機械学習入門：ChatGPTのコア技術「GPT」を理解する。直感的に分かりやすいyoutube 解説！（第1回/全3回）
元NTT基礎研究所AI研究者&サッカー理論に基づくAI（旧IT）人材育成法提案者
岡田康義です。いつもご愛読ありがとうございます。
機械学習入門：ChatGPTのコア技術「GPT」を理解する。youtubeの直感的に分かりやすい解説です。動画時間が長いので、3回に分けて記載します。
音声処理、画像処理と比較するなどして、chat GPT の文書生成に関する機械学習を初心者でも直感的に分かりやすく解説しているyoutube動画だと思います。
お忙しい方は、1.2倍、1.5倍、ある程度わかっている人は2倍速で見られると時間的に効率的がよいと思います。参考まで、
動画では、まず初期の chat GPTでの取り組みについで紹介しています。
★初期の処理概要、
まずはコンピュータ処理するための
エンコード（質問入力あとの処理）
デコード（回答するための出力）
があり、その間にコンピュータ内での
処理が入りますが、事前に学習を行っており、単語ごとに、次の関連して出現確率の高い物を導出することを行います。
導出した単語を付加して、次の単語を出力していくことを繰り返していくという手順です。
つまり確率の高い単語とはいうものの同じかどうかは保証しません。
→ここで、音声、画像では、コンピュータ入力形式は、決まった型があるのですが、文章なとでは、その意味空間で、１００００次元以上のベクトル（高校数学で習ったベクトル）に直します。
★★★しかし、逐次処理すると学習させることや処理に膨大な時間がかかるという問題が生じました。
→解決方法は次回第二回へつづきます。
https://youtu.be/mMFv3nVCLg8
★chat GPT利用でお困りのかたは、本投稿への岡田康義への返信でお問い合わせください。
p.s.
2023.3.１日
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