岡野原大輔のレビュー一覧
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Posted by ブクログ
本書が発売されて1年、大規模言語モデルの使い方や付き合い方については様々な本やＳＮＳで活発的に議論・言及されている。一方で、平易な言葉で技術的な仕組みを語っている本はこれを除いてまだ他にないように思う。
「ChatGPTは入力内容から次の単語を確立で予測して出力(生成)している」とは聞いていたが、具体的にどのような仕組みで予測しているのかをぼんやりと理解できただけでも大きな収穫だった。脳の短期記憶と長期記憶にあたる仕組みを表現できるようになったことで、予測の精度が上がった、と理解した。
最も面白かったのは、何故この仕組みで動いているのか専門家でもよくわかっていないこと。そして、人がどのように -
Posted by ブクログ
大規模言語モデルの正負両面について専門家が初心者向けに書いた本。
序章で初心者向け、とは書かれていたがIT完全初心者の私にはところどころわからないところがあった。
実際には、ある程度ITにかかわる仕事をしていたり、興味を持っている方向けの難易度だと思われる。
本書の中で何度も繰り返されていたことは、
①大規模言語モデルは間違える（存在しない記憶を作り出す）ことがある
⇒機械以外の第三者の裏どり、間違っている可能性をもって自分で考える必要性
②大規模言語モデルは「道具」であり「人間」ではない
⇒うまく使えば有益であるが、機械であるが故に基本的な常識や価値観がかけていることを理解した上で使う -
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Posted by ブクログ
タイトルにある通り、
「知能」とは何か、を定式化し、大規模言語モデル(LLM)が
それを満たすといえるのかを問うたり、
あるいはLLMのふるまいから「知能」とは何かを考える
道筋をつけるものかと思って購入したが、
そういうのはほとんどなかった。
帯にあたる部分に書いてある、
「何が可能か」「どんなリスクがあるか」「どう付き合うか」
がメイン。
LLMやその他の言語学習モデルが簡単に説明されている。
同シリーズの「クオリアはどこからくるのか？」を
先に読んでいたので、そういった内容を期待して
肩透かしを食らってしまったが、
ChatGPTなどの啓蒙書としてはちょうどいいかも。 -
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Posted by ブクログ
著者が大事にしていることを理解できた。
深層学習、強行学習についてもたくさん触れられていて、
とても勉強になった。
★motivation driven ; 熱意を元に
自分たちが自ら選び、成果と真剣に向き合う。
簡単すぎるコンフォートゾーンと、難しすぎるパニックゾーン、そのあいだにあるラーニングゾーン。
今よりちょっと背伸びできるタスクがラーニングゾーン。
ラーニングゾーンを目標に設定すべきである。
★演繹的なプログラミングから、帰納的な手法へとパラダイムシフトが起きている
★相手のことを尊重できて、自分自身にちゃんと取り込めているのかといった成長の軸が大事である
★どんどん新しいことにチ -
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