありませんでした。それは三つの重要な発展が適切なタイミングで一緒になることで実現されました。
1. アルゴリズムとアーキテクチャのブレークスルー
まず第一に、AIシステムがどのように学習するかを根本的に変えたアルゴリズムとアーキテクチャのブレークスルーがありました。ニューラルネットワークは概念的には何十年も存在していましたが、2017年のTransformerアーキテクチャの開発はゲームチェンジャーでした。このアーキテクチャは、長い文章にわたって単語間の関係を維持しながらテキストの配列を処理することに優れており、これは文脈における言語理解にとって重要です。
2. デジタルデータの爆発的増加
二番目に、デジタルデータの爆発的増加により、現代のLLMを訓練するための必須の原材料が提供されました。Claudeのようなモデルは、ウェブサイト、コードリポジトリ、人間の知識とコミュニケーションを表すその他のテキストなど、多様なソースから学習します。この膨大な情報のタペストリーは、モデルが言語と概念の両方について広範囲で繊細な理解を発達させるのに役立ちます。
3. 計算能力の大幅な向上
そして三番目に、計算能力の大幅な向上により、これらの複雑なモデルをすべてのデータで訓練することが可能になりました。GPU（グラフィックス処理ユニット）やTPU（テンソル処理ユニット）などの専門ハードウェア、そしてしばしばクラスターと呼ばれる分散コンピューティングネットワークにより、ほんの数年前には不可能だった処理が可能になりました。
スケーリング則の発見
これら三つの要因の組み合わせにより、スケーリング則として知られる重要な発見がもたらされました。これらの実証的発見は、モデルがより大きくなり、より多くのデータでより多くの計算能力を使って訓練されるにつれて、その性能が予測可能な方法で向上することを示しました。
さらに驚くべきことは、研究者たちがこれらのモデルがより大きくなるにつれて、全く新しい能力が現れ始めることを発見したことです。問題を段階的に推論したり、最小限の指示で新しいタスクに適応したりするような、誰も明示的にプログラムしていない能力です。
学習プロセスの仕組み
これらのシステムが実際にどのように動作するかを内部から覗いてみましょう。
事前学習段階
事前学習とも呼ばれる初期訓練中、ClaudeのようなLLMは数十億のテキスト例にわたってパターンを分析します。あなたが見つけることができるすべてのウェブサイトやテキストを読むことを想像してください。情報を吸収するためだけでなく、単語、フレーズ、概念間の統計的関係を理解するためです。
この段階で、モデルは本質的に言語と知識の複雑な地図のようなものを構築します。この事前学習プロセスでは、モデルにテキストを見せて、次に来るものを予測するよう求めることが含まれます。多くの反復を通じて、モデルは徐々にその予測を洗練し、言語を一貫性があり意味のあるものにするパターンを学習します。
微調整段階
事前学習後、モデルは微調整と呼ばれる追加の訓練を受けます。ここで、指示に従い、有用な応答を提供し、重要なことに、有害なコンテンツの生成を避けることを学習します。これには、モデルの性能を向上させるための人間のフィードバックや、モデルの行動をより有用で正直で無害になるよう形作るために報酬と罰則を使用する強化学習がしばしば含まれます。
AI との相互作用
Anthropicのモデルの場合、モデルが訓練されると、あなたが相互作用できるようにデプロイされます。あなたがClaudeや他のLLMと相互作用するとき、あなたはプロンプトを提供しています。これは、モデルが読み、訓練中に学習したパターンに基づいて続きを生成するテキストです。
モデルはデータベースから事前に書かれた答えを取得しているのではありません。代わりに、あなたが書いたものから統計的に続く新しいテキストを生成しています。
コンテキストウィンドウの制限
LLMが一度に考慮できる情報量には実用的な制限もあります。これはコンテキストウィンドウとして知られています。これをAIの作業メモリと考えてください。コンテキストウィンドウには、あなたのプロンプト、AIの応答、そしてあなたが会話で共有したその他の情報が含まれます。
AI企業がより長いコンテキストドキュメントと会話を可能にするためにコンテキストウィンドウを拡大し続けている一方で、これらの制限は、これらのシステムが情報への無制限のアクセスを持たず、ウェブ検索のような専門ツールなしには現在のコンテキストウィンドウを超えたコンテンツを使用できないことを思い出させてくれます。
現代の生成AIの三つの特徴
これらをまとめると、現代の生成AIをこれほど強力にする三つの特徴があります。
1. 膨大な情報処理能力
第一に、訓練中に膨大な量の情報を処理する能力により、言語と知識における複雑で繊細なパターンを学習することができます。
2. コンテキスト内学習能力
第二に、コンテキスト内学習能力です。LLMは、追加の訓練を必要とすることなく、あなたのプロンプトにある指示や例に基づいて新しいタスクに適応することができます。
3. スケールから生まれる創発的能力
そして第三に、スケールから生じる創発的能力です。これらのモデルがより大きくなるにつれて、明示的に設計されていない能力を発達させ、時には創造者さえも驚かせることがあります。
次の動画では、これらのシステムが何をうまくできて何ができないか、そして最も一般的で価値のあるアプリケーションについて探求していきます。
コメント