AIモデルの学習プロセス

AI モデルの「学習」プロセスは、主に以下のような段階で行われます

1. 事前学習 (Pre-training)

   • 目的: 一般的な言語理解と生成能力の獲得
   • 方法:
     • インターネット上の膨大なテキストデータ（ウェブページ、本、記事など）を収集
     • 自己教師あり学習という手法を用いて、テキストの一部を隠し、それを予測する訓練を繰り返す
   • 特徴:
     • 非常に大規模なデータ（数百GB〜数TB）を使用
     • 大量の計算資源（多数のGPUやTPU）を必要とする
     • 数週間から数ヶ月かかることもある

2. ファインチューニング (Fine-tuning)

   • 目的: 特定のタスクや用途に適応させる
   • 方法:
     • 目的に応じた質の高いデータセットを用意（例：Q&A、翻訳、要約など）
     • 事前学習済みモデルをこのデータセットで追加学習させる
   • 特徴:
     • 事前学習と比べて少量のデータ（数GB程度）で可能
     • 比較的短期間（数時間〜数日）で完了

3. RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback)

   • 目的: 人間の価値観や倫理観を反映させ、より有用な応答を生成できるようにする
   • 方法:
     • モデルの出力に対する人間の評価データを収集
     • その評価を報酬として、強化学習の手法でモデルを調整
   • 特徴:
     • 人間の好みや価値観を直接的に学習に取り入れられる
     • 大規模な人的リソースが必要（評価者の確保と訓練）

4. インコンテキスト学習 (In-context Learning)

   • これは従来の「学習」とは少し異なりますが、Claude や ChatGPT の重要な特徴です
   • 目的: ユーザーとの対話の中で、その文脈に応じた適切な応答を生成する
   • 方法:
     • ユーザーの入力や過去の対話履歴を「プロンプト」として利用
     • そのプロンプトに基づいて、適切な応答を生成
   • 特徴:
     • モデルのパラメータは変更されない（従来の意味での「学習」は行われない）
     • しかし、与えられた文脈に基づいて柔軟に振る舞いを変えられる

これらの AI に「データを食わせる」というのは、主に事前学習とファインチューニングの段階を指します。大量のテキストデータを用意し、それを効率的に処理できるよう整形した上で、学習アルゴリズムに入力します。

具体的なプロセスをステップバイステップで説明すると：

1. データ収集: ウェブクローリング、書籍のデジタル化、専門文書の収集など

2. データクリーニング:

   • 重複の除去
   • 不適切なコンテンツのフィルタリング
   • フォーマットの統一化

3. トークン化: テキストを単語や部分単語（サブワード）に分割

4. データセットの作成: 学習用、検証用、テスト用にデータを分割

5. バッチ処理: データを小さな単位（バッチ）に分割し、効率的に処理できるよう準備

6. モデルへの入力: 準備したデータを学習アルゴリズムに順次投入

7. 学習の実行: データを用いてモデルのパラメータを更新

8. 評価: 検証用データセットで性能をチェック

9. 調整と繰り返し: 結果に基づいてハイパーパラメータを調整し、必要に応じてプロセスを繰り返す

この一連のプロセスは、専門的な知識と高度な計算資源を必要とするため、通常は AI 研究者や大規模なテクノロジー企業によって行われます。

Claude や ChatGPT のようなモデルの「学習」は、基本的にこのようなプロセスで行われています。ただし、これらのモデルは既に高度に訓練されているため、一般ユーザーが直接「学習させる」ことはできません。代わりに、ユーザーはプロンプトエンジニアリングと呼ばれる技術を使って、これらの AI の振る舞いを効果的に制御することができます。