ディープラーニングは、自然言語処理（NLP）の分野で非常に力強いツールとなっています。その一例が、テキスト生成です。機械翻訳、文章の自動生成、チャットボットなど、テキスト生成は多くのアプリケーションで重要な役割を果たしています。
テキスト生成モデルは一般に、一連の入力トークン（単語や文字など）を受け取り、次に来るべきトークンを予測します。このプロセスはシーケンスの全体にわたって反復的に行われ、結果としてテキストの新しい部分が生成されます。
では、モデルが「次に来るべきトークン」を予測するときに何を考慮するのでしょうか？重要なのは、モデルが「最後のトークン」に注目するという点です。
言葉を生成するとき、人間は直前の単語やフレーズを基に次に何を言うべきかを考えます。同様に、テキスト生成モデルも直前のトークンを考慮して次のトークンを予測します。
具体的には、モデルは入力シーケンスの「最後のトークン」に基づいて次のトークンを生成します。なぜなら、それが直近のコンテキストであり、次にどのような単語が適切であるかを最もよく示しているからです。
例えば、「The cat is on the ____」という英語のフレーズを考えてみましょう。この文の「次の単語」を予測するためには、「the」が最後のトークンです。これを考慮に入れると、モデルは次の単語として「table」や「roof」などの単語を予測することができます。
プログラム上、最後のトークンを扱う際には「-1」が頻繁に用いられます。「-1」はPythonのリストやNumpy、PyTorchなどのテンソルにおいて、「最後の要素」を示すためのインデックスとして用いられます。
pythonCopy code# モデルの予測
logits = model(input_ids[:, -1, :])
このようなコードでは、各シーケンス（バッチ中の各サンプル）の最後のトークンを選択し、それに基づいて次のトークンの予測を行います。これにより、モデルは最新の情報を基に最も適切な次の単語を選ぶことができます。
以上が、ディープラーニングにおけるテキスト生成と「最後のトークン」の重要性についての解説です。この原理は、単純な単語予測から複雑なテキスト生成タスクまで、多くの自然言語処理の問題に適用されます。