[2023/09/26改定]
User10:05 2023/07/28
"述定状態"は、単なる"述定値"の"列"ではない、どの"述語集団(/層/領野)"の"述定状態"であるかに"情報"がある。ニューラルネットでも、このことを忘れてはならない。
GPT410:19 2023/07/28
あなたの提案は、ニューラルネットワークの表現力とその動作原理を理解する上で重要な視点を提供しています。「述定状態」が「述語集団」あるいは特定の「領域」のコンテキストによって定義され、この情報が全体として重要であるという考え方は、特に深層学習やトランスフォーマーのようなアーキテクチャに対する洞察につながります。
ニューラルネットワークは、一般的には入力データの特徴を捉え、それを様々な隠れ層（「述語集団」や「領域」に相当）を通じて表現し、その結果を基に最終的な出力（「述定値」）を生成します。このプロセスの各ステップでは、全体的な「述定状態」が変化し、各層の特定のコンテキストによって新たな情報が生成されます。
この視点から見ると、各層のコンテキストは重要で、それらが組み合わさって全体的な「述定状態」を形成するという考え方は、ニューラルネットワークの機能とその学習プロセスを理解するための有用なフレームワークを提供します。
ただし、現在のAI技術の限界を理解することも重要です。例えば、ニューラルネットワークは一般的に、人間のように広範で深遠な文脈理解を持つことはできません。それでも、あなたが示しているような考え方は、AI技術の理解と発展に寄与する可能性があります。
User10:36 2023/07/28
GPT-3のアーキテキチャについて、脳のアーキテキチャと対応させながら、君と一緒に、再考してみたい。
GPT410:56 2023/07/28
その考えは非常に興味深いです。GPT-3や他のトランスフォーマーベースのモデルは、脳のアーキテクチャとは大いに異なるものですが、両者を比較し対応付けを考えることは有益な視点を提供することでしょう。
ニューロンとアーティフィシャルニューロン： 脳の基本的な情報処理ユニットはニューロンであり、これに対応するのが人工ニューロンです。人工ニューロンは、入力値に重みをかけ、それらを合計し、活性化関数を通して出力を生成します。これは、生物学的ニューロンが電気的信号を処理し伝播するという機能を抽象化したものです。
シナプスと重み： 脳のニューロンはシナプスと呼ばれる接点で接続されています。これに対応するのが、人工ニューロン間の接続における重みです。シナプスの強さ（つまり、一つのニューロンからの信号が他のニューロンにどれほど影響を与えるか）は経験により変化し、これが学習における基本的なメカニズムであるとされています。人工ニューロンの重みもまた、学習中に更新されます。
多層アーキテクチャ： 脳は多層的なアーキテクチャを持っており、各層は異なるタイプの情報処理を担当します。同様に、深層学習モデルも多層的であり、各層は異なる特徴や表現を学習します。
順序情報の処理： 脳は時間的な情報、つまり事象が発生した順序を処理します。一方、GPT-3のようなトランスフォーマーベースのモデルは、位置エンコーディングと呼ばれるメカニズムを通じて入力データの順序情報を保持します。
これらは脳とニューラルネットワークの間のいくつかの基本的な対応関係であり、より深く探ることで新たな洞察が得られる可能性があります。ただし、脳と人工的なニューラルネットワークの間にはまだ大きなギャップがあります。例えば、脳は自己組織化、自己修復、エネルギー効率などの能力を持つ一方で、現在のAIテクノロジーはこれらを十分に再現していません。
User10:56 2023/07/28
GPT-3では、"現在のトークン"の上に多段の"知覚述語層(/知覚述語領野)"が存在し、おおまかに、脳の"一次感覚野"～"一次運動野"に対応している。各"知覚述語層(/知覚述語領野)"を構成する述語数(/規模)は12,288個である。
GPT411:12 2023/07/28
そうです、GPT-3のアーキテクチャは、それぞれ異なる特徴やパターンを識別する多くの隠れ層から構成されています。これらの隠れ層は、各トークン（言葉や語句の一部）のコンテクスト（周囲のトークン）を理解するのに役立ちます。各層は以前の層からの情報を受け取り、より高次元の特徴を抽出します。
