文系非エンジニアがChatGPT / LLMを数式なしで解説してみる｜Yuichiro.ito@Finatext(フィナテキスト)

先日、社内でChatGPT / LLMを活用した実証実験をしていたら、一部感動するほど結果が出たことで、今更ながら俄然興味を持ってしまいました。 これからビジネスユースケースを考えていくうえで、「本質的にどういうものなのか」を理解しておくことがとても大切だと思い、改めてChatGPT / LLMの基本的な仕組みを整理してみました。 私みたいな文系で行列や統計はわからないけど、もう少し根本的なところを理解しておきたい！という方に是非です。 それでは、GPTをはじめとするLLM（大規模言語モデル）がどのような背景から生まれてきたのかを振り返りながら、LLMの特徴を理解していきましょう！（最後に参照したおススメの動画・記事を貼っていますので、それだけでも是非ご覧ください。） 1. ベースは、ディープラーニングを用いた自然言語処理モデル2015年頃、日本でも"AI"がバズワードになり、ディープラー

[kyopeco]

記事ありがとうございます。途中まで良いのですが、肝心のTransfomerの部分のQKVの仕組みの説明が少ないというか、ほとんど無くなってしまっている気がします。そこが、少しタイトルと乖離があるかなと思いました。