高橋聡のレビュー一覧
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Posted by ブクログ
ネタバレブックカタリスト倉下さんお勧めとの話をPodcastで入手し、それではと軽い気持ちで読み始める。
あれ、これは初心者向けではなくある程度の前提知識のある中級者向けだなと勘づくが、本の薄さに励まされ読み進めてみる。
私なりに理解して点としては、
・ChatGPTがなぜそのような回答に行き着くかは、本書刊行時点ではブラックボックス(現在はどうなのだ？)
・論理的な計算処理で導ける質問に対しては苦手、ハレーション。そこに、著者開発のWoifram/Alphaとの協働で、ブースト可能だよという売り文句。(実際にコラボしてるのかな？)
・構造論(シンタックス)と意味論(セマンティック)の観点から -
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Posted by ブクログ
原文ブログを読んで、理解及ばなかったと思って、そのまとめの日本語訳を手にした訳だけど、大体、読んだ通りだった。Wolfram氏の哲学（ChatGPTの「自然言語」とMathematica・Wolfram言語の「計算言語」の融合で、相補的な進展の先に進む）がよく分かる。計算言語の創始者とも言える氏が、自然言語を高く評価しているのは予想外だった。
NNの説明までは良い。ニューロンの中間層で絞られる事自体に意味があると。
人間の脳との働きが似ているという説には肯定的。だからこそ、説明不能というのも理解できる。
シナプスに当たる計算ユニットにメモリを持たせて独立で演算、というアイデア自体は、既に市場 -
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Posted by ブクログ
NNのはなしから始まって、DL、Transformerのアテンション機構まで解説しながら、普段私たちの脳内で行われる「言語構築」との対応について考察されている。抽象的な表現・図が多くて辛い部分もあるので「最高の解説書」かはわからないが、正しくない軽視や過信は修正できそう。
あと、「正解を導くようなもの（たとえば計算問題）は苦手なので、俺の作ったWolfram｜alphaを使え！いつかChatGPTと融合して最強になるぞ！」という宣伝があるので、「この書籍にはプロモーションを含みます」という感じだった。
そして、計算言語、という概念は非常に興味深い。言語を数学・物理的に捉えられる可能性が出て -
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Posted by ブクログ
ネタバレプロの翻訳者がどのような仕事をしているのか。原著者が伝えたいこと伝え方を読み取り、絵コンテのイメージを作ってから、翻訳先の言語での表現と、読み手がどのように読むのかを意識する。原文の読み手～訳文の書き手→訳文の読み手として、原文を伝えるための適切な訳文を決めるために、立場を何度も往復する。
お金で買える実力としての辞書やコーパス辞典などの翻訳資料。せめて段落単位で原文と訳文のイメージが重なるようにすること。和訳なら日本語の引き出しの多さと原文に引きずられないこと。
自分自身が翻訳者を目指すつもりはないが、どのような教示をもって仕事をされているのかが分かった。
16-130 -
Posted by ブクログ
理論物理学者が現在のチャッピーの元祖であるChatGPTの仕組みについて述べた本。著者は、この世の全てが何らかの規則やプログラムで説明できるという説を打ち出し、それに基づいた「ウルフラム・アルファ」システムモデルを開発・運用しているが、その視点から語ったものである。
第１部ではChatGPTの歴史や仕組みそのものを解説し、第２部で著者の「ウルフラム・アルファ」との比較や、両者を使ってうまく使うことを提案している。
ウルフラム・アルファは様々な理論や数式に基づき、正確に回答することに長けているのに対し、ChatGPTは内容の正確性よりも自然な文章になるように特化している。確かにChatGPTっ -
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Posted by ブクログ
ChatGPTのストラクチャーと作用機構は何となく理解できたが、細かい所になると何が何だか全くわからない。難しいと言うより説明が全く足りてない。
曰く、生成AIとはニューラルネットがヒトの脳細胞と同じように、過去に蓄積した膨大な記憶(LLM)に基づいてニューロンからニューロンへ逐次的に重み付けした情報を渡していき、『次の1語』を順次付け加えているだけ。基本的に『次の1語』は『距離の近さ(=ベクトルの短さ)』で選ばれ、自ら生成した文章が世の中の膨大な文章群に最も近くなるようにしているが、なぜAIがそれを選ぶのかを人間が明示的に理解することはできない。ごく簡単に言ってしまえばこんなところか。
でも -