AIはどうやって「言葉」を理解し出力してるのか？LLMの仕組みを視覚的に解説

はい、動画を一つずつ見て、その内容を詳しく解説しますね。LLMの仕組みを非常にわかりやすく、かつ本質的に説明している優れた動画です。

LLM（Transformerモデル）の動作：動画解説

この動画は、LLMの中核をなす「トランスフォーマー」アーキテクチャの主要なコンポーネント、特に**エンべディング、アテンション、そして多層パーセプトロン（MLP）**の役割を視覚的に説明しています。

00:00 – 00:02：トークンとエンべディング

• 00:00
  • That which does not kill you only makes you ??? というフレーズが表示され、LLMが次の単語（???）を予測するタスクが提示されます。
  • 入力された文は個々のトークン（単語や記号の最小単位）に分解されます。各単語がそれぞれブロックとして示されています。
  • Tokens という文字と矢印が、この分解プロセスを指し示しています。
• 00:01
  • 分解された各トークンは、LLMの内部で処理されるためにエンべディングという数値ベクトルに変換されます。動画では、各トークンの下から数値のリスト（ベクトル）が生成される様子が示されています。
  • 特に you のエンべディングが、3次元空間に描かれた矢印（ベクトル）として具象化されています。これは、単語の意味が多次元空間内の位置と方向によって表現されることを示しています。
  • GPT-3の例として、エンべディングの次元数が「12,288個の数字」で構成されることが示され、その複雑さと情報量の多さを強調しています。
• 00:02
  • すべてのトークンのエンべディングが、数値の列として整列して表示されています。

00:03 – 00:06：トランスフォーマーブロック（アテンションとMLP）

• 00:03
  • エンべディングの列が1つの層を形成し、その上に「Attention（アテンション）」というラベルが現れます。
  • この層内で、各エンべディングから他のエンべディングへ曲線的な矢印が伸び、単語間の相互作用が視覚的に表現されています。これは、モデルが文中のどの単語が他のどの単語と関連が深いかを判断し、文脈を理解する「自己注意機構」の働きを示しています。
• 00:04
  • アテンション層の隣に「Multilayer Perceptron（MLP、多層パーセプトロン）」という次の層が現れます。内部には複雑なニューラルネットワーク（多数の点と線）が描かれており、アテンション層で処理された情報をさらに変換・処理する役割を示しています。
• 00:05 – 00:06
  • これらの「Attention」と「Multilayer Perceptron」のペアが何層にもわたって積み重ねられている様子が示され、「Many repetitions（多くの繰り返し）」と強調されています。これがLLMの基本的な構成単位である「トランスフォーマーブロック」の繰り返し構造です。

00:07 – 00:15：エンべディング空間での意味表現

• 00:07 – 00:09
  • トランスフォーマーブロックの処理後、最終的な you のエンべディングが再び強調されて表示されます。
• 00:10 – 00:11
  • you のエンべディングが3D空間のベクトルとして示され、Generic third person（一般的な三人称）という概念が関連するベクトルとして表現されています。エンべディングが単なる単語ではなく、その意味を表す概念であることを示唆しています。
• 00:12 – 00:15
  • エンべディング空間における意味的な関係性が示されます。例えば、E(woman) – E(man)（女性のエンべディングから男性のエンべディングを引いたベクトル）が性別の軸を表し、E(aunt) – E(uncle) や E(niece) – E(nephew)、E(daughter) – E(son) といった他の単語ペアでも、その差分ベクトルが同じ方向を指すことが示されています。これは、単語の類推（Word Analogy）能力として知られる、エンべディングの重要な特性です。

00:16 – 00:20：文脈によるエンべディングの調整

• 00:16
  • Affectionate (愛情深い) という抽象的な概念も、ベクトルとして表現されることが示されます。
• 00:17
  • アテンション層のアニメーションが再び現れ、文脈理解の重要性を再強調します。
• 00:18 – 00:20
  • 画面が左右に分割されます。左側ではトランスフォーマーブロックが動作し、右側では you のエンべディングベクトルが文脈によって変化する様子が示されます。
  • preceded by “that which does not kill”（「それがあなたを殺さないなら」という文脈に先行されている）
  • needs an adjective next（次に形容詞が必要）
  • related to growth and strength（成長や強さに関連する）
  • これらの情報が you のエンべディングに「追加」され、文脈に応じた意味を持つように調整されることを示しています。例えば、ニーチェの有名な格言 That which does not kill us makes us stronger のように、stronger のような形容詞が続くことを予測するための準備が行われます。

