LLMの学習目標である「次のtoken予測」と、質問応答や翻訳などの高度なタスクとの間にある飛躍を解説。目的関数が単純でも内部計算が複雑になるメカニズムや、LLMが賢くなったかを判定する指標について考察します。
次トークン予測を「目的関数・文脈内学習・評価」に分解する
編集メモ: LLMの基本である次トークン予測が、高度なタスク実行へと昇華される論理的メカニズムと、その性能を評価する指標を体系的に理解できます。
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