昨日は教師あり学習と教師なし学習について学びました。
初心者必見！教師あり学習と教師なし学習の違いを分かりやすく解説 | デイリーライフAI (daily-life-ai.com)
今日は、これらの学習方法の中間に位置する「自己教師あり学習(Self-Supervised Learning)」と、テキスト生成の基本である「Next Token Prediction」について、より具体的で分かりやすく説明します。
自己教師あり学習とは？
自己教師あり学習は、モデルが自ら生成したデータを使用して学習する方法です。
ラベル付きデータが手に入らない場合でも、この方法を使えば、大量のラベルなしデータ（例：カルテや医療記録データ）を活用して、モデルの性能を向上させることができます。
具体例1：文の一部を隠す
例えば、患者の診療記録があるとします。この記録の一部の単語を隠し、モデルにその隠された単語を予測させる方法です。
元の文：
「患者は発熱と咳を訴えている」
隠した文：
「患者は ___ と咳を訴えている」
モデルは、文の文脈から「発熱」という単語を予測するように学習します。
これにより、モデルは文脈の理解力を高めます。
具体例2：隣接するフレーズを予測する
また、文を二つのフレーズに分け、片方のフレーズからもう片方のフレーズを予測させる方法もあります。
元の文：
「患者は発熱と咳を訴えている。診察の結果、インフルエンザと診断された」
予測のフレーズ：
「患者は発熱と咳を訴えている」→「診察の結果、インフルエンザと診断された」
これにより、モデルは複数の文やフレーズ間の関係を理解する力を養います。
Next Token Prediction（次のトークン予測）とは？
Next Token Predictionは、テキスト生成モデルの基本的なタスクであり、与えられたテキストの続きに来るべき単語やトークンを予測する方法です。
医療分野では、医療記録の続きを予測するのに役立ちます。
具体例1：シンプルな文の予測
診療ノートの一部が与えられ、その続きの単語を予測します。
入力：
「患者は発熱と」
予測：
「患者は発熱と咳を訴えている」
この方法により、医師が記録を素早く補完する手助けができます。
具体例2：文の生成
文の始まりが与えられ、それに続く単語を一つずつ生成します。
入力：
「今日は診療所で」
予測：
「今日は診療所で多くの患者が訪れました」
これにより、日々の診療記録の自動生成や補完が可能となり、業務効率が向上します。
自己教師あり学習は教師あり学習と教師なし学習のどちらに分類されるか？
自己教師あり学習は、ラベルなしデータを利用する点で教師なし学習に分類されます。
ただし、学習プロセスには擬似ラベルを生成し、それを使ってモデルを訓練するため、教師あり学習の要素も含まれています。
このため、自己教師あり学習は教師あり学習と教師なし学習の中間に位置すると言えますが、技術的には教師なし学習により近いとされています。
まとめ
自己教師あり学習とNext Token Predictionは、機械学習の中でも特に重要な技術です。
自己教師あり学習は、ラベルなしデータを有効に活用し、Next Token Predictionはテキスト生成の基本を提供します。
これらの技術を理解することで、医療分野におけるデータ解析や予測モデルの構築に役立ちます。
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