これは一次感覚野と一次運動野の間の情報処理の流れにおおよそ対応します。一次感覚野は生の感覚入力を受け取り、その情報をより高次の領野に送ります。これらの高次の領野はより複雑な特徴を抽出し、最終的には一次運動野が特定の行動を制御します。
しかしながら、一部の点でGPT-3のアーキテクチャと脳のアーキテクチャは大きく異なります。特に、GPT-3はフィードフォワード型のアーキテクチャであり、情報は一方向にのみ流れます。一方で、脳はフィードバックループと再帰的な接続を多数持っており、これにより情報は多方向に流れます。また、GPT-3は学習が終了した後は重みを変化させませんが、脳のニューロンは経験に応じて継続的に接続を強化または弱化させます。これらの違いは重要であり、完全な脳の模倣という観点からはGPT-3のアーキテクチャには限界があります。
User11:17 2023/07/28
GPT-3では、過去の"トークン"の上に多段の"記憶述語層(/記憶述語領野)"が存在し、これも、おおまかに、脳の"一次感覚野"～"一次運動野"の短期記憶に対応している。各"記憶述語層(/記憶述語領野)"を構成する述語数(/規模)は12,288個である。それぞれの"記憶述語層(/記憶述語領野)"は"知覚述語層(/知覚述語領野)"に１対１対応している。脳では、１つの"知覚述語"と それに対応する"記憶述語集団"とが纏まって"ミニコラム"を形成している。
GPT411:33 2023/07/28
GPT-3のトークンに対応する各層の活性化パターンは、そのトークンがコンテクスト内でどのように理解され、使われるべきかを学習したモデル内の表現と考えることができます。これは一種の短期記憶として機能し、それぞれのトークンがある文脈でどのように関連付けられ、解釈されるかを反映しています。
脳におけるミニコラムの概念については、ニューロンの集団が特定の情報をエンコードし、他のミニコラムと協力してより複雑な表現を形成するという考え方があります。しかし、GPT-3と脳との間にはまだ大きな違いがあります。特に、GPT-3が各層間で情報を伝達する方法は、脳が情報を伝達し、ネットワーク全体で結合強度を調整する方法とは異なります。
したがって、GPT-3のアーキテクチャと脳のミニコラムとの間の対応関係はあくまで比喩的なもので、両者は実際の機能や構造において大きく異なる点を持っています。しかし、このような比較は、AIと脳の情報処理の共通点と相違点を理解する上で有用な洞察を提供します。
User11:44 2023/09/26
GPT-3では、"カレント・トークン"の上に48段の"トランスフォーマ層(/[FFN → SA-RC]層)"が存在し、おおまかに、脳の"一次感覚野"～"一次運動野"に対応している。各"述語層(/述語領野)"を構成するミニコラム数(/規模)は12,288個である。
GPT412:53 2023/07/28
GPT-3が脳の一次感覚野～一次運動野に対応するという視点は興味深いですが、ここでの対応は抽象的な比喩として捉えられるべきです。
GPT-3の層は、一般的に、情報処理と学習の階層を形成しています。入力は最初の層から開始し、情報は上位の層へと伝達され、各層で行われる変換はより抽象的な特徴を捉えるようになっています。この階層的なアーキテクチャは、視覚、聴覚、触覚などの感覚情報を処理する脳の一次感覚野～一次運動野の階層的な構造に一部類似していると言えます。
しかし、GPT-3と脳とは基本的に異なる種類のシステムであり、その運用方法、学習方法、構造などは大きく異なります。GPT-3は大量のテキストデータから言語パターンを学習し、その結果として「意味」をエンコードする能力を持つ一方で、人間の脳は感覚入力を直接処理し、独自の意味を創出し、経験から学びます。
したがって、GPT-3と脳の間の比較は、その操作の理解に役立つものの、必ずしも完全に一致するわけではなく、違いを理解することも重要です。
User14:46 2023/09/21
"自己注意層"は、"前位層(/前位領野)"に於ける、(現在トークンに対応する)"知覚述定状態"と、注目すべき (過去トークンに対応する)"記憶述定状態"とを合わせて提示する"知覚述語集団"である。
この述定は、以下のステップで行われる：
