ChatGPTなどの生成AIに画像をアップロードして「〇〇風にして」と指示する際、AIはその画像を「学習」しているのではなく、「参照」して「推論」を行っています。それぞれの違いを理解しましょう。
＝「本当の」記憶
AIモデルのパラメータ更新
(事前に大量データで実施)
(ニューラルネット)
学習済みの知識を持つ
＝ 応答を生成する処理
参照情報 + 学習済み知識
AIモデルのパラメータは変化なし
(指示、質問、画像など)
＝ その場で一時的に読み取る
推論の入力として使用
モデルには記憶されない
＝「擬似的な」記憶
外部データベース等に書き込み
(例: 会話履歴)
AIはこれを参照して「覚えている」ように振る舞う
| 概念 | 説明 | 主な目的 | AIモデルへの影響 | 人間の例え |
|---|---|---|---|---|
| 学習 (Learning) | 事前に大量のデータを用いて、AIモデル内部のパラメータ（知識）を更新・構築するプロセス。 | 知識やパターンの獲得、モデルの汎用能力向上。 | モデルのパラメータ（重み）が更新される。知識がモデル内に蓄積される。 | 経験から学び、記憶として脳に蓄積すること。 |
| 参照 (Reference) | ユーザーが入力したプロンプト（指示、質問、画像など）を、その場限りで一時的に読み取る行為。 | 推論のための入力情報を得ること。 | モデルのパラメータは変化しない。情報は一時的に使われるだけで蓄積されない。 | 外部のメモや資料をその場で確認すること。 |
| 推論 (Inference) | 学習済みの知識と、参照したプロンプト情報をもとに、応答（テキスト、画像など）を生成するプロセス。 | 入力に対して適切な出力を生成すること。 | モデルのパラメータは変化しない。学習済み知識と参照情報を活用する。 | 記憶（知識）とメモ（参照情報）を使って、質問に答えたり問題を解いたりすること。 |