大規模言語モデル出力のエントロピー：情報理論的視点
2025-01-13
この記事では、ChatGPTのような大規模言語モデル（LLM）の出力を情報理論の観点から探っています。著者は、各出力トークンのエントロピーを計算することで、モデルが次のトークンを予測する際の確実性を測定します。実験の結果、文末や単語の断片ではエントロピーが低く（確実性が高い）、記述的な文ではエントロピーが高くなる（不確実性が高い）ことが示されています。低エントロピーと高エントロピーの状況でモデルが選択したトークンの種類を比較すると、低エントロピーは事実の記述（固有名詞を含む）と、高エントロピーは記述的な文と相関していることがわかります。さらに、タミル語の例を用いて説明し、真偽を見極めることの重要性を強調しています。
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