言語モデルはどう文章を書くのか

重みは凍結され、何も覚えられません。スライダーを動かして、モデルが次の断片を何度も選び続ける様子を見てください。

温度 1.00
Top-P 0.90

図の一部をタップすると、その段階が開きます。

繰り返しの全体

文字列 → 断片 → 前の断片への線 → 凍結された層 → 確率 → 裾を切って無作為に1つ引く → 断片を末尾に足す。そしてまた最初から。モデルを使っているあいだ、これ以外は何も起きていません。

収録内容

  1. 1 文脈と断片 — 窓は有限です。いっぱいになれば生成は止まります。窓の外のものをモデルは何も持っていません。
  2. 2 文脈への注意 — 線は毎ステップ計算し直されます。断片が1つ増えれば、線の絵はまるごと変わります。
  3. 3 凍結された重み — 学習は重みを変え、利用は変えません。同じ網の、二つの異なるモードです。
  4. 4 確率、温度、Top-P — 両方のスライダーを動かして「バナナ」を見てください。高い温度と1に近いTop-Pの代償がそこにあります。
  5. 5 生成の繰り返し — モデルは文を書いているのではありません。一歩進み、また一歩進む。それだけです。
続きを読む AI依存について:兄だと思っていた相手は弟だった AIとの率直な対話がなぜ企業への贈り物になったのか。ルーチンはモデルに任せ、思考は人の側に残すという線引きについて。

インタラクティブな解説

温度 1.00
Top-P 0.90
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