Q1: 大規模モデルは「ノーフリーランチ定理」を覆したのか？ Transformerと大規模言語モデル（LLMs）が登場する以前、NLP分野では「ノーフリーランチ定理（No Free Lunch Theorem）」が広く受け入れられていたようです。一般的に、異なるNLPタスクにはそれぞ…

大規模言語モデル（LLM：Large Language Models）をはじめとした高度な機械学習モデルを理解する上で、「バイアス・バリアンストレードオフ（Bias-Variance Tradeoff）」は非常に重要な概念です。本記事ではこのトピックを、基本からLLMへの応用まで、丁寧に…

勾配降下法（Gradient Descent）は、機械学習や最適化アルゴリズムで広く使われる基本的な手法です。しかし、「なぜこの手法で損失関数の最小値が見つかるのか？」と疑問に思ったことはありませんか？ この記事では、損失関数が凸であり、かつ学習率が適切で…

線形回帰や機械学習の基礎である**勾配降下法（Gradient Descent）**について学習していると、以下のような数式に出会います： 勾配降下法の更新式 モデルのパラメータ θ0\theta_0, θ1\theta_1 を最適化するために、目的関数 J(θ)J(\theta) を繰り返し最小…

深層学習のモデルはしばしば数百万以上のパラメータを持ち、パラメータ空間は非常に高次元です。そんな中、「損失関数が凸関数であれば、勾配降下法によって常に損失の最小値（最適解）を得ることができるのか？」という疑問を持つ方も多いでしょう。本記事…

はじめに 機械学習の勉強を進める中で、「勾配降下法（Gradient Descent）」が頻繁に登場します。1次元関数における導関数（微分）は「変化率」を意味するという直感はありますが、2次元や多次元の場合、なぜ「勾配（gradient）」が最も急な下降方向になるの…