この動画は、AIチャットボットであるChat GPTについて詳しく説明しています。Chat GPTは、詩を書いたり、弁護士試験に合格したり、さらには有名人を作り出すことさえできる革新的なAIです。この動画では、Chat GPTがどのように動作し、どのようにして開発されたのか、そしてその起源について説明しています。
まず、Chat GPTはOpenAIの大規模言語モデルであるGPT-3.5の一般公開版で、大量のテキストデータを学習し、その学習データに似た出力を生成するという基本的な機能を持っています。このモデルは、インターネット、デジタル化された書籍、ウィキペディアなどから得られた500ギガバイト以上のテキストデータを学習しました。このテキスト全体を学習するには多大な時間と費用がかかり、GPT-3は、数ヶ月にわたって並列処理を行うスーパーコンピュータで300年分の単語を処理した結果、生まれました。
また、この動画では、AIの整列問題、つまりAIが人間の価値観を尊重し、私たちに害を及ぼさないようにするための探求についても触れています。OpenAIの言語モデル、GPTは、協力性、真実性、無害性などの人間の価値観に合わせて単語の選択を行うように訓練されています。この整列は、モデルの訓練中に人間のフィードバックから強化学習を行うことで実装されました。OpenAIは、40人の契約者を雇って応答を評価し、これを元にモデルが生成するテキストが人間の価値観に合致するように強化学習を行いました。
しかし、重要なこととして、Chat GPTはあくまでAIであり、人間のように思考や感情を持つわけではないということが強調されています。ユーザーからの質問に対する応答は、学習したテキストデータに基づいて最も適切な単語を選択するだけで、その背後には思考や意識は存在しません。
そして、Chat GPTの技術的な側面についても詳しく説明されています。モデルは大量のテキストデータを与えられ、単語間の数十億の関連性を利用してプロンプトに対する応答を生成します。モデルの応答は、次に選ぶ単語にランダム性を加えることで新鮮で人間らしいものに保たれます。
しかし、Chat GPTは完全ではなく、モデルが生成するテキストが人間の価値観に合致するようにするための強化学習の過程で、いくつかの問題が生じることもあります。例えば、モデルが不適切な言葉を選択する可能性があります。これは、モデルが人間の価値観を完全に理解していないためです。また、モデルが生成するテキストは、モデルが学習したテキストデータに基づいているため、そのテキストデータに偏りがある場合、モデルの出力も偏る可能性があります。
最後に、Chat GPTはあくまでAIであり、人間のように思考や感情を持つわけではないということが強調されています。ユーザーからの質問に対する応答は、学習したテキストデータに基づいて最も適切な単語を選択するだけで、その背後には思考や意識は存在しません。これは、AIが人間の代わりになることはないという重要なメッセージを伝えています。
コメント欄の意見:
Roryさん「ChatGPTは人間が書いたかのように思っている人が多いけど、実際には異なるスタイルや署名があるため、他人が書いたコードを見破るのは非常に簡単だよ」
Nik Xさん「AIが書いたテキストが増えると、OpenAIは将来のトレーニングデータにそれらのテキストを含めないように気をつけなければならないだろう。自分自身の出力を過剰に学習するとモデルに混乱を招くかもしれないが、その結果がどうなるかも興味深いだろう」
ectopicortexさん「Kyleが誤情報が問題になると言ったとき、ロバート・ハインラインの『異邦人』を思い出す。コンピューターやビデオを信用できない状況が描かれていて、『公正な証人』は、経験したことをバイアスに影響されずに記述するように訓練された人間のことだ」
Fishappy0 _さん「AIに興味を持ち始めたばかりの人間として、これはまさに言語モデルの最も本質的な説明であり、使用される数学のエッセンスを伴っている。2b1bのビデオよりも少し詳しく、データサイエンスの授業のように感じられた。良い仕事を続けてください!」
pedraumbassさん「フィードフォワードの部分は、結果をただ前に伝えるだけではありません。完全に接続されたフィードフォワードニューラルネットワークを介してそれを渡し、モデルに多くの重みを加える基本的なニューラルネットワークです。それから次のブロックに渡されます」
