大規模言語モデルの基礎：トークン化と埋め込み

ChatGPTやBardのような様々なGen AIツールが、私たちの複雑な質問に効率的に答える方法について、考えたことがありますか？巨大なデータサイズの中で、私たちの質問を処理し、人間らしい応答を生成するために、幕後で何が起こっているのか？深く掘り下げていきましょう。 ジェネレーティブAIの時代において、自然言語処理は、マシンが人間の言語を理解し生成する方法において、中心的な役割を果たしています。このアプリケーションの実装は、スマートチャットボット、翻訳、感情分析、知識ベースの開発など、多くの分野にわたります。このGen AIアプリケーションの中心テーマは、様々なソースからのデータをストアし、それらを照会して人間の言語応答を生成することです。但し、内部ではどう機能しているのか？この記事では、人間のクエリーを理解し、知識ベースを応答に変換するために、トークン化と埋め込みという概念を探ります。