The Swatters Carr, Middlesbrough
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前回は、Azure Prompt Flowのバリアント機能を利用して、プロンプトを英語にした場合と日本語にした場合の評価を行いました。
自分としては、英語にした方が、コスト（トークン数）、処理時間とも英語の方が良い結果が得られるものと予想していたのですが、同じプロンプトを日本語に翻訳してから実行した場合、トークン数こそ日本語の場合、同等の英語でのプロンプトのトークン数より多くなって不利ですが、処理速度に関しては、日本語のプロンプトの方が早い場合があることが分かりました。
OpenAI API経由でGPTを利用する場合、トークン数に比例して課金されるので、日本語でプロンプトを作成するより英語のプロンプトを使う方が良いですが、GPT PlusでChatGPTを使う場合は、$20/月の定額で使えるので、この結果を踏まえると、わざわざ英語のプロンプトにする必要はないことが分かります。
ただ、前回比較テストしたのは非常に単純なプロンプトだったので、長文のプロンプトでは違う結果が出るかもしれません。また、LLMモジュールを定義する際、temperatureやmax_tokens等の実行パラメタの指定ができるので、今回デフォルト（temperature=0.7、max_tokens=256）のまま実行しましたが、これらのパラメタの値を変えるとGPTの振舞が変わり、パフォーマンスに影響が出ることが考えられます。
いろいろ試してみたいことはあるのですが。。。
今回、Azure Prompt flowから離れて、ごくごくニューラルネットワークの基本的な事項に関してChatGPTと対話した内容をご紹介します。
では、はじめます。
私#1：
ニューラルネットワークのノードと、人間の脳のシナプスとニューロンと脳細胞の関係を教えてください
ChatGPT#1：
もちろん、ニューラルネットワークと人間の脳の関係について説明いたします。
基本的な概念:
ニューラルネットワーク: これは機械学習の一部として開発されたアルゴリズムの一種で、人間の脳の動作を模倣しようとするものです。
シナプス: 人間の脳におけるニューロン間の接続点です。シナプスを通じて、ニューロンは電気的または化学的な信号を伝達します。
ニューロン: 脳の基本的な動作単位で、情報を処理および伝達する細胞です。
比較:
ノード vs ニューロン: ニューラルネットワークのノードは、人間の脳のニューロンに似ています。ノードは入力を受け取り、それを処理し、出力を生成します。同様に、ニューロンも情報を受け取り、処理し、他のニューロンに信号を送ります。
重み vs シナプス: ニューラルネットワークの接続は「重み」として知られ、これはシナプスの強度や効率を模倣するものです。シナプスの強度は、ニューロン間の情報伝達の効率性を決定します。ニューラルネットワークの学習中に、これらの重みは調整され、最適な出力を得るために最適化されます。
違い:
人間の脳は数十億のニューロンと数兆のシナプスを持っていますが、現代のニューラルネットワークはそれほど複雑ではありません。
人間の脳は進化の過程で発展してきましたが、ニューラルネットワークは人間によって設計され、特定のタスクを実行するように最適化されています。
応用: あなたの専門分野であるエネルギーセクターにおいて、ニューラルネットワークはスマートグリッドの最適化、電力需要の予測、または電力市場の動向分析などに利用されることがあります。技術的な側面だけでなく、政治的・経済的・環境的な観点からも、これらの技術の導入と適用はエネルギーセクターにおける意思決定や戦略の策定に影響を与える可能性があります。
最後に、ニューラルネットワークは人間の脳を模倣することを目的としていますが、その動作や複雑さはまだ完全には理解されていないため、これらの比較はあくまで大まかなものであることを理解してください。
私#2：
ChatGPT等、生成系AIの規模を表す際にパラメタ数が使われますが、なぜノード数（人間の脳でいうとニューロンの数）にはあまり言及されないのでしょうか？
ChatGPT#2：
生成系AIや深層学習モデルの性能を評価する際に、パラメータ数がよく引用される理由はいくつかあります。以下にその理由を詳述します。
表現力: パラメータ数はモデルの表現力を示す指標として機能します。多くのパラメータを持つモデルは、より複雑な関数やデータのパターンを学習する能力があります。しかし、過度に多いパラメータは過学習のリスクを増加させる可能性があります。
