「学習データ」「ラベル付け」。どこかで聞いたことはあっても、なぜ学習データが必要なのか、具体的に説明できるでしょうか。学習データは、モデルをもっと賢く、判断上手にするための唯一の方法です。今回は、このデータと学習について見ていきましょう。



1. データを食べさせるほど賢くなる

学習データは、よいモデルを作るために欠かせません。データが多ければ、いろいろなものを知り、もっと細かな違いを見分けられるようになるはずです。確率の回で扱った例を思い出してみましょう。腐った果物を見つけるには、さまざまな果物を入力して、どの果物にも対応できる判定モデルを作る必要があります。そのためには、たくさんの果物の写真が必要です。結果に応じて何度も修正を重ね、モデルの判断を少しずつ磨いていきます。


2. 学習の方法は、実はいろいろある

言語モデル、画像生成モデル、動画生成モデル。それぞれに合った学習方法があります。ここで全部を扱うと深いところまで潜ってしまうので、代表的な方法について話してみたいと思います。


  • テキストからテキストを作るモデルの学習

テキストからテキストを作る言語モデルがあるとしましょう。でも、このモデルはまだうまく答えられません。そこで、次の単語をうまく予測できるように、学習データを用意してみます。


実は、言語モデルの基本的な学習データの作り方は、それほど難しくありません。文章そのものが問題集であり、答え