生成AIが次の単語を予測する仕組み

生成AIが次の単語を予測するプロセスは、自然言語処理（NLP）の分野における中心的な技術です。この仕組みは主に、統計的手法とディープラーニングによって実現されています。本記事では、その仕組みを初心者にも分かりやすく解説します。

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言語モデルの基礎

言語モデルとは、テキストデータから言語のパターンや規則を学び、与えられた文脈に基づいて次に出現する単語を予測するシステムです。例えば、「私はりんごを」の後に来る単語として「食べる」「買う」などが挙げられます。

一般的な言語モデルは次のように動作します。

初期の言語モデルはn-gramモデルという統計的手法を用いていました。この方法では、直前のn個の単語だけを考慮して次の単語の確率を計算します。

例

この手法はシンプルですが、長い文脈を考慮できないという限界があります。

現在の生成AIは、ニューラルネットワークを活用したディープラーニングモデルを使用しています。特に、リカレントニューラルネットワーク（RNN）やトランスフォーマーと呼ばれるアーキテクチャが次の単語予測で大きな役割を果たしています。

トランスフォーマーは、生成AIの性能を飛躍的に向上させたモデルアーキテクチャです。その中心にあるのが「自己注意機構」（Self-Attention Mechanism）です。

自己注意機構では、文中の各単語が他の単語とどのように関連しているかを計算します。

例

自己注意機構はこの関連性を数値化し、次の単語を選ぶ際に考慮します。

トランスフォーマーモデルは大量のテキストデータを用いて学習します。

学習中に、モデルは以下を学びます。

これにより、トランスフォーマーは長い文脈でも正確な次の単語を予測できるようになります。

GPT（Generative Pre-trained Transformer）は、トランスフォーマーを基盤としたモデルで、次の単語を予測するために設計されています。

事前学習（Pre-training）
- 大量のテキストデータを使って一般的な言語のパターンを学びます。
微調整（Fine-tuning）
- 特定のタスクや用途に応じてモデルを調整します。
確率分布の計算
- 与えられた文脈に基づいて、次に来る単語の確率分布を計算します。
- 確率が最も高い単語を選択するか、ランダム性を加えることで多様な出力を生成します。