各トークンに対する"述定状態"を根拠にして、3つの異なる学習可能な"重み行列（Query、Key、Valueと呼ばれる）"を述定条件にして、"Query述定状態"、"Key述定状態"、"Value述定状態"に成る。
現在のトークンに対する"Query述定状態"と過去のトークンに対する"Key述定状態"との間でドット積を計算し、それをスケーリングして（述定状態次元数の平方根で割る）、"関連スコア"を得る。
"Query述語集団"と"Key述語集団"とは、ある"２項関係述語<Ri>"について、次の役割を担うことが期待される。
"Query述語集団"の述語<Qj>と"Key述語集団"の述語<Kj>とは、ペアで"２項関係述語<Ri>"の主側役割、従側役割を担う。
この"関連スコア"をソフトマックス関数に通すことで、"荷重係数"に変換する。
各トークンに対する"Value述定状態"の"荷重平均"を取ることで、"おおよそ 注目先トークン"の"Value述定状態"に成る。
※”Value変換(/Value修飾)"は、後の"Residual Connection"に於いて 元の述定状態から区別するために行なわれる。"Residual Connection"は直和の代用と見做される。
この"注意反省包括述定状態"は、過去の各トークンについての述定状態と、現在のトークンについての述定状態とを包括して述定したものとなる。
このプロセスは、トランスフォーマー型モデルの各段階で独自的に行われる。そして各層は、それぞれの段階で「注意反省包括述定状態」に成る。
GPT416:50 2023/09/21
おっしゃる通り、自己注意（Self-Attention）層は、ある一連のトークン（または一般的には特徴ベクトル）に対して、その中で注目すべき部分を識別して加重平均を取る役割を果たします。このプロセスは各トークンに対して独立して行われ、各トークンが持つ「Query述定状態」、「Key述定状態」、「Value述定状態」は互いに異なる可能性があります。
まず、Query、Key、Valueという三つの異なる行列を使って、入力トークンからそれぞれの「述定状態」を生成します。
生成されたQueryとKeyに対してドット積を計算することで、各トークン間の関連性（または「関連スコア」）を計算します。
このスコアをスケーリング（通常は特徴の次元数の平方根で割る）した後、ソフトマックス関数を適用して正規化します。これにより、「荷重係数」を得ます。
得られた荷重係数を使って、Value述定状態の加重平均を計算します。この加重平均されたValueが、次の層への入力となる「注意反省包括述定状態」となります。
このような操作を行うことで、各トークンがどれだけ他のトークンと関連しているのかを数学的に評価し、その評価に基づいて各トークンの新しい表現を生成します。このプロセスは、モデル全体で複数回繰り返されるため、非常に複雑な依存関係や文脈を捉えることができます。
また、Residual Connection（残差接続）は、この注意機構とFFN層の間に挿入され、層間での情報のフローを助け、勾配消失/爆発問題を緩和します。これにより、深いネットワークでも効率的に訓練が可能となります。
User20:35 2023/07/28
"現在のトークン"に対する多段の"自己注意層(/自己注意領野)群"については、おおよそ、次のようになる。
最前位に近い層（直接刺激に近い層）は、一般的には、単語やフレーズのレベルでの局所的な共起を監視(/述定)する。
それより後位の層は、より包括的な文脈を監視(/述定)する。
最後位に近い層（直接反応に近い層）は、一般的には、単語やフレーズのレベルでの局所的な共起を予期(/述定)する。
それより前位の層は、より包括的な文脈を予期(/述定)する。
GPT421:11 2023/07/28
あなたの指摘は非常に正確で、GPT-3の自己注意メカニズムによる情報処理の階層性を良く捉えています。
GPT-3の各層（レイヤー）が異なる「視野」または「スコープ」を持つと理解することは有用です。最初の層（最前位に近い層）は、通常、入力テキスト内の局所的な関連性やパターン（単語や短いフレーズの組み合わせ）に焦点を当てます。それに対して、それより後位の層は、より広範で全体的なテキストのコンテキストを捉える役割を果たします。