Hugo Ferreiraさん「驚くべきことは、私がChatGPTにプロンプトを与えるとき、私は話す言語を混ぜ合わせる傾向があります(現在は5か国語)。彼はすべての言語で完全に理解しています。英語の話についても、それだけで十分なのですが、ChatGPTは自分が知っているすべての言語で計算を行います。本当に驚くべきことです」
sleepさん「スーパーヴィランのカイルのAIコンパニオン、アリアの力の一部を模倣するために、彼らがやらなければならないことを見てください」
Alx FSさん「この説明は素晴らしいです!YouTubeにはChatGPTの動作原理を説明しようとする数百の動画がありますが、浅はかであり、過度に複雑にしたり、理解していない用語だけを触れたりしています。これは、誰でも理解できるように簡単に説明しようとする最高の説明ビデオです。素晴らしい仕事です!」
nobodyさん「Kyleがビデオをフォーマットする方法や、最も複雑なトピックを説明しやすくする方法が本当に楽しいし、驚くべきビデオをありがとう」
Ender7jさん「OpenAIがユーザーが提供する入力を将来のトレーニングセットとして保持しているのかどうか知りたいです。また、トレーニングループを実行するために使用されるハードウェアと並列コードも知りたいです」
Vindex 730さん「Kyle、あなたのビデオが大好きです!非常によく説明されていて、これらのトピックがどれだけ複雑であっても、驚くほど理解しやすいです」
Erik Pageさん「これはまさに傑作です。さまざまな技術レベルのLLMについて12,288回も解説を読んだり聞いたりしましたが、これが一番です。とても素晴らしい!」
Repposhさん「ChatGPTを説明するこのビデオはまさに宝物です!この高度な言語モデルがどのように機能し、その応用について包括的に解説しており、非常に興味深いです。ChatGPTが連続した意味のある応答を生成できることは驚異的であり、自然言語処理の重要なブレークスルーです。様々な産業や日常のやり取りへの潜在的な影響は本当に興奮するものです。この素晴らしいテクノロジーに光を当ててくれてありがとう!」
Friendly Neighborhood Pool Boyさん「Kyleがリアリティワーピングや物質操作、例えば分子操作について解説してほしいです。SCPについても解説してほしいです。数学がどのように発明されたのかも知りたいです。それは信じられないことです」
James Kingさん「素晴らしいビデオです。ポップサイエンス的なアプローチで説明するのは難しいテーマであり、素晴らしい仕事をしています。これらの機械学習モデルの大きな課題の一つは、それらが行っていないことを伝えることです。多くの人々が推測を楽しんでいて、それをする際に受動態を使用する傾向があります…それが、これらのシステムを「考えている」、「知性を持っている」、または私たちと同じような推論をしているように思わせる原因になることがあります。このような明快な説明が、人々の心を落ち着かせ、その推測の一部を打ち消すのに役立つことを願っています」
Inventor Brothersさん「非常に簡潔な説明です!ありがとうございます、Kyle!最近、単語のシーケンスを入力として取り入れる言語モデルに興味を持っていて、自分で理解しようとしていました。ここで完璧に説明してくれました!」
Jamie Knightさん「このビデオを作ってくれてありがとう。抽象度と詳細のバランスがちょうど良いです。
私は自分の人生に関連する人々にこれを共有して、彼らが私に送ってくるAIの嘘に反論する方法を学ぶのを助けました。
私はこの技術に興奮しています。ただし、Tom Scottと同じ考えを持っています。これはインターネットと同じくらい世界に影響を与える何かの始まりです。良いことも悪いことも!これからの数十年は興味深いものになるでしょう!」
Andrew Biandoさん「中間結果や視覚的なバージョンに対してこれがどのように機能するか教えていただけますか?芸術家が自分の芸術分野にどのように影響するかを理解しようとしている人々には素晴らしい情報になると思います」
Connor Jensenさん「このビデオを作ってくれてありがとう。人々は一般的にAIについて理解していないことがたくさんあります(私も含めて)。理解が不足しているために、間違った情報や理解しづらい情報が広まることがあります。このビデオは、AIの基本原理をわかりやすく説明し、公正な証人の役割について認識するのに役立ちます。ありがとうございます!」