【ChatGTPのオープンソースソフトウェアを解析したことがある方、教えてくださ

【ChatGTPのオープンソースソフトウェアを解析したことがある方、教えてください】チャットGPTは繋がりがある文字列をただ並べているだけで内容を理解して回答しているわけではないソフトウェアだそうですが、その文字列に繋がりが強い文字列を繋ぎ合わせるだけでなぜ意味があるような文章を生成出来るのですか？

ChatGTPは意味のない文字列の羅列でしかないと言いますが、意味のない文字列の羅列のはずの文字列と文字列の羅列が意味がある文章になって出力されるのかどういう仕組みなのか、ChatGTPのオープンソースソフトウェアを解析したことがある方、教えてください。

No.2 ベストアンサー 回答者： kantansi 回答日時： 2023/03/09 13:57

ChatGPTは、自然言語処理技術を用いて、大量のテキストデータを学習することで文章の生成を行います。

具体的には、トレーニングデータとして与えられたテキストデータを元に、文法的な構造や単語の意味的な関連性を理解するように学習されます。そのため、ChatGPTは意味のある文章を生成するために、ただ単語を並べただけではなく、文法的な規則や単語の意味的な関連性を考慮した文章を生成することができます。

ChatGPTは、前の単語や文脈などの情報を利用して、次に出力する単語や文章を予測することができます。この際、単語や文章の出現確率が計算され、より確率が高いものが次に出力されます。このように、ChatGPTは大量のテキストデータから学習した言語モデルを用いて、文法的に正しい文章を生成することができます。

しかし、ChatGPTは完全に理解しているわけではないため、時には意味的に不適切な文章を生成することがあります。そのため、ChatGPTが生成した文章を人がチェックし、適切な文章に修正する必要があります。

この回答へのお礼

みんなありがとうございます

お礼日時：2023/03/09 15:03

No.1 回答者： ミラ-_- 回答日時： 2023/03/08 19:03

ニューラルネットワークは、人工知能や機械学習の分野でよく使われるアルゴリズムです。

人間の脳神経回路の仕組みを模倣して設計されており、入力データから複雑な関係性を学習し、予測や分類などのタスクを実行することができます。

複数の層（レイヤー）から構成されています。入力層、中間層（隠れ層）、出力層の3つの層が基本的な構成要素となります。各層は、複数のニューロン（ノード）から構成されており、それぞれが入力を受け取り、出力を計算します。

学習の過程で重み（weight）やバイアス（bias）などのパラメータを調整することで、入力データと目標出力との間の誤差を最小化するように学習します。この学習は、通常は大量のトレーニングデータを用いて行われます。