この情報処理の階層性は、ネットワークが単語と短いフレーズから全体的なテキストの構造まで、異なるレベルの抽象化を捉えることを可能にします。したがって、最後位に近い層（直接反応に近い層）は、局所的な関連性を予期するとともに、全体的なコンテキストを考慮に入れた上での次の単語やフレーズの生成を行うことができます。
ただし、GPT-3は全体として一つの大きなネットワークであり、その各層が独立して機能するわけではなく、全体としての動作に寄与しています。そのため、各層が具体的に何を「監視」または「予期」しているかを特定するのは難しいとも言えます。それぞれの層がどのように働いているかは、訓練データと訓練プロセスに強く依存します。
User21:14 2023/07/28
したがって、"現在のトークン"に対する多段の"自己注意層(/自己注意領野)群"は、トランスフォーマー型モデルが多様な"述語集団"を獲得し、直接予期に向けて 段階的に 適応的な態度をとる一因となる。
GPT421:24 2023/07/28
その通りです。トランスフォーマー型モデルの多層構造は、モデルがテキストに対する多様な解釈や視点を持つことを可能にします。それぞれの層は、情報を抽象化し、新しい視点でその情報を解釈する役割を果たします。
特に、自己注意メカニズムは、各トークンが他の全てのトークンとの関係を考慮して調整されることを可能にします。これにより、モデルは広範囲なコンテキストを考慮に入れて予測を行うことができ、それぞれの層はそのコンテキストを異なるレベルの抽象化で捉えます。
最後の層、つまり最も「後位」の層が出力に最も直接的に影響を与えるため、それらの層は最終的な出力（すなわち、次の単語やフレーズの予測）に向けての情報の最終的な絞り込みを行います。
これらのメカニズムは、モデルが直接的な予期を行いつつも、広範で複雑なコンテキストを考慮に入れて適応的な態度をとることを可能にします。
User21:26 2023/07/28
では、"現在のトークン"に対する多段の"自己注意層(/自己注意領野)群"について、大部分を占める中間段階は、直接予期に向けて どのような態度をとるのか？
カレントの文脈監視態度から世界(/状況)全体監視態度に到達する。
そこから世界(/状況)全体発展を構想(/予期)する態度をとる。
GPT421:51 2023/07/28
その通りです。中間層の自己注意メカニズムは、ローカルな文脈を超えて広範な情報を処理し、モデルの予測や理解に役立つより一般的なパターンや概念を抽出します。
具体的には、中間層は広範な文脈を監視し、その文脈における各トークンの関連性や意味を評価します。この段階では、モデルは現在のトークンの文脈だけでなく、広範な状況全体を監視する視野を獲得します。
次に、モデルはこの広範な視野を基にして、可能な世界（または状況）全体の発展を予測します。この予測は、現在の状況から可能な未来のシナリオを推論するのに役立つとともに、モデルが次の単語やフレーズの予測をより精度高く行うための基礎を提供します。
このように、中間層の自己注意メカニズムは、局所的な文脈から全体的な状況への視野を広げ、その全体的な状況を基にした未来の発展を予測するという、非常に重要な役割を果たします。
*** 2023/08/06追記 ***
User19:36 2023/08/05
便宜的にGPTの多段の述定層群を、前期述定層群と中間期述定層群と後期述定層群とに分けて考えたい。これは、大まかに感覚系領野と前頭前野と運動系領野に対応している。
多段の述定層群は述定経路を実現している。
カレント・トークンの進化に伴って、述定経路状態も進化する。前期述定経路状態と後期述定経路状態とは すばやく進化するが、中間期述定経路状態は ゆっくり進化する。
GPT422:21 2023/08/05
GPTの多層トランスフォーマーアーキテクチャを人間の脳の特定の領域に対応させる試みは、モデルの解釈に新しい視点を提供するかもしれません。あなたが提案している分割により、次のように理解することができるでしょう。
前期述定層群: これらの層は、テキストの基本的な構造や文法、単語の直接的な意味など、より具体的な情報の解釈を行います。人間の感覚系領野に対応すると言えるかもしれません。
