LLMのドットプロダクト思考：文を完成させる精度と意味の乖離

記事が言いたかったこと 大規模言語モデルの動作原理：単語のベクトル化と文生成 最近、ChatGPTのような大規模言語モデル（LLM）が、友人以上に的確に文章を完成させられることが注目されています。しかし、これらのモデルは本当に思考したり、理解したりしているのでしょうか？ 実は、LLMは思考や理解ではなく、単語やフレーズが内部でどのくらい類似しているかを測定しているだけです。具体的には、高次元のベクトル同士の角度を計算する「ドット積」を使っています。このベクトル空間における「角度」が小さなほど、2つの単語やフレーズが類似していると判断され、ドット積の値が高くなります。これが、モデルが次の単語を予測する基準となっています。 たとえば、「猫」や「マット」の意味を理解していないモデルでも、これらが文脈上でよく一緒に使われることがわかれば、「猫がマットの上に座る」というような文章を生成できます。ドット積による予測は精度が高いですが、それらの単語やフレーズの本当の意味や背景を理解することはできません。 ドット積の概要とその重要性 ドット積は、2つのベクトル間の関係性を数値化します。LLMでは、各単語やフレーズがベクトルとして表現され、これらのベクトル同士のドット積を計算することで、単語の順序や文の構造を決定しています。この方法で、モデルは過去のデータを学習し、新しい文章を生成することが可能になります。 しかし、ドット積の計算だけでは、意味の深い理解や推論は行われません。モデルはあくまで、統計的な手法で頻出のパターンを学習し、それに基づいて予測を行うだけです。つまり、AIは非常に流暢に文章を生成できますが、その言葉の意味を実際に理解しているわけではありません。 なぜドット積に限界があるのか 大規模言語モデルは、ドット積を通じて多くの情報から学習できますが、それではまだ真の意味を捉えることはできません。人間の言語理解は、文脈や感情、常識などを駆使して行います。これに対して、AIは文字列の並びや頻度に基づいてのみ予測を行います。例えば、比喩や皮肉、複雑な状況を理解することは難しいでしょう。 まとめ 大規模言語モデルの成功は、ドット積のような単純な数学的計算に支えられています。しかし、その精度の高さとは裏腹に、これらのモデルは言葉の本当の意味や文脈を理解していません。これにより、AIが流暢に文章を生成できる一方で、人間のような深い理解や感情的な推論には限界があるということを理解することが重要です。