GPTアルゴリズム
GPT（Generative Pre-trained Transformer）のアルゴリズムは、条件付き確率を用いて次の単語を予測する仕組みになっています。基本的な数式は以下のようになります：
P(w1,w2,...,wn)=P(w1)⋅P(w2∣w1)⋅P(w3∣w1,w2)⋅...⋅P(wn∣w1,w2,...,wn−1)P(w_1, w_2, ..., w_n) = P(w_1) \cdot P(w_2 | w_1) \cdot P(w_3 | w_1, w_2) \cdot ... \cdot P(w_n | w_1, w_2, ..., w_{n-1})
この式は、文章全体の確率を計算するためのもので、各単語 wiw_i の出現確率を、前の単語の情報を考慮しながら求めています。
また、GPTはトランスフォーマーの自己注意機構（Self-Attention）を活用しており、これを表す数式は以下のようになります：
Attention(Q,K,V)=softmax(QKTdk)V\text{Attention}(Q, K, V) = \text{softmax} \left( \frac{QK^T}{\sqrt{d_k}} \right) V
ここで、
Q,K,VQ, K, V は埋め込みベクトルから作られるクエリ（Query）、キー（Key）、バリュー（Value）。
dkd_k はベクトルの次元数。
softmax関数を使って、各単語の重要度を確率的に計算します。
この仕組みにより、GPTは文脈を考慮しながら、次に来る単語を予測し、自然な文章を生成することができます。
2025年5月16日 | カテゴリー：自然科学的基礎知識//物理学、統計学、有機化学、数学、英語 |