モデルのサイズ: パラメータ数はモデルのサイズや計算コストを示す指標としても役立ちます。多くのパラメータを持つモデルは、学習や推論においてより多くの計算リソースを必要とします。
ノード数との関係: ニューラルネットワークのノード（またはニューロン）の数は、ネットワークの深さや幅を示すものですが、モデルの全体的な複雑さや能力を示す指標としては不十分です。例えば、2つのモデルが同じ数のノードを持っていても、パラメータ数（つまり、接続の重みやバイアス）が異なる場合、その性能や表現力は大きく異なる可能性があります。
伝統: 深層学習の研究コミュニティでは、モデルのパラメータ数を報告することが伝統的に行われてきました。これにより、研究者や技術者は異なるモデルやアーキテクチャを容易に比較することができます。
人間の脳との比較: 人間の脳のニューロンの数は非常に多いですが、それだけで脳の能力や複雑さを示すものではありません。実際には、ニューロン間のシナプスや接続のパターン、そしてそれらの強度や動的な変化が、脳の機能や学習能力を形成しています。同様に、ニューラルネットワークにおいても、単にノードの数だけでなく、それらの接続やパラメータが重要です。
エネルギーセクターの観点から考えると、技術的な進歩や新しいモデルの導入は、スマートグリッドや電力市場の最適化などの分野での意思決定に影響を与える可能性があります。このような技術的な詳細を理解することは、そのような意思決定の背景となる情報を提供する上で重要です。
私#3：
ディープラーニングでは、何層のノードからできているかも大事だと思いますが、GPTでは何層のディープラーニングを行っていますか？
ChatGPT#3：
おっしゃる通り、ディープラーニングモデルの性能や特性を理解する上で、モデルの層の数（深さ）は非常に重要な指標となります。
GPT（Generative Pre-trained Transformer）は、Transformerアーキテクチャをベースにしています。GPTのバージョンによって層の数は異なりますが、以下はいくつかの主要なバージョンの層の数を示しています：
GPT-2: このモデルは、小さなモデルから非常に大きなモデルまで、さまざまなサイズのバージョンがあります。最も大きなモデルは、1.5B（15億）のパラメータを持ち、48層のTransformerブロックから構成されています。
GPT-3: GPT-3は、さらに大きなモデルとして知られており、最大で175B（1750億）のパラメータを持っています。この最大のモデルは、96層のTransformerブロックから構成されています。
これらの層の数は、モデルが複雑なタスクや大量のデータを処理する能力を持つことを示しています。ただし、モデルが深くなるほど、学習や推論に必要な計算リソースも増加します。また、過学習のリスクや学習の安定性に関する問題も考慮する必要があります。
エネルギーセクターにおける応用の観点から言えば、このような大規模なモデルは、大量のデータや複雑な問題を扱う際に有効である可能性があります。しかし、モデルのサイズや計算コスト、そしてデータの質や量などの要因をバランスよく考慮することが重要です。
私#4：
GPTの場合、入力層、各中間層、および出力層のノード数はどのようになっていますか？
ChatGPT#4：
GPT（Generative Pre-trained Transformer）は、Transformerアーキテクチャをベースにしています。Transformerの設計において、入力層、中間層、および出力層のノード数（または次元数）は、モデルの「隠れ層の次元数」や「埋め込みの次元数」として知られるパラメータによって決定されます。
以下は、GPTの主要なバージョンにおけるノード数（次元数）の概要です：
入力層: GPTの入力は、トークンのシーケンスとして与えられます。各トークンは、特定の次元数を持つ埋め込みベクトルに変換されます。この埋め込みの次元数は、モデルの隠れ層の次元数と同じです。たとえば、GPT-2の大きなモデルの場合、この次元数は1600です。
中間層: Transformerの各層は、同じ数のノード（または次元）を持ちます。このノード数は、前述の隠れ層の次元数と同じです。GPT-2の大きなモデルの場合、各中間層は1600の次元を持ちます。
出力層: GPTの出力は、語彙のサイズに対応する確率分布として与えられます。したがって、出力層のノード数は語彙のサイズと等しくなります。GPT-2の場合、語彙のサイズは約50,000ですので、出力層のノード数も約50,000となります。