00:21 – 00:24：MLPの重要性

• 00:21 – 00:23
  • LLMの全パラメータのうち、アテンションが約 1/3 を占め、MLPが約 2/3 を占めることが示されます。これにより、MLPがLLMの計算資源の大部分を使い、非常に重要な役割を担っていることが強調されます。
• 00:24
  • MLPが多層のニューラルネットワークとして描かれ、その内部構造に焦点が移ることを示唆します。

00:25 – 00:39：MLPと概念の組み合わせ

• 00:25
  • 新たな例として Michael Jordan plays the sport of basketball が提示されます。パイのキャラクターがLLMの動作を視覚化する手助けをします。
• 00:26 – 00:28
  • First Name Michael、Last Name Jordan、Basketball の各概念がエンべディング空間のベクトルとして示されます。
• 00:29 – 00:32
  • モデルが内部で特定の概念（例: First Name Michael）とどれだけ一致するかを、**ドット積（内積）**を使って計算する様子が示されます。ドット積の値が類似度を表します。
• 00:33 – 00:36
  • パイのキャラクターが「もし値が1より大きかったら？」と問いかけ、First Name Michael と Last Name Jordan のエンべディングを足し合わせたベクトルが Michael Jordan という個別の人物の概念を表現し、より高い値（例: 1.79）を示す様子が描かれます。これは、複数の概念を組み合わせる能力を示しています。
• 00:37 – 00:39
  • Michael Jordan plays the sport of のフレーズで、Michael と Jordan のエンべディングが協調して Michael Jordan という個体を指すエンべディングになり、それが次の単語 basketball を予測する基盤となることを示します。

00:40 – 00:53：MLPの内部構造（Linear, ReLU, Residual Connection）

• 00:41
  • Inside the Multilayer Perceptron というタイトルが表示され、MLPの内部に深く踏み込みます。
• 00:42 – 00:43
  • MLPブロックがエンべディングの列をどのように処理するかを示します。
• 00:44
  • MLPの内部が Linear (線形変換) → ReLU (活性化関数) → Linear (線形変換) という基本的な構造で構成されていることが示されます。
• 00:45 – 00:50
  • さらに、入力エンべディングが直接最終出力に加算される「Residual Connection（残差接続）」の概念が視覚的に導入されます。これは、深いネットワークでの情報伝達を助け、勾配消失問題を緩和する重要なメカニズムです。複数のエンべディングがこのMLPパイプラインを並行して通過する様子も描かれています。
• 00:51 – 00:53
  • Michael Jordan plays Basketball の例に戻り、Michael Jordan のエンべディングがMLPに入力され、最終的に Basketball の情報が追加されたエンべディングとして出力される過程が示されます。MLPが特定の入力に対して、関連する情報を「付加」する役割を果たすことを意味します。

00:54 – 01:22：線形層の数学的表現とバイアス

• 00:54 – 00:57
  • 線形層が、入力ベクトルと重み行列の行列乗算によって実現されることが数学的に示されます。複雑な計算によって、元のエンべディングが異なる意味空間に「投影」されるイメージです。
• 00:58 – 01:08：概念レシーバー
  • MLPがどのようにして特定の概念を検出するかを説明します。ここでは「レシーバーベクトル」R_i が導入され、そのエンべディング E とのドット積が、特定の概念（例: First Name Michael）がどれだけ強く表現されているかを示す指標となります。
  • Michael Jordan の例では、First Name Michael と Last Name Jordan のエンべディングを足し合わせたベクトル (M+J) とレシーバーベクトル E のドット積が計算されます。この値が約2であれば、Michael Jordan という概念が検出されたことを意味し、それ以外であれば1以下になることが示されます。
• 01:09 – 01:16：バイアス項の役割
  • European country? という新しい文の例で、MLPの出力にバイアス項 (Bias) が加算される様子が示されます。
  • このバイアスは、特定の概念（例: Michael Jordan）を活性化させるための閾値のような働きをします。動画では、バイアス項が M・E + J・E – 1 のように計算され、Michael Jordan が検出された場合に値が約1になり、それ以外では0以下になるように調整されることが示されます。パイのキャラクターが「なぜ？」と問いかけ、その重要性を強調します。
• 01:17 – 01:22：線形層の数式
  • MLPの最初の線形層の数学的な表現が W_up * E_i + B_up として示されます。W_up は重み行列、E_i は入力エンべディング、B_up はバイアスベクトルです。これにより、入力エンべディングに線形変換とバイアスが適用されることが明確になります。

