大規模な言語モデルの理解：（チャット）GPTとBERTの物理学

大規模な言語モデルの理解：（チャット）GPTとBERTの物理学

物理学者による洞察：粒子と力が私たちにLLM理解の助けとなる方法

ChatGPT、またはより一般的には、Large Language AI Models（LLMs）は、私たちの生活に普及しました。しかし、LLMsの数学や内部構造のほとんどは一般の人には不明瞭な知識です。

では、ChatGPTのようなLLMsを魔法の黒箱として捉えるのを超えてどうすればよいのでしょうか？物理学が答えを提供するかもしれません。

誰もが物理的な世界について多少の知識を持っています。車、テーブル、惑星などのオブジェクトは、数兆の原子から構成され、簡単な物理法則に従っています。同様に、ChatGPTのような複雑な生物は、芸術や科学などの高度な概念を生成する能力を持っています。

LLMsの構成要素の方程式は、物理の法則に類似しています。したがって、簡単な物理法則から複雑さがどのように生じるかを理解することで、LLMsがどのように動作し、なぜ動作するのかについての洞察を得ることができるかもしれません。

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単純さからの複雑さ

私たちの世界は本質的に複雑ですが、非常に少数の基本的な相互作用で説明することができます。例えば、複雑な雪の結晶やバブルフィルムは、分子間の簡単な引力に関連付けられることがあります。

では、複雑な構造がどのように生じるのでしょうか？物理学では、最小から最大のスケールにズームアウトすることで複雑さが生じます。

言語に対して類推すると、英語は26のアルファベットから始まります。これらの記号は約10万の使える単語を構成することができ、それぞれが独自の意味を持っています。これらの単語から、無数の文、パッセージ、本、巻物を生成することができます。

この言語の階層構造は、物理学で見つかるものと類似しています。現在の基本法則（標準模型）は、クォークや電子などの限られた数の素粒子から始まります…

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