生成AIの核となる3つのプロセス

Transformerは2017年にGoogleが発表した「Attention Is All You Need」論文で提案されたアーキテクチャで、現在の生成AIの基盤技術です。

Transformerの構成要素

Attention（注意機構）は、入力シーケンスの中で重要な部分に焦点を当てる仕組みです。人間が文章を読むときに重要な単語に注意を向けるのと同様の働きをします。

マルチヘッドアテンション

ディフュージョンモデルは、画像生成AIの主流技術で、ノイズから段階的に画像を生成する手法です。物理学の拡散過程を逆転させるアイデアから生まれました。

主要なディフュージョンモデル

RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）は、人間の評価を報酬信号として使用してAIモデルを改善する手法です。ChatGPTの有用性と安全性を大幅に向上させた技術です。

RLHFの3段階プロセス

生成AIが言語を理解し生成するための基盤技術である自然言語処理（NLP）の核となる概念を解説します。

トークン化とエンベディング

位置エンコーディング

言語モデルの学習目標

生成AIを実際に実装・運用する際の重要なポイントと考慮すべき技術的要素を解説します。

モデル選択の基準

パフォーマンス最適化

実装フレームワーク

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

# モデルとトークナイザーの読み込み
model_name = "rinna/japanese-gpt-neox-3.6b"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

# テキスト生成
prompt = "人工知能の未来について"
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")

with torch.no_grad():
    outputs = model.generate(
        inputs.input_ids,
        max_length=100,
        temperature=0.7,
        do_sample=True,
        pad_token_id=tokenizer.eos_token_id
    )

generated_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
print(generated_text)

生成AI技術は急速に進化しており、2025年以降もさらなる革新が期待されています。主要な技術トレンドと今後の展望を解説します。

マルチモーダルAIの進化

エージェント型AIの発展

技術的ブレークスルー予測