01:23 – 01:39：ReLUとGELU（活性化関数）

• 01:23 – 01:26
  • 再びエンべディング空間に戻り、Michael Jordan という特定の人物の概念が、Michael Phelps や Alexis Jordan といった他の人物の概念と明確に区別される、高次元空間内のユニークなベクトルとして存在することが示されます。
• 01:27 – 01:31
  • MLPの中核である「ReLU（Rectified Linear Unit）」活性化関数が説明されます。これは入力が負の値であれば0、正の値であればそのまま出力するというシンプルな関数です。グラフでその動作が示されます。これにより、モデルに非線形性が導入され、複雑なパターンを学習できるようになります。
• 01:32 – 01:36
  • ReLUが Michael Jordan をエンコードするニューロンのみを活性化（出力1.0）させ、他のニューロンを非活性化（出力0.0）する様子が示されます。これは一種のANDゲートのように機能し、特定の条件が満たされた場合にのみ信号を通過させることを示唆しています。
• 01:37 – 01:39
  • より現代的なLLMで使われる「GELU（Gaussian Error Linear Unit）」活性化関数も紹介されます。これはReLUに似ていますが、より滑らかな特性を持ち、より優れたパフォーマンスを発揮することが多いです。

01:40 – 02:12：MLPの全体的な役割

• 01:40 – 01:44
  • MLPの内部で、線形層の出力が多数の「ニューロン」に送られる様子が示されます。ReLUによって、多くのニューロンが非活性化（inactive）されることで、重要な情報のみが次の層に伝達される様子が描かれます。
• 01:45 – 01:47
  • MLPの2番目の線形層（Down projection）の計算が示されます。これは、MLP内部の豊富な表現を、最終的な予測に適した次元に戻す役割を担います。
• 01:48 – 02:00：コンポーネントベクトルと概念の再構築
  • MLPの最終出力が、多数の「コンポーネントベクトル」C_0, C_1, …, C_m の線形結合（重み付き和）として解釈できることが示されます。それぞれのコンポーネントベクトルが、LLMが学習した様々な基本的な概念（例えば、「野球選手」「背番号23」「1963年生まれ」など）を表していると考えると、MLPがこれらの基本概念を組み合わせて、入力の新しい、より豊かな表現を構築していると理解できます。
• 02:01 – 02:06：バイアスの再確認
  • パイのキャラクターが「あのバイアスは何をしているの？」と再び問いかけ、MLPの線形層の数式 W_up * E_i + B_up と W_down * R_i + B_down （アッププロジェクションとダウンプロジェクション）の両方にバイアス項が含まれていることを示し、バイアスがモデルの活性化を調整し、特定の情報が検出されやすくする重要な役割を果たすことを強調します。
• 02:07 – 02:12：MLPの最終的な役割（情報の追加）
  • 最終的に、MLPが Michael Jordan のエンべディングを受け取り、それに Basketball という関連情報を「追加」して出力する様子が示されます。これは、残差接続を介して元のエンべディングにMLPが計算した文脈情報を加えることで、より充実した（意味的にリッチな）単語表現を生成するLLMの能力を端的に示しています。これにより、モデルは文脈を考慮した次の単語予測を行うことができます。

この動画は、LLMが単語を単独で認識するだけでなく、その文脈、意味的な関係性、そして複数の概念の組み合わせを、エンべディング空間とトランスフォーマーブロック（アテンションとMLP）を通じていかに巧みに処理しているかを示しており、LLMの「思考」の基本的なメカニズムを非常に視覚的に捉えることができます。