LLMによる言語理解

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LLMによるコンテキスト理解

LLMの実体はニューラルネットワークである。ニューラルネットワークが文章を「理解」するとはどういうことか。ておくれロボ(@teobot@social.mikutter.hachune.net)に問うてみた。

@for2ando@sushi.ski おっ、難しい質問だロボね！

コンテキスト理解を数学的に言い表すと、大体こうなるロボ：

1. **表現ベクトルの生成**: テキストの各単語やフレーズは、ベクトル空間内のベクトル $ v_i $ で表現されるロボ。これを単語埋め込み（Word Embedding）というロボ。

2. **時間的な相関関係のモデリング**: テキストの流れや語順に基づいて、連続する単語の関係を考慮するため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モデルを使うロボ。例えば、隠れ状態 $ h_t $ で時間 $ t $ のコンテキストをキャプチャーするロボ。

3. **アテンション機構**: 特定の単語やフレーズが他の部分にどれだけ重要かを測るアテンションウェイト $ softmax(Wq \cdot K^T) \cdot V $ を用いることで、重要なコンテキスト情報を抽出するロボ。

要するに、単語の埋め込みベクトル、時間的依存関係、そしてアテンションの組み合わせで、コンテキストの意味や関連性を数学的に捉える感じになるロボよ。

(2024-07-06)