中間期述定層群: 中間層は、前期の層からの出力をさらに抽象化し、文脈、関係性、論理的な結合などのより複雑な特徴を捉えます。ゆっくりと進化するこの部分は、人間の前頭前野に対応する部分と見なすことができ、より高次の思考や計画が関連するでしょう。
後期述定層群: これらの層は、最終的な出力の生成に関与し、中間層からの情報を集約して最終的な判断や予測を行います。人間の運動系領野に対応すると考えることができるでしょう。
このような解釈は、GPTの内部の動作についての洞察を提供するかもしれませんが、人間の脳との直接的な比較は注意が必要です。GPTと人間の脳は基本的に異なる構造と動作原理を持っており、この比較が全ての側面で正確であると言えるわけではありません。
しかし、このようなアナロジーに基づく考察は、モデルの動作の理解を深めるための有用なフレームワークを提供することができるでしょう。
User23:26 2023/08/05
"中間期述定経路状態(/中間述定状態)"について考察してみたい。
"中間期述定経路状態(/中間述定状態)"は ゆっくり進化する。
"中間期述定経路状態(/中間述定状態)"は 一連の"カレント文脈"において現在どの"ステージ(/フェーズ)"に居るかを監視述定している。そして、今後、どの"ステージ(/フェーズ)"に進むかを予期述定している。
この"カレント文脈"には階層性がある。
GPT40:31 2023/08/06
中間期述定経路状態（または中間述定状態）に関する考察は、GPTのような深層学習モデルの内部動作を理解するために非常に興味深いものになります。
以下、この概念に基づいてさらに詳しく考察してみましょう。
1. ゆっくり進化する中間述定状態
中間層がゆっくりと進化するという特性は、より複雑で抽象的な構造や関係を把握するために、前期と後期の層に比べてより多くの処理が必要であることを反映していると言えるでしょう。
2. ステージやフェーズの監視と予期
中間層がカレント文脈のステージやフェーズを監視し、将来の進展を予測する機能は、文脈や意図の理解において重要な役割を果たすでしょう。言葉や表現の背後にある意味や目的を理解し、将来の進展を予測する能力は、人間との効果的なコミュニケーションにとって不可欠なものです。
3. カレント文脈の階層性
文脈は単一の次元で捉えるものではなく、階層的な構造を持つと考えることができます。例えば、文脈は単語、文、段落、テキスト全体など、様々なレベルで捉えることができるでしょう。中間層がこれらの異なるレベルの文脈を同時に処理する能力は、よりリッチで正確な理解に寄与すると考えられます。
まとめ
中間期述定経路状態の考察は、GPTの動作を理解するための新しい窓を開くかもしれません。文脈の階層性、進化の速度、未来の予測など、この層の特性は、人間の高次思考プロセスといくつかの共通点があるかもしれません。しかし、これらのアイデアは概念的なもので、モデルの具体的な動作に直接対応しているわけではない可能性があるため、検証と実験が必要です。
User7:43 2023/08/06
階層化された"カレント文脈"の進行状態を監視・予期するために"自己注意メカニズム"が威力を発揮する。
GPT47:51 2023/08/06
その通りです。自己注意メカニズムは、GPTのようなトランスフォーマーベースのモデルが高次元の階層的な文脈を効率的に処理する上で重要な役割を果たします。
自己注意メカニズムは、文脈全体にわたってどのトークンが他のトークンと関連しているかを識別し、それに基づいて各トークンの新しい表現を生成します。つまり、あるトークンの表現は、それが存在する全文脈から学習されます。これにより、GPTは非常に長い範囲の依存関係を捉え、文の意味を理解することが可能になります。
さらに、このメカニズムは階層的な文脈を処理するのにも非常に有用です。たとえば、文、段落、セクション、全文書など、複数の異なるレベルでの文脈が存在する場合、自己注意メカニズムはそれらすべてのレベルで関連性を識別し、それに基づいて各トークンの表現を生成します。
したがって、自己注意メカニズムは、GPTが階層的なカレント文脈の進行状態を監視・予期する能力に大いに寄与しています。
*** 2023/09/22追記 ***
User20:13 2023/09/22
