AIはどうやって作るのだろう？
AIに聞いてみたいと思う。
ChatGPTに聞いてみた。
私「あなたのようなAIはどうやって作るんですか？」
私のようなAIは、大規模な言語モデルとしてOpenAIによって開発されました。具体的な作成方法は、以下のような一般的な手順になります：
データ収集: まず、大規模なトレーニングデータが必要です。数十億から数百億の文を含むテキストデータを収集します。このデータは、ウェブページ、書籍、ウィキペディアなどから収集されます。
データの前処理: 収集したデータをクリーニングし、不要な要素を取り除きます。テキストをトークン化し、単語や文字の系列に分割します。
モデルの設計: GPT-3.5のようなモデルは、トランスフォーマーと呼ばれる深層学習アーキテクチャを使用しています。このアーキテクチャは、自然言語処理タスクに非常に効果的で、長期的な依存関係を理解する能力があります。
モデルのトレーニング: 膨大な計算リソースを使用して、モデルをトレーニングします。トレーニングの過程では、データセットを使用してモデルが文のパターンや文法を理解できるように調整されます。
ファインチューニング: モデルは、一般的な言語タスク（文章生成、質問応答、翻訳など）を達成するために、特定のタスクに対してファインチューニングされることがあります。これにより、モデルは特定のタスクにおいて高い性能を発揮するようになります。
テストと評価: モデルのトレーニングが完了したら、さまざまなテストセットを使用して性能を評価します。性能が十分に高いと判断された場合、モデルは一般に公開され、使用可能になります。
なお、AIの開発は継続的なプロセスであり、トレーニングデータやアーキテクチャ、トレーニング方法の改善によってモデルの性能が向上していくことがあります。
時間と手間が掛かっているということはわかりますね。
私「日本語を使えるAIというのは作るのが難しいのですか？」
はい、日本語を使えるAIを作成することは英語などの一部の言語よりも難しい場合があります。これはいくつかの理由によるものです。
日本語の複雑さ: 日本語は単語の表記が異なる漢字、ひらがな、カタカナの組み合わせで構成されています。また、日本語の文法も英語とは異なるため、言語モデルが日本語を理解し、生成するためにはそれを十分に学習する必要があります。
データの入手: 日本語の大規模なトレーニングデータを収集することは、英語のような言語に比べて難しい場合があります。特に、著作権やライセンスの制約が厳しいため、利用可能なデータが限られていることがあります。
言語モデルの適応: 英語の場合、既に多くのトレーニング済みの言語モデルが存在し、新しいタスクに対してファインチューニングすることで比較的容易に利用できます。しかし、日本語の場合、言語モデルを初めからトレーニングする必要があることが多く、それには膨大な計算リソースと時間が必要です。
ただし、AIの研究は進化しており、日本語を含む多様な言語に対応したモデルが徐々に開発されています。近年では、日本語の自然言語処理技術も向上してきており、より高度な日本語のAIを開発することが可能になってきています。
しかし、これだけ自然に答えられるようになっているんですからすごいですよね。
