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辻 (2023)
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自然言語は極めて複雑で、人間は赤ちゃんの頃から段階的に経験を通じて習得します。対してLLMは人間の言語獲得プロセスを模倣することで、人工知能システムに高度な言語スキルを、人間が言語を習得するよりもはるかに短い時間で身に付けさせます。‥‥‥
これまでのAI技術では実現が難しいとされていた「人間との自然な対話・応答」がLLMによって実現が可能になった‥‥‥
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以下，辻 (2023) から引用：
- 「LLM」とは
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膨大なテキストデータから言語のパターンを学習し、テキスト生成や要約などのテキストに関わるタスクを高い精度で行うことができる深層学習モデル」
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数十億ものパラメータから成る巨大なニューラルネットワークで、膨大な量のテキストデータから学習を行う
- 代表的なLLMの例
- Google : PaLM
- OpenAI : ChatGPT
- Meta: Llama
- Databricks : Dolly
- LLM の実行可能なタスク
- 文章の作成・要約・校正・言い換え
- 文章の分類
- 質問に対する回答・チャット
- 情報の検索・抽出
- プログラムのコードチェック・バグチェック
- 多言語翻訳
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