LLMをゼロから構築する：ベクトル、行列、高次元空間

この記事は3部構成のシリーズの2番目で、AIに関する専門知識が限られている技術的な読者向けに、大規模言語モデル（LLM）の仕組みを分かりやすく説明しています。Sebastian Raschkaの著書「Build a Large Language Model (from Scratch)」に基づいたシリーズの第19部を基に、LLMにおけるベクトル、行列、高次元空間（ボキャブラリー空間と埋め込み空間）の使用方法を説明します。著者は、LLMの推論を理解するには高校レベルの数学知識だけで十分であり、トレーニングにはより高度な数学が必要であると主張しています。この記事では、ベクトルが高次元空間でどのように意味を表すか、そして行列乗算がこれらの空間間でどのように射影を行うかを詳細に説明し、ニューラルネットワークにおける線形層と関連付けています。