大規模な言語モデルは、コンピュータにたくさんの文章を読ませて、言葉の意味や並び方に確率を割り当てることで学習します。例えば、「今日は晴れです」という文章は自然な文章なので高い確率を割り当てますが、「晴れは今日です」という文章は不自然な文章なので低い確率を割り当てます。
大規模な言語モデルは、学習する文章の量やコンピュータの能力や人工知能のパラメータ（計算するときに使う数字の集まり）の数を増やすことで、より高い性能を発揮します。例えば、ChatGPTという大規模な言語モデルは、約1000億個のパラメータを持ち、インターネット上にある約1000億語の文章を学習しています。
大規模な言語モデルとは、コンピュータがたくさんの本や雑誌やインターネットの記事などを読んで勉強した人工知能のことだと言えます。コンピュータは、読んだ文章から言葉の意味や使い方を覚えて、自分で考えたり話したり書いたりできるようになります。コンピュータが読む文章が多ければ多いほど、コンピュータが考えたり話したり書いたりする内容が正しくて面白くなります。
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