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ChatGPTの作られ方をG検定向けに解説。RLHFと報酬モデル、zero-shot、基盤モデル、マルチモーダルを整理します。

LLMをG検定向けに解説。BERTのMLM・NSP、GPTの次単語予測、スケーリング則とfew-shotを整理します。

拡散モデルをG検定向けに解説。ノイズの付加と除去、デノイジング、Stable Diffusionと潜在空間の関係を整理します。

GANの生成器と識別器が競う仕組みを解説。VAEとの発想の違い、DCGAN・Pix2Pix・CycleGAN、ディープフェイクとの関係を整理します。

オートエンコーダとVAEをG検定向けに解説。次元圧縮や異常検知、潜在変数とKLダイバージェンスの役割を整理します。

TransformerをG検定向けに解説。Positional EncodingやMulti-Head Attention、並列化の利点を整理します。