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技術的視点から見る生成AIとその活用方法 / 2023-06-09

Shoya Ishimaru
June 09, 2023
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技術的視点から見る生成AIとその活用方法 / 2023-06-09

りそな銀行主催「AI導入のメリットを見極めるセミナー&個別相談会」で使用した資料です。

Shoya Ishimaru

June 09, 2023
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Transcript

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    ஫ࢹ S. Ishimaru, et al. Cognitive State Measurement on Learning Materials by Utilizing Eye Tracker and Thermal Camera. Proc. ICDAR HDI 2017, pp. 32–36, 2017. S. Ishimaru, et al. Augmented Learning on Anticipating Textbooks with Eye Tracking. Positive Learning in the Age of Information (PLATO), pp. 387–398, 2018.
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    条件付き確率の条件部を𝑛𝑛 − 1個前までの単語で打ち切る 𝑃𝑃(𝑦𝑦𝑡𝑡 |𝑦𝑦0 , … , 𝑦𝑦𝑡𝑡−1 ) ≈ 𝑃𝑃(𝑦𝑦𝑡𝑡 |𝑦𝑦𝑡𝑡−𝑛𝑛+1 , … , 𝑦𝑦𝑡𝑡−1 ) = #(𝑦𝑦𝑡𝑡−𝑛𝑛+1 , … , 𝑦𝑦𝑡𝑡−1 , 𝑦𝑦𝑡𝑡 ) #(𝑦𝑦𝑡𝑡−𝑛𝑛+1 , … , 𝑦𝑦𝑡𝑡−1 )  データスパースネス問題をある程度回避できる  テキストの続きを予測する問題を3グラム言語モデルで解く場合 𝑃𝑃 𝑦𝑦 英国, の, 首都, は ≈ 𝑃𝑃 𝑦𝑦 首都, は = #(首都, は, 𝑦𝑦) #(首都, は) ❌ 長距離依存(離れた位置にある単語の関係性)を扱いにくい 𝑦𝑦𝑡𝑡 よりも前に ある全単語 𝑦𝑦𝑡𝑡 から𝑛𝑛 − 1個前 までの単語 どこの首都について聞かれて いるのか考慮できない! 𝑃𝑃 東京 | 首都, は = 0.74 𝑃𝑃 パリ |首都, は = 0.03 𝑃𝑃 … … |首都, は = ⋯ 𝑃𝑃 ロンドン |首都, は = 0.05 𝑦𝑦∗ = 東京 RNN型ニューラル言語モデル (Mikolov+ 2010) 11 BOS softmax softmax softmax softmax softmax 英国 の 首都 は 𝑃𝑃 𝑦𝑦1 |BOS 𝑃𝑃 𝑦𝑦2 |英国 T Mikolov, M Karafiát, L Burget, J Černocký, S Khudanpur. 2010. Recurrent Neural Network Based Language Model. In INTERSPEECH, pp. 1045-1048. 𝑃𝑃 𝑦𝑦3 |英国の 𝑃𝑃 𝑦𝑦4 |英国の首都 𝑃𝑃 𝑦𝑦5 |英国の首都は ✅ 埋め込み表現(単語ベクトル)により類義語・関連語を考慮できる 😟😟 原理上は長距離依存を扱えるが、固定長のベクトルだけでは情報を覚えきれない 😟😟 ネットワークが単語位置方向に深くなるため、学習が難しくなる(勾配爆発・消失) 単語 ベクトル 隠れ状態 ベクトル 確率分布 ベクトル 勾配 消失 ニューラル機械翻訳(系列変換モデル)における進展 12 The capital of UK is + London BOS 英国 の 首都 は 英国 の 首都 は ロンドン  2014年頃から深層学習に基づく機械翻訳の研究が盛んに (Sutskever+ 2014)  機械翻訳モデルと言語モデルのアーキテクチャは似ている  大規模言語モデルの基盤となるアイディア(例:注意機構)が次々と生み出される ✅ 注意機構により、固定長のベクトルだけを用いるのではなく、入力単語の情報を柔軟に 参照しながら翻訳単語の予測を行えるようになり、長い入力文の翻訳精度が向上した 😟😟 入力文中の単語間、出力文中の単語間の長距離依存を考慮しにくい I Sutskever, O Vinyals, Q V Le. 2014. Sequence to Sequence Learning with Neural Networks. In NIPS, pp. 3104–3112. D Bahdanau, K Cho, Y Bengio. 2015. Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate. In ICLR. 注意機構 (Bahdanau+ 2015) どの単語に着目するべきか 自動的に学習・決定される ৚݅෇͖֬཰ͷ৚݅෦Λ Oݸલ·Ͱͷ୯ޠͰଧͪ੾Δ ຒΊࠐΈදݱ ୯ޠϕΫτϧXPSEWFD  ʹΑͬͯྨٛޠɾؔ࿈ޠΛߟྀ͢Δ ೖྗ୯ޠͷ৘ใΛॊೈʹࢀরͯ͠ ௕ڑ཭ґଘ໰୊Λղফ͢Δ Ԭ࡚, େن໛ݴޠϞσϧͷڻҟͱڴҖ, AIPγϯϙδ΢Ϝ੒Ռใࠂձ, 2023 https://speakerdeck.com/chokkan/20230327_riken_llm $IBU (15ͷݪཧ
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  10. ݴޠϞσϧͷେن໛Խ ύϥϝʔλ਺ԯ௒͑  Zhao, Wayne Xin, et al. "A survey

    of large language models." arXiv preprint arXiv:2303.18223 (2023). $IBU (15ͷݪཧ
  11. • ΋ͱͱͳΔϞσϧ͸*OTUSVDU(15ͩͱݴΘΕ͍ͯΔ ৄࡉ͸ະެ։  • ϓϩϯϓτͰ༩͑ΒΕͨਓؒͷࢦࣔʹैͬͯৄࡉͳԠ౴Λฦ͢Α͏ɺ ਓؒͷϑΟʔυόοΫʹΑΔڧԽֶश͕૊Έࠐ·Ε͍ͯΔ •  Ϣʔβʔͷೖྗʹରͯ͠ઐ໳Ո͕ճ౴Λॻ͍ͯ4VQFSWJTFE

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