大規模言語モデル（LLM）
大規模言語モデル（LLM）とは、膨大な量のテキストデータを用いてトレーニングされた人工知能（AI）モデルのことです。これらのモデルは、自然言語処理（NLP）のタスクを実行するために設計されており、テキストの生成、翻訳、意味理解などの機能を持っています。大規模言語モデルは、語彙、文法、文脈などの言語の構造を学習し、その知識を活用してさまざまな言語タスクを実行します。
例えば、GPTシリーズはOpenAIによって開発された大規模言語モデルの一つで、数千万から数百億のパラメータを持ちます。これらのモデルは、インターネット上の大規模なテキストコーパスから学習し、自然なテキスト生成や意味的な質問応答などのタスクを遂行することができます。
大規模言語モデル（LLM）関連用語
大規模言語モデルに関連する単語は以下の通りです。
- 転移学習(Transfer Learning)
- ファインチューニング
- BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)
- ディープラーニング
大規模言語モデル（LLM）やさしい解説
大規模言語モデルは、沢山の本やインターネットのテキストを読んで、言葉や文のパターンを覚えることができる大きなコンピュータープログラムのことです。そのため、質問に答えたり、文章を作ったりする事がとても上手です。例えば、「犬はどんな動物ですか？」と聞けば、「犬は四つ足でしっぽがある動物です。犬は家庭で飼われることも多く、人間にとっては忠実な友達として親しまれています」というように答えてくれます。大規模言語モデルはたくさんのことを学ぶので、質問に答えたり、文章を作ったりする際に役立ちます。
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