量子的合意形成と社会認識論｜複数の観測者はどのように「事実」を共有するのか
Transformerモデルにおける再帰的フィードバックと自己修正機構の最新動向
はじめに大規模言語モデルの発展において、一方向的な処理から脱却し、より人間的な思考プロセスに近づくことが重要な研究テーマとなっている。人間の知的活動では、一度の判断で終わらず、自分の思考を振り返り、誤りを修正し、経験から学ぶという再帰的なプロセスが不可欠である。本記事では、Transfor
はじめに大規模言語モデルの発展において、一方向的な処理から脱却し、より人間的な思考プロセスに近づくことが重要な研究テーマとなっている。人間の知的活動では、一度の判断で終わらず、自分の思考を振り返り、誤りを修正し、経験から学ぶという再帰的なプロセスが不可欠である。本記事では、Transfor
はじめに：なぜ自己修正型モデルが注目されるのか大規模言語モデル（LLM）の発展により、AIは人間に近い文章生成や推論を実現してきました。しかし従来のTransformerベースモデルは基本的に一方向の推論しか行わず、一度出力した内容を自ら振り返って修正する能力に欠けていました。近年
はじめに：大規模言語モデルが言語を学ぶ方法ChatGPTやClaude、Geminiなど、Transformerアーキテクチャに基づく大規模言語モデル（LLM）は、膨大なテキストデータから言語を学習します。これらのモデルがどのように「言葉の意味」を獲得し、文法的に正しい文章を生成できるのか
はじめに：予測する機械としてのAIと脳現代のAI技術と人間の脳は、どちらも「予測」を中核に据えたシステムとして機能しています。ChatGPTに代表される大規模言語モデルは次の単語を予測し続けることで自然な文章を生成し、一方で人間の脳は神経科学者が「予測マシン」と呼ぶほど、常に次に起こる出来