これらのノード数（次元数）は、モデルのサイズやバージョンによって異なる場合があります。また、GPTやTransformerアーキテクチャは、自己注意メカニズムを使用して、シーケンス内の各トークン間の関係を捉える能力を持っています。このメカニズムは、モデルの性能や柔軟性に大きく寄与しています。
私#5：
そうすると、GPT2にあるプロンプトが渡され、それが100個のトークンから構成されていたとすると、1600ある入力層のノードの100個のノードに1つずつ渡され、それら100個の入力層のノードの出力が、46層の中間層の最初の層に存在するノードに入力として伝わり、それを順次繰り返して46層目のノードの出力が、それぞれのノードに対応する出力層のノードに渡されるという認識でよいですか？
ChatGPT#5：
あなたの説明は基本的な流れにおいては正しいですが、Transformerアーキテクチャの特性を考慮すると、いくつかの点で詳細が異なります。以下に、GPT-2の動作に関するより詳細な説明を行います：
入力層: 100個のトークンが与えられた場合、各トークンは1600次元の埋め込みベクトルに変換されます。したがって、入力層は100×1600の行列として表されます。
自己注意メカニズム: Transformerの中心的な特性である自己注意メカニズムは、入力シーケンス内のすべてのトークン間の関係を考慮します。これにより、各トークンは他のすべてのトークンの情報を利用して更新されます。したがって、各層の出力は、入力シーケンス全体の情報を反映した100×1600の行列となります。
中間層: 46層の各層は、前の層からの100×1600の行列を入力として受け取り、同じサイズの行列を出力します。この過程は、自己注意メカニズムと、その後の位置ごとの全結合ネットワークを通じて行われます。
出力層: 最後の中間層からの出力は、語彙のサイズ（例: 50,000）に対応する確率分布に変換されます。したがって、各トークン位置に対して50,000次元のベクトルが出力され、最終的な出力は100×50,000の行列となります。
この説明は、GPT-2の動作の大まかな概要を示しています。実際のモデルは、正規化、残差接続、位置エンコーディングなど、さまざまな追加の要素や技術を使用しています。しかし、あなたの理解は基本的な流れとしては正確です。
私#6：
どうもありがとう。基本的な動きがよくわかりました。今の説明では、最後の出力のみが100×50,000の行列となっていますが、実際にはGPT2, GPT3、GPT3.5, GPT4の語彙のサイズはどれくらいなのでしょうか？
ChatGPT#6：
私の最後のトレーニングデータまでの知識に基づいて、GPT-2とGPT-3の語彙サイズについての情報を提供できます。
GPT-2: GPT-2の語彙サイズは50,257です。これは、モデルが認識できる異なるトークンの数を示しています。
GPT-3: GPT-3の語彙サイズもGPT-2と同様に50,257です。GPT-3はGPT-2よりもはるかに多くのパラメータを持っていますが、語彙サイズ自体は変わっていません。
GPT-3.5やGPT-4に関しては、私の最後のトレーニングデータのカットオフ時点では詳細な情報が提供されていません。これらの新しいバージョンの詳細な語彙サイズや他の仕様については、OpenAIの公式ドキュメントやリリースノートを参照するとよいでしょう。
私#7：
どうもありがとう。語彙のサイズとして約5万しかないというのは、小さすぎる感じを受けたのですが、この語彙サイズというのは、例えばGPTが辞書的に保持している単語数という意味とは異なるのですか？
ChatGPT#7：
はい、おっしゃる通りです。語彙サイズというのは、GPTが辞書的に保持している単語数とは異なる概念です。語彙サイズが約5万というのは、モデルが認識できる異なるトークンの数を示していますが、これは必ずしも完全な単語を意味するものではありません。
GPT-2やGPT-3は、Byte Pair Encoding (BPE) というトークン化の手法を使用しています。BPEは、頻繁に出現する文字のペアを結合して新しいトークンを作成する方法で、これにより、語彙サイズ内で多くの単語や単語の部分を表現することができます。
例えば、語彙に「thermo」と「dynamic」が含まれている場合、これらのトークンを組み合わせて「thermodynamic」という単語を表現することができます。また、一般的でない単語や新しい単語も、既存のトークンの組み合わせとして表現されます。
