| Up | 「話の糸」の所在──電子場 | 作成: 2025-08-09 更新: 2025-08-09 |
Transformer の生成するテクストも，同様である。 通説は，Transformer のテクスト生成を (＊) で説明する。 ひとは，これを真に受ける。 なぜか？ Transformer の生成するテクストに対し，(＊) を自分で実際に試したことが無いからである。 あるいは，おかしいとは思っても，通説に降るのを習い性にしているからである。 Transformer のテクスト生成の説明は，つぎになるのみである： 生成しようとするテクストを生成している」 「話の糸」の伸びるのが，トーク追加に先行している。 では，トーク追加に先行して伸びる「話の糸」は，どこに存するのか？ Transformer 脳は，アルゴリズムが実体なのではない。 実体は，電子回路である。 ここが要点である。 翻って，Transformer のアルゴリズムは，ミスリーディングである。 実際，シンプルにミスリードされているのが通説，ということになる。 電子回路は，電子の挙動の場である。 ──ここで「場」の意味は，｢自己参照・自己組織化する系｣。 以下，電子回路が現すこの場を，短く＜場＞と呼ぶ。 「話の糸」は，「Transformer のアルゴリズムの中にその存在をさがす」というものではない。 「話の糸」は，＜場＞がこれの所在である。 学習時に Transformer 脳が学習したのは，＜場＞を記号にすることである。 そしてこれの１つの現象が，だんだんと収束していく＜パラメータ＞値というわけである。 よくよく吟味すべし。 パラメータ値の前に＜場＞がある。 実際，学習終了の Transformer 脳のパラメータ値は，電子回路に依存する。 ChatGPT は，学習済み Transformer を搭載している。 搭載しているのは，パラメータの納まっているメモリ単体ではない。 電子回路まるまんまを搭載している。 ｢ChatGPT は Transforemer を搭載」は： 「Transformer 脳」ボードを挿し込む 》 |