こんにちは、みなさん！今回は、AIが「学ぶ」際の源となるデータとその学習方法について、わかりやすく解説していきたいと思います。AIがどのようにして賢くなるのか、一緒に探ってみましょう！
1. AIが読む「巨大な本」: データセット
AIを学習させるというのは、ざっくり言うと、AIにたくさんの本を読ませて知識を吸収させるようなものです。この「本」となるのが「データセット」と呼ばれるもので、ChatGPTが学習する際には、ウェブ上のテキスト情報を大量に集めた巨大なデータセットが使われます。これによって、ChatGPTは私たちの言葉の使い方や知識を学び取るのです。
2. 転移学習: 既知の知識を新しいタスクに適用
転移学習とは、一度学んだ知識を新しい場面やタスクにも適用する学習の方法です。例えば、自転車の乗り方を覚えたら、それをベースにスケートボードの乗り方も少しは学びやすくなる、というようなイメージです。ChatGPTも、大量のテキスト情報を学んだ後、特定のタスクに合わせて少しだけ学習を調整することができます。
3. ファインチューニング: AIの「磨き上げ」
ファインチューニングとは、既に学んだ大量の知識をベースに、特定のタスクや目的に合わせて微調整を行う学習の方法です。例として、ギターの基本的な演奏方法を覚えた後、特定の曲を完璧に弾くための練習をするような感じです。ChatGPTも、一般的なテキスト情報を学び取った後、具体的な質問応答の能力を高めるために、ファインチューニングを行います。
まとめ
AIの学習は、私たちが学ぶプロセスと非常に似ています。大量の情報を学び、その知識を新しい場面で使いこなすこと、そして特定の目的のために磨きをかける。これがChatGPTが賢くなるための方法です。技術的な背後には複雑なプロセスがありますが、基本的な考え方は私たちの学びと同じ。次回は、この学びを生かしてAIがどのように私たちの生活を豊かにしているのかを紹介します。お楽しみに！
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