したがって、語彙サイズが約5万というのは、モデルが直接認識できるトークンの数を示しているだけであり、これによって実際にモデルが理解や生成が可能な単語やフレーズの数ははるかに多くなります。
私#8：
なるほど。それにしても、その語彙サイズには英単語を分解したトークンだけでなく、日本語のトークンも含まれているんですよね？日本語の漢字の数をGoogleで調べると、「JISの最新版は JIS X 0221:2014で、UNICODE v6.1に対応する。 最新のUNICODEはv9.1で文字数は128,172で、このうち漢字の文字数は、 CJK統合漢字（20,941）、拡張A（6,582）、拡張B（42,711）を合わせた 70,234 である。」とあり、漢字1文字＝１トークンと考えると、日本語の漢字のトークン数だけで軽く5万を超えてしまいますが？
ChatGPT#8：
おっしゃる通り、日本語の漢字の数だけでも非常に多く、それを考慮すると5万の語彙サイズは非常に限られているように思えます。しかし、GPT-2やGPT-3のようなモデルのトークン化の方法にはいくつかのポイントがあります。
サブワードトークン化: GPTのトークン化手法（BPEなど）は、単語をサブワードや文字に分解することができます。したがって、すべての漢字が独立したトークンとしてモデルに含まれているわけではありません。一部の漢字や単語は、より小さなトークンの組み合わせとして表現されることがあります。
多言語モデル: GPTのような多言語モデルは、多くの異なる言語をカバーするために設計されています。そのため、各言語のすべての単語や文字を網羅することは難しく、代わりに最も一般的なトークンやサブワードが選択されます。
頻度: 70,000以上の漢字が存在するとしても、日常的に使用される漢字はその中の一部に過ぎません。モデルは、トレーニングデータに頻繁に出現するトークンを優先的に学習します。したがって、一般的でない漢字や専門的な用語は、サブワードの組み合わせとして表現されることが多いです。
トレーニングデータ: GPTのようなモデルの語彙は、トレーニングデータの内容と分布に大きく依存します。多言語モデルの場合、各言語のデータの量や質によって、どのトークンが語彙に含まれるかが決まります。
総じて、5万の語彙サイズは制約となる部分もありますが、サブワードトークン化のような手法を使用することで、多くの言語や単語を効果的にカバーすることができます。
私#9：
「一部の漢字や単語は、より小さなトークンの組み合わせとして表現されることがあります。」ということですが、どのような漢字が該当するのでしょうか？具体的な例を教えてください。
ChatGPT#9：
Byte Pair Encoding (BPE) やその他のサブワードトークン化の手法は、頻繁に出現する文字のペアやサブワードを結合して新しいトークンを作成します。このプロセスは、トレーニングデータの分布に基づいています。
日本語の文脈で考えると、以下のような現象が考えられます：
頻出しない漢字: 一般的でない、または古典文学など特定の文脈でのみ使用される漢字は、トレーニングデータに頻繁に出現しない可能性が高いです。これらの漢字は、モデルの語彙に直接含まれていない場合、より基本的なトークンやサブワードの組み合わせとして表現されることがあります。
複合語: いくつかの漢字が組み合わさって形成される複合語は、その構成要素の漢字やサブワードに分解されることがあります。例えば、「情報技術」は「情」「報」「技」「術」というトークンに分解される可能性があります。
熟語の一部: 一部の熟語は、完全な形ではなく、その一部としてのみトレーニングデータに頻繁に出現する場合があります。例えば、「葉書」の「葉」や「書」が個別のトークンとして語彙に存在し、「葉書」自体が頻繁に使用されない場合、この熟語は2つのトークン「葉」と「書」の組み合わせとして表現される可能性があります。
これらの例は、BPEやサブワードトークン化の一般的な動作を示すものであり、具体的なモデルやトレーニングデータによって異なる場合があります。GPT-2やGPT-3の具体的な語彙やトークンの分布を知るには、モデルの語彙リストを直接参照する必要があります。
私#10：
今示していただいた例では、漢字1文字ごとに1トークンになっていて、「一部の漢字や単語は、より小さなトークンの組み合わせとして表現される」という具体例にはなっていないですね。
