Up 「話の糸」立論の理由 作成: 2025-06-20
更新: 2025-06-20

    ChatGPT は，ユーザの入力したテクストに，論理的で構成的な応答を返す。
    この応答は，「１トークンずつ生成」のアルゴリズムになっている。

    通説は，「１トークンずつ生成」を，
    　 　「次のトークンを確率で選ぶ」
    と説く。
    これは，つぎの立場である：
    　1゜ トークン列 X に対し，「X の次のトークンになる確率」が，すべてのトークンにおいて定まる。
    　2゜ ｢１トークンずつ生成｣ は，この確率を用いている。

    しかし，1゜はあり得ない。
    　　例. 「わたしは今日」の次が「山」になる確率は？
    そして，2゜のやり方で＜論理的で構成的な応答＞が生成されるわけがない。


    ChatGPT の＜論理的で構成的な応答＞に対する説明は，つぎの他には無い：
    　1゜ 応答テクストは，生成する前から，決まっている。
    　2゜ ｢１トークンずつ生成｣ は，このテクストの頭からトークンを１つずつ取り出している。

    「生成する前から決まっているテクスト」とは，記憶されているテクストである。
    したがって，「応答生成」は，つぎのメカニズムでなければならない：
    　1. 記憶の中にあるテクストの糸口を摑む
    　2. その糸を伝う


    こうして，記憶されているテクストは，
    　　「テクストの糸に乗るトークン列」
    が，これの絵図になる。

    翻って，Transformer の「学習」は，これを実現するものであることになる。
    即ち，「学習」で Transformer 脳がやっていることは：
    　入力テクストのトークン分割
    　　　　[ t_1, ‥‥, t_m ]
    　に対応するトークン点の列
    　　　　[ x_1, ‥‥, x_m ]
    　を，このテク トの糸に乗せる。


    通説は，トークンベクトルに，「意味ベクトル」の読みをする。
    また，トークン点の分布に，「意味分布」の読みをする。
    しかし上の「糸」解釈は，通説のこの意味論を却けるものになる。

    ｢糸」解釈では，
    　・トークンは，アルファベットの文字の如し，
    　・トークンに糸を通すことは，，
    　　アルファベットの文字から語をつくるが如し

    トークンベクトルの値は，Ｄ次元数空間におけるトークン点の位置である。
    その位置は，「トークン点を糸に乗せる」を繰り返す学習によって収束するものである。
    トークン点の分布自体は，そこに構造や意味を見るものではない。


    こうして，「糸」解釈の立場では，Transformer のアルゴリズムに対する通論の意味論的解釈は，すべてご破産になる。
    「糸」解釈の課題は，Transformer のアルゴリズムを「糸」解釈で読めるようになることである。

    Transformer のアルゴリズムは，「糸」解釈で読めるか？
    読めるかどうかではなく，読めなくてはならない。
    ChatGPT の＜論理的で構成的な応答＞の説明は，「糸」解釈しかなく，したがって，「糸」は事実でなければならないからである。