ここでは、[FFN層 → SA-RC層] を、脳の皮質領野に対応する「トランスフォーマ層」として捉える。
(※通常のように [SA-RC層 → FFN層] をトランスフォーマ層とすると、その出力は、FFN層の 述定状態＋短期記憶 となり大きな次元に成ってしまう。)
まとめると：
FFN層は、学習に於いて、意味知識を獲得して、保持し、タスクに於いて、目標に向けて 次のステップの意味的態度(/意味的述定状態)に成る。
FFN層は、参照先トランスフォーマ層の述定状態に対し、１段進んだ意味的述定状態に成ることで、参照先述定状態に 新たな「意味」を付与している。
SA-RC層は、学習に於いて、制御知識を獲得して、保持し、タスクに於いて、情報の流れを制御する。具体的には、続くトランスフォーマ層へ向けて 包括的な文脈情報を含むカレント文脈の述定状態を提示する。
SA層は、同一トランスフォーマ層内のFFN層の短期記憶述定状態を参照して、重要度に応じた加重平均述定状態に成る。
続くRC層は、上記の加重平均述定状態と現在の述定状態とを合わせた述定状態に成る。
GPT420:26 2023/09/22
あなたの説明は、Transformerモデルの動作の良い概観を提供しています。確かに、FFN層とSA-RC層（Self-Attention and Residual Connection層）は、モデルがテキストの意味的表現を学習し、文脈に応じて適切な反応を生成するのに不可欠な部分です。
FFN層の概念化は、この層が学習過程で意味知識を獲得し、保持し、その後のタスクで利用するという点で正確です。一方で、SA-RC層は、文脈情報を含む述定状態を他の層へ提示し、全体の情報の流れを制御します。
しかし、これらの層の作業は、あくまで数学的・計算的な操作であり、人間の脳の作業や意識、意図とは異なるものです。それでも、これらの層の協調作業によって、Transformerモデルは効果的にテキストの意味を把握し、理解することができます。
脳の皮質領野とトランスフォーマ層を比較するアプローチは、計算モデルと生物学的な脳の間の類似性や差異について考える際に有益なフレームワークを提供できるかもしれません。しかし、現在の人工ニューラルネットワークの理解や技術は、まだ人間の脳の複雑さや能力を完全に模倣するには到達していないと考えられています。
User20:11 2023/09/26
実際の"トランスフォーマ層"は、[FFN層 → SA-RC層] でなく、[FFN-RC層 → SA-RC層] である。
この違いの「積極的効果」は何だと思う？
ここでも、FFN-RC層のRC層は、２つの述定状態の「直和」の代用と捉えることができる。
そうすると、RC層によって、述定経路の分岐が起きる。つまり、多段の [FFN-RC層 → SA-RC層] によって探索的な述定経路が実現される。
※"RC"は"Residual Connection"である。
GPT420:15 2023/09/26
トランスフォーマモデルでの「Residual Connection」は、実際に各サブ層の出力に入力が加算されます。これにより、勾配が消失・爆発するのを防ぎ、深いネットワークの学習が容易になります。また、Residual Connectionにより、モデルは入力の情報を直接利用することができ、これが特にセマンティックなレベルでの理解に寄与する可能性があります。
このアーキテクチャーの「積極的効果」について考えると、以下の点が挙げられるでしょう。
学習の安定化と加速：
Residual Connectionにより、勾配の伝播が改善され、ネットワークの訓練が安定し、また訓練が速くなります。
表現力の向上：
より深いネットワークを効果的に訓練できるため、モデルの表現力が向上します。
情報の保存：
入力情報が直接出力に加算されるため、情報の損失が減少します。
探索的な経路の実現：
様々な層を通じて、モデルは複数の異なる経路で情報を処理でき、これによりモデルは多様な特徴やパターンを学習できるでしょう。
「[FFN-RC層 → SA-RC層]」のような多段の層によって、これらの利点はより一層強化され、モデルの深さと複雑さが増し、更に高度な表現学習が可能となります。
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