【G検定対策】LLM・生成AIの重要用語を歌で覚える！「LLMモデル覚えうた」公開【GPT/PaLM/RLHF】

G検定対策「LLMモデル覚えうた」のアイキャッチ画像。ヘッドフォンをして歌うロボットのイラストとタイトルの文字。 未分類
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はじめに

G検定（ジェネラリスト検定）の学習中、大規模言語モデル（LLM）の分野で苦戦していませんか。
「GPT-1とGPT-3の違いは？」「PaLMの特徴は？」「RLHFって何？」など、アルファベットの略称や似たような概念が多くて混乱しやすいですよね。
そこで今回は、試験に出る重要な定義やキーワードをリズムに乗せて暗記するための楽曲を作成しました。
作詞は生成AIの「Gemini」、作曲は「Suno AI」を使用した、完全オリジナルの試験対策ソングです。
通勤・通学のスキマ時間に聴くだけで、GPTシリーズの変遷やTransformerの仕組みが自然と頭に入ります。

AIを活用した楽曲制作

今回の楽曲制作には、最新の生成AIツールをフル活用しました。
作詞はGoogleの「Gemini」を使用し、G検定の過去問や傾向を分析させた上で、試験で間違えやすいポイントを歌詞に落とし込んでいます。
そして作曲には、話題の音楽生成AI「Suno AI」を使用しました。
アップテンポで眠くならず、テンションが上がるような曲調に仕上げています。
AIについて学ぶための歌を、AI自身が作り出すという現代ならではの試みです。

タイトル・歌詞の紹介

タイトル

LLMモデル覚えうた

歌詞

TransformerはSelf-Attention　単語間関係性 並列処理
現代のLLMの基礎　GPTはデコーダ BERTとは逆
GPT-1は事前学習 ファインチューニング　GPT-2は巨大化 ゼロショット
GPT-3は1750億　インコンテキストラーニング 重み更新なし
InstructGPT基にして ChatGPT RLHF　人間作成 回答ランク付け　報酬モデル 強化学習
PaLMはGoogle 5400億　Pathwaysアーキテクチャ 多言語 多タスク
CoTはChain of Thought　思考の過程を例示　複雑な推論タスクの精度向上
GPT-1は事前学習 ファインチューニング　GPT-3はインコンテキストラーニング
ChatGPTはRLHF　PaLMはGoogle Pathways

楽曲の視聴

作成した楽曲は以下のリンクから視聴できます。
歌詞を見ながら聴いて、リズムで覚えてしまいましょう。

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歌詞の解説

歌詞に登場する用語について、G検定で問われるポイントに絞って解説します。
歌詞のフレーズとセットで覚えましょう。

TransformerとSelf-Attention

歌詞：「TransformerはSelf-Attention / 単語間関係性 並列処理」

Transformerは、現在のLLMブームの火付け役となったモデル構造です。
最大の特徴はSelf-Attention（自己注意機構）です。
これは「文中のある単語が、他のどの単語と強く関連しているか」を計算する仕組みです。

試験では以下の数式の形が見分けられる程度で大丈夫です。

\(
Attention(Q, K, V) = \text{softmax}\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}}\right)V
\)


Q (Query): 検索クエリのようなもの
K (Key): 検索対象のインデックスのようなもの
V (Value): 中身の値

従来のRNN（再帰型ニューラルネットワーク）は単語を前から順に処理する必要がありましたが、Transformerはこれらを一気に処理できるため「並列処理」が可能になり、学習効率が劇的に向上しました。

GPTシリーズの進化

歌詞：「GPTはデコーダ BERTとは逆」

GPT: Transformerの「デコーダ（文章を生成する部分）」を使います。
BERT: Transformerの「エンコーダ（文章を理解する部分）」を使います。
ここが逆になっているのが試験の頻出ポイントです。

歌詞：「GPT-1は事前学習 ファインチューニング」

GPT-1は、「大量のデータで事前学習（Pre-training）」した後に、「解きたいタスクに合わせて微調整（Fine-tuning）」するという、現在の主流となる手法を確立しました。

歌詞：「GPT-3は…インコンテキストラーニング 重み更新なし」

GPT-3の最大の特徴はインコンテキストラーニング（In-context Learning）です。
これは、ファインチューニングのようにモデルのパラメータ（重み）を書き換えるのではなく、「プロンプト（入力文）の中に例題を入れるだけで、タスクを解けるようになる」能力のことです。

例（入力文だけで指示する）：
入力：「英語を日本語に翻訳して： dog -> 犬、 cat -> 猫、 apple -> 」
出力：「りんご」

重要: この時、AI本体の学習（重みの更新）は行われていません。

ChatGPTとRLHF

歌詞：「ChatGPT RLHF / 人間作成 回答ランク付け / 報酬モデル」

ChatGPT（InstructGPT）の肝となる技術がRLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）です。
直訳すると「人間のフィードバックによる強化学習」です。
AIが人間の意図に沿った答えを出せるように、以下の3ステップで調整されています。

  1. 人間が手本を見せる: 人間が書いた理想的な回答をAIに学習させる。
  2. 報酬モデルを作る: AIが出した複数の回答に対して、人間が「こっちの方が良い」とランク付け（順位付け）を行い、評価基準（報酬モデル）を作る。
  3. 強化学習: その報酬モデルを使って、AIが高評価を得られるように強化学習（PPOなど）を行う。

歌詞にある「報酬モデル」と「ランク付け」はセットで覚えておきましょう。

PaLMとCoT

歌詞：「PaLMはGoogle…Pathwaysアーキテクチャ」

PaLM（パーム）はGoogleが開発した超巨大モデルです。
Pathways（パスウェイズ）というアーキテクチャにより、一つのモデルで翻訳・計算・要約など、あらゆるタスク（多タスク）をこなせることが特徴です。

歌詞：「CoTはChain of Thought / 思考の過程を例示」

CoT（Chain of Thought）は、プロンプトエンジニアリングの手法です。
単に答えを聞くのではなく、「答えに至るまでの考え方（思考の過程）」を例示として与えることで、AIの推論能力を引き出します。
通常のプロンプトでは間違えやすい問題でも、「ステップバイステップで考えて」と指示したり計算過程の例を入れることで、正解率が大幅にアップします。

楽曲に込めたメッセージ

この曲は、単に用語を羅列しただけではありません。
G検定の問題では、「GPT-3はファインチューニングを行う」といった誤った選択肢がよく出題されます。
そのため、「GPT-1はファインチューニング」「GPT-3はインコンテキストラーニング（重み更新なし）」という対比を明確にするように歌詞を構成しました。
また、ChatGPTのコア技術である「RLHF」や、PaLM独自の「Pathways」など、モデル名と技術名をセットで覚えられるようにしています。
試験中に迷ったとき、この曲のリズムを思い出せば、正しい選択肢を選べるはずです。

まとめ

今回は、G検定対策として作成した「LLMモデル覚えうた」を紹介しました。
AI技術を学ぶためにAIを使うというのは、非常に効率的で面白い学習方法です。
試験直前の総復習や、移動中の聞き流し学習にぜひ役立ててください。
この曲が、皆さんのG検定合格の一助となれば幸いです。

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