自己回帰モデルと生成テキストモデル

自己回帰モデルは、次の値を再帰的に予測することで系列データを生成する生成モデルの一種です。各ステップの出力は、それ以前のすべての入力または以前に生成された出力に依存するため、時系列や自然言語処理のタスクで広く使用されています。生成テキストモデルは自己回帰モデルの典型的な応用例であり、以前に生成された単語に基づいて次の単語を予測・生成し、徐々に文章全体を構築していきます。GPT シリーズなどの代表的な生成テキストモデルは、自己回帰メカニズムを用いて一貫性のある流暢なテキストを生成し、対話システムやテキスト生成などのタスクで活用されています。