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。
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この記事では、大規模言語モデルにおける自己注意機構の内部動作を深く掘り下げています。著者は、マルチヘッドアテンションとレイヤー化されたメカニズムを分析し、一見単純な行列演算がどのようにして複雑な機能を実現するのかを説明しています。中心となる考え方は、個々のアテンションヘッドは単純ですが、マルチヘッドアテンションとレイヤー化によって、複雑で豊かな表現が構築されるということです。これは、畳み込みニューラルネットワークが層ごとに特徴を抽出していく方法に似ており、最終的には入力シーケンスに対する深い理解を実現します。さらに、この記事では、アテンション機構がRNNモデルの固有の固定長ボトルネック問題をどのように解決するのかを説明し、クエリ、キー、バリュー空間のアテンション機構における役割を例を用いて説明しています。
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この記事では、Sebastian Raschkaの著書『ゼロから始める大規模言語モデル』のDropoutに関する章を学習した著者の経験を記録しています。Dropoutは、訓練中にランダムに一部のニューロンや重みを無視することで過学習を防ぎ、モデル全体に知識を広く分散させるための正則化手法です。著者はDropoutの実装方法を詳細に説明し、大規模言語モデルへの適用におけるいくつかの詳細な問題、例えば、Attention重みまたは値ベクトルへのDropoutの適用、結果として得られる行列の再バランス方法などを考察しています。この記事では、実用的なDropout率の選択や、バッチ処理のための高階テンソル処理の課題についても触れ、今後の学習への準備を整えています。
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これは、著者がSebastian Raschkaの「ゼロから始める大規模言語モデル」を読み進めている様子を記録したシリーズ記事の8本目であり、訓練可能な重みを用いた自己注意機構の実装に焦点を当てています。GPTスタイルのデコーダーのみのトランスフォーマーLLMに関わるステップ、つまりトークンと位置の埋め込み、自己注意機構、注意スコアの正規化、コンテキストベクトルの生成をまずレビューします。記事の中心は、スケーリングされたドット積注意機構であり、訓練可能な重み行列がどのように入力埋め込みを異なる空間（クエリ、キー、値）に投影するかを説明しています。効率的な計算のために行列乗算が活用されます。著者はこのプロセスの明確で機械的な説明を提供し、因果的自己注意機構とマルチヘッド注意機構といった今後のトピックのプレビューで締めくくります。
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この記事では、ChatGPTなどのAIが普及した時代におけるブログ執筆の価値を探っています。AIが容易に情報を取得・統合できるようになった現在でも、ブログ執筆には依然として価値があります。それは、自身の知識の定着、他者への貢献、個人的ブランド構築（ただしブログだけでは難しい）、達成感の獲得、そして思考能力を示す文章ポートフォリオの構築によるキャリアアップといったメリットがあるためです。著者は、AIの影響は読者とのインタラクションによる達成感の減少に留まり、ブログ自体の価値を否定するものではないと主張しています。
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ブロガーは、軽病からの回復中に過去のブログ記事を見直し、最も人気のある記事は共通のパターンに従っていることを発見しました。それは、新しいスキルを学び、それをチュートリアルにまとめるというものです。彼は、この書き方は自分の知識を固めるだけでなく、他の人々も助けるものだと考えています。これらのチュートリアル形式のブログ記事は、彼が学習中に欲しかったまさにリソースであり、読者には明確で詳細な学習ガイドを提供しています。今後、彼はさらに多くの「TIL 深掘り」を作成し、学習の過程を共有する予定です。
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