ChatGPT#10：
申し訳ございません、おっしゃる通りです。正確に説明すると、BPEやサブワードトークン化の初期段階では、テキストは文字レベルに分解されます。そして、トレーニングデータにおいて頻繁に隣接して出現する文字のペアが結合されて新しいトークンを形成します。このプロセスが繰り返されることで、サブワードや単語レベルのトークンが形成されます。
日本語の漢字に関して具体的な例を挙げると：
「電車」は、初期段階では「電」と「車」の2つのトークンに分解されるかもしれませんが、これらの文字が頻繁に隣接して出現する場合、BPEは「電車」という1つのトークンを形成することができます。
一方で、頻繁に使用されない漢字や熟語、例えば「薔薇」は「薔」と「薇」の2つのトークンに分解される可能性があります。さらに、これらのトークンがモデルの語彙にも存在しない場合、さらに細かいサブワードや文字レベルのトークンに分解されることが考えられます。
このようなトークン化の手法は、限られた語彙サイズの中で多様なテキストを効果的に表現するためのものです。
私#11：
日本語の場合、個々の漢字がすべてトークンになるとすると5万の語彙サイズでは十分ではないけれども、「電車」のように複数の漢字が1つのトークンになる場合もあるという説明ですが、別のところでは「電」、「車」もトークンとして扱わない場合もあるとすると、余計にトークンとして語彙サイズを大きくしなければならない気がします。
ChatGPT#11：
おっしゃる通り、日本語のような言語、特に漢字を多用する言語では、トークンの管理や語彙サイズの制約は大きな課題となります。BPEやサブワードトークン化のような手法は、この課題を緩和するためのものですが、完璧な解決策ではありません。
以下の点を考慮すると、語彙サイズの制約に対するアプローチが少し明確になるかと思います：
頻度ベースのトークン化: BPEは、トレーニングデータにおいて頻繁に隣接して出現する文字やサブワードのペアを結合します。そのため、頻繁に使用される単語やフレーズは1つのトークンとして語彙に含まれる可能性が高くなります。
サブワードの利用: 一方、頻繁に使用されない単語や熟語は、サブワードや文字レベルのトークンに分解されることが多いです。これにより、語彙サイズの制約の中で、さまざまな単語やフレーズを効果的に表現することができます。
多言語モデルの課題: GPTのような多言語モデルは、多くの異なる言語を1つのモデルで扱うため、各言語の特性や語彙のニーズを完全に満たすのは難しいです。このため、一部の言語や文脈では、サブワードトークン化の影響を強く受けることが考えられます。
トレーニングデータの影響: トークンの選択や分布は、トレーニングデータの内容や分布に大きく依存します。一般的なテキストだけでなく、専門的な文脈やジャンルのテキストもトレーニングデータに含まれている場合、そのような文脈やジャンルの単語やフレーズが語彙に反映される可能性があります。
最終的に、5万の語彙サイズは確かに制約となりますが、サブワードトークン化のような手法を使用することで、多様なテキストや言語を効果的に扱うことができるようになっています。
私#12：
説明ありがとうございます。まとめると、日本語の場合、頻繁に使用されない単語や熟語は、文字レベルのトークンに分解される。頻繁に使用される単語やフレーズは1つのトークンとして語彙に含まれる。 トークンの選択や分布は、トレーニングデータの内容や分布に大きく依存し、トレーニングデータで出現しなかった漢字はトークンとしてGPTの語彙データに含まれないので、何とか約5万の語彙サイズで収まっているということだと理解しました。
ChatGPT#12：
はい、その通りです。あなたのまとめは非常に正確で、GPTや他のトランスフォーマーベースのモデルが多言語のテキストを効果的に扱うためのアプローチをよく反映しています。特に、多様な言語や文脈をカバーするための語彙サイズの制約は、サブワードトークン化のような手法を用いて緩和されています。このような手法により、モデルは限られた語彙サイズの中で、さまざまなテキストや言語を効果的に表現・生成することができます。
ディープラーニングのベースとなっているニューラルネットの構造について、今1つはっきり理解していなかったので、今回ChatGPTに質問してみましたが、GPTの動きに関しても、いろいろ聞き出すことができました。
今回は以上です。
終わり
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