【特別講義 第4回】生成AIと大規模モデルの仕組み ― Transformer・GPT・Diffusion・CLIP

現在の生成AIを支える代表的な技術を、仕組みから理解する回です。ChatGPT、画像生成AI、自動翻訳、音声認識、マルチモーダルAIなど、多くのAIシステムの背景には、Transformer、GPT、CLIP、Diffusionといった技術があります。これらは便利なサービスとして利用できますが、内部の仕組みを理解していないと、どの用途に向いているのか、なぜ誤るのか、どのように組み合わせるべきかを判断することが難しくなります。 この回では、生成AIを単なるプロンプト操作の対象としてではなく、モデル構造、学習の考え方、入力と出力の関係、計算資源との関係から理解します。テキスト生成、画像生成、マルチモーダル処理を一続きの技術として整理します。 【内容】 ・Transformerの基本的な考え方を理解する ・BERT、GPTなどの言語モデルの違いを整理する ・LLMが文章を生成する基本原理を学ぶ ・CLIPなどのマルチモーダルモデルの考え方を理解する ・Diffusionモデルによる画像生成の基本的な仕組みを学ぶ ・生成AIが得意なこと、苦手なこと、誤りやすいことを整理する ・生成AIをシステムに組み込むときの設計上の注意点を考える ・プロンプトだけでなく、モデル、データ、計算資源の観点から生成AIを理解する 【解決できる課題例】 ・ChatGPTや生成AIを日常的に使っているが、仕組みを説明できない ・LLM、Transformer、GPT、Diffusion、CLIPといった用語を整理したい ・生成AIを業務システムや自作ツールに組み込みたい ・生成AIの出力を過信せず、限界や誤り方を理解したい ・プロンプトだけでなく、モデルやシステム設計の観点から生成AIを扱いたい ・ローカルAI、画像生成、音声処理、マルチモーダルAIへの理解を深めたい 【この回のゴール】 ・Transformer、GPT、Diffusion、CLIPの基本的な役割を説明できる ・テキスト生成AIと画像生成AIの仕組みの違いと共通点を理解できる ・生成AIがなぜ自然な出力を作れるのかを、仕組みから説明できる ・生成AIをシステムに組み込むときの設計上の注意点を理解できる ・生成AIを「使う」だけでなく、構造を理解したうえで選択・利用する視点が身につく