生成AI時代の波には逆らえない。呑まれるのなら乗りこなそう、ということでLLMの仕組みを理解しよう。

学習リソース

だいたいYoutubeで見れば理解できます。いい時代ですね。

まず視覚的な説明を見てください。ch5,6を見て。理解のために、日本語版、英語版どちらも見てください。

次に、Transformerについて分かりやすい説明の動画、このチャンネルは他の関連する動画も分かりやすいので、見ると良いです。特にMulti-head Attentionの説明が。

ここまできたら、Attention is all you needとGPTの論文をWebで探して読んでみて。ぱらっと気になるとこで良いです。

次はGPT実装を見よう、最初の動画 3Blue1Brown のおすすめでもある、次の動画。元OpenAI社員で、nanoGPTの作者.　Colabも公開されているので、実行しながら動画見て。

Pytorchを使っているので、基本的な使い方、機械学習のプロセスなどは軽く学んでください。GPTも普通の機械学習と変わらないんだなというのがわかります。

nanoGPTではシェイクスピアのデータを使ってますが、自分のデータセットを学習させて出力させている方も参考になります。

ここまでやって分かったのは、GPTの仕組みが分かっても最新のLLMを使いこなす武器にはならない。そもそも知識獲得の仕組みもわからないし、ということでした。相変わらずLLMに入出力のFBをし続けて使いこなすしかないということ。

理解の道のり

以下claude君との共同執筆.意外とためになるし分かりやすい。

こんにちは、Webエンジニアの皆さん。最近、AIの話題で持ちきりだけど、その中核技術であるGPT（Generative Pre-trained Transformer）ってどんな仕組みなんだろう？今回は、自分がGPTを理解していった過程を共有しながら、その基礎となるTransformerモデルとAttention機構について解説していくよ。

まずAttention機構を理解しよう
RNNからの流れを押さえる
2017年の「Attention Is All You Need」論文を読む
TransformerからGPT、BERTの登場を理解する
GPTの詳細な仕組みを学ぶ

この順番で学んでいったら、GPTの全体像がつかめてきたんだ。じゃあ、順番に見ていこう。

1. Attention機構の基本

Attention機構は、入力系列の中で特に注目すべき部分に「注意」を向けることができる仕組みだよ。これがTransformerモデルの核心部分になる。

2. RNNからの流れ

RNN（Recurrent Neural Network）は系列データを扱うのに優れていたけど、長い系列を処理するのが苦手だった。Attention機構は、この問題を解決するために登場したんだ。

3. Transformerの登場

2017年に発表された「Attention Is All You Need」という論文で、TransformerというAttention機構だけを使ったモデルが提案されたんだ。これが現在のGPTやBERTの元になっているよ。

Transformerのブレイクスルー

Transformerモデルには、いくつかの重要なブレイクスルーがあったんだ：

Attention機構のみの使用：RNNやCNNを使わず、Attention機構だけでモデルを構築した。
並列処理の効率化：このモデル構造のおかげで、GPUを使って効率的に並列学習ができるようになったんだ。これが大規模な言語モデルの学習を可能にした重要な要因の一つなんだよ。
- RNNは系列に沿って逐次的に計算する必要があったけど、Transformerは入力全体を一度に処理できる。
- これによって、GPUの並列計算能力を最大限に活用できるようになった。
- 結果として、より大規模なデータセットでの学習や、より大きなモデルの学習が現実的な時間で可能になったんだ。
長距離依存関係の捕捉：Attention機構により、入力系列の離れた位置にある要素間の関係性も直接的に学習できるようになった。

これらのブレイクスルーにより、Transformerは自然言語処理タスクで高い性能を発揮し、その後のGPTやBERTといったモデルの基礎となったんだ。

4. GPTとBERTの誕生

Transformerは、EncoderとDecoderという2つの部分から成り立っている。この構造を元に、GPTとBERTという2つの重要なモデルが生まれた。

GPT: Decoderのみを使用
BERT: Encoderのみを使用

5. GPTの仕組み：Multi-head Attention

GPTの核心部分は「multi-head attention」という仕組みだ。これについて、もう少し詳しく見ていこう。

Multi-head Attentionの仕組み

Multi-head Attentionは、複数の「頭」（head）で並行して注意を向けることができる仕組みだよ。各ヘッドは独立してAttentionを計算し、最後にそれらを結合する。

例えば、「りんごを食べる」という文章を処理する場合：

1つ目の「頭」は「りんご」と「食べる」の関係に注目
2つ目の「頭」は「りんご」の特徴（色、形など）に注目
3つ目の「頭」は「食べる」という動作に関連する情報に注目

Self-Attention

Self-Attentionは、同じ系列内の要素間の関係性を捉えるための仕組みだ。例えば、文章中の各単語がその文章中の他の単語とどのように関連しているかを計算する。

GPTの特徴：文章の続きを予測する

GPTの主な特徴は、与えられた文章の続きを予測できること。例えば「今日の天気は」と入力すると、「晴れです」や「雨かもしれません」といった続きを生成できるわけだ。

これは、大量のテキストデータを学習することで、文脈を理解し、もっともらしい続きを生成する能力を獲得しているんだ。

Scaling Law

GPTの性能向上に関して重要な概念が「Scaling Law」。これは、モデルの規模（パラメータ数）を大きくすればするほど、性能が対数的に向上するという法則だ。

つまり、より大きなモデル、より多くのデータ、より長い学習時間を与えれば与えるほど、モデルの性能は向上していくんだ。これがGPT-3やGPT-4のような巨大モデルが生まれた背景にある考え方だよ。

次のステップ：InstructGPT

ここまでGPTの基本的な仕組みを説明してきたけど、実はこれだけじゃChatGPTのような対話AIの全容は見えてこない。

GPTの原理が分かっても、ChatGPTがどうやって人間らしい対話や指示に従う能力を獲得したのかを理解するには、まだ足りないんだ。

次のステップとしては、InstructGPTという仕組みを理解するのがおすすめ。これは人間のフィードバックを活用して、AIをより有用で安全なものに調整する技術だよ。

興味がある人は、ぜひInstructGPTについても調べてみてね！