AIの仕組みを解き明かす最初の一歩

AIの学習方法は大きく2つ

①正解を教えてから学習させる

②正解を与えず自ら法則を導かせる

AIができる3つの基本機能

①分類（教師あり学習）

正解のデータを基に、新しいデータを正しいグループに振り分けます。

②回帰（教師あり学習）

過去のデータ（正解）の傾向から、未来の具体的な数値を予測します。

③クラスタリング（教師なし学習）

正解がない大量のデータの中から、似た者同士のグループ（特徴）を自動で見つけ出します。

LLM

次にくる言葉を予測する大規模な予測マシーンです。

先ほどの「回帰」で数値を予測したように、LLMは文脈から最も確率の高い

「次の単語」を計算し続けているだけです。

大規模言語モデル（LLM）という強力なエンジンに、人間と対話するための

「チャット画面」を取り付けたものが皆さんが使われるChatGPTやGemini、Claude AI他です。

ファインチューニング

すでに一般的な知識を幅広く持っているAIに、特定の専門的な知識やルールを「追加で特訓」させることです。

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