概要
https://qiita.com/Sakai_path/items/f509ad565f960cb50d69
詳細内容
## 確率の世界 — LLMが次の単語を選ぶ仕組み
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LLMが次に生成する単語を確率的に決定するメカニズムを、Softmax関数、多様なサンプリング戦略、および創造性を調整するTemperatureパラメータを用いてPythonコードと共に詳細に解説します。
**Content Type**: Tutorial & Guide
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:4/5 | Unique:3/5 | Practical:4/5 | Anti-Hype:5/5
**Main Journal**: 78/100 | **Annex Potential**: 76/100 | **Overall**: 80/100
**Topics**: [[LLMの仕組み, 確率的生成, Softmax関数, サンプリング戦略, Temperatureパラメータ]]
この記事は、ChatGPTなどのLLMが「次に来る単語を予測する」という根本的な動作が、単なる決定論ではなく、確率分布に基づいたサンプリングによって行われるメカニズムを、初心者向けにPythonコードを交えて解説しています。
具体的には、モデルが出力する単語候補のスコア（ロジット）をSoftmax関数を用いて確率分布に変換し、その確率分布から実際に単語を選択する「サンプリング戦略」が、Greedy、Top-k、Top-pの3種類存在することを分かりやすく説明。さらに、Temperatureパラメータが確率分布の「鋭さ」を調整し、LLMの出力の「創造性」をコントロールできることを示します。低いTemperatureは堅実な出力を促し、高いTemperatureは多様で予期せぬ単語の選択を可能にします。
Webアプリケーションエンジニアにとって、このLLMの確率的な生成メカニズムの理解は極めて重要です。なぜなら、ChatGPTのような生成AIの挙動が、なぜ同じ質問に対しても毎回異なる答えを返すのか、また、モデルの出力が「暴走」したり「単調」になったりする理由が明確になるからです。API経由でLLMを利用する際、`temperature`や`top_p`といったパラメータを適切に設定することで、アプリケーションの要求に応じた品質（例えば、厳密な要約には低めのTemperature、ブレインストーミングには高めのTemperatureとTop-pサンプリング）を意図的にコントロールできるようになります。これにより、より信頼性が高く、ユーザー体験に優れた生成AIアプリケーションを設計・開発するための基盤知識を得られるでしょう。提示されたPythonサンプルコードは、これらの概念を実際に手を動かして理解するのに役立ちます。