1. 技術的背景
Chatgpt 日本語 Transformerと呼ばれるニューラルネットワークモデルに基づいています。Transformerは、Attention Mechanismという仕組みを使用して、文脈を理解し、文の生成を行うことができます。このモデルは、大規模なテキストデータセットで事前にトレーニングされます。
2. 開発過程
チャットGPTの開発過程は、以下のようなステップで進行します。
データ収集: 大量のテキストデータを収集し、トレーニングに使用します。これには、ウェブ上の記事、書籍、会話テキストなどが含まれます。
事前トレーニング: 収集したデータを使用して、Transformerモデルを事前トレーニングします。この段階では、言語モデルを構築し、文脈理解能力を高めます。
微調整: 事前トレーニングされたモデルを、特定のタスクやドメインに適応させるために微調整します。これにより、特定の目的に最適化されたモデルを得ることができます。
評価: 微調整されたモデルの性能を評価し、必要に応じて改善を行います。これには、人間の評価者による評価や自動評価指標の使用が含まれます
