この記事は、2023 年の私の独習教師、Li Honyi の最新の機械学習ビデオの学習ノートです。
主な目的は 2 つあります。
1. 自分の学習プロセスを記録し、自習プロセスに少しの「儀式的な感覚」を加えます~
2. 学習プロセスを記録し、要約し洗練することで、可能な限りファインマン学習法を使用して（知識を他人に教える）、自分自身の学習レベルを深め、定着させます。
あまり言うことはありませんが、Li Honyi 先生の手順に従って、最初の授業を始めましょう。
リー先生は本当に「知識が豊富」です~~ 彼は生徒たちの熱意を総動員するために、最近最もホットなChatGPTから始めました。
ここで、 ChatGPT のよくある誤解から始めましょう。栗をあげましょう~
A さんは、「ChatGPT に質問を投げると、どうやって答えが得られるのでしょうか? たとえば、聞きたいのですが、世界で一番高い山の名前は何ですか?」
Bさんは「インターネットで検索したんでしょうね、その結果をコピーしただけなんです～」と答えました。
いいえ！！！ChatGPT は直接的な「Baidu、ご存知ですか」ではありません。
ChatGPT は、申請プロセス中は基本的にインターネットに接続されません。各質問に対する答えはモデルによってリアルタイムで生成されます。
それで！同じ質問に対して ChatGPT によって生成される回答にもランダム性があります。同じ質問を入力すると、Chat GPT が 2 回の前後で与える回答はまったく同じではありません~
それで、ChatGPT はどのように機能するのかが気になります。
ChatGPT は、以下の図に示すように、基本的に「テキスト ソリティア」の作業を実行します。
いわゆるテキスト ソリティアとは、ChatGPT モデルに初めて質問 (「機械学習とは何か」) を入力し、次にそのテキストを出力する可能性が最も高いモデルと比較するため、このテキストを質問の終わりは次のモデルへの入力になります。
モデルが初めて受け入れる入力: 「機械学習とは何ですか?」
ChatGPT は、最も可能性の高い出力テキストが「machine」であることを発見し、それを質問に追加します。
モデルが 2 回目に受け入れた入力: 「機械学習とは何ですか? 機械」
また、ChatGPT は、この文が入力された後、次に出力される可能性が高い単語は「デバイス」であることを発見し、この単語を 2 番目の入力の後に追加します。
モデルが 3 回目に受け入れる入力: 「機械学習とは何ですか? 機械」
等々
Chat GPT モデルが終了記号が表示される可能性が最も高いと判断するまで、モデルは出力を停止します。その後、最終出力が表示されます。これは、「機械学習は非常に深い知識です...」という質問に対する答えです。 . . .”