🧩 結論：「次の単語を当てるゲーム」を何十億回もやって、モデル全体の重みを調整していくこと
🧠 学習フェーズはこう進む：
① データを入力（例：人間の文章）
"The cat sat on the" → 正解: "mat"
② モデルは「mat」を予測してみる
- 現時点での重みを使って、
- 最終Softmaxの出力は例えば：
plaintextコピーする編集するmat: 0.23
table: 0.15
sofa: 0.10
banana: 0.01
③ 正解は “mat” → 予測がズレてたら「損失（Loss）」を計算
これが有名な「クロスエントロピー損失関数」：
plaintextコピーする編集するLoss = -log(モデルが"mat"と答えた確率) = -log(0.23)
④ 誤差（Loss）を全部の重みに逆流させて調整（逆伝播）
ここが最大のポイント：
誤差が「どこでズレたか？」を全層にさかのぼって伝え、
各重み（W_Q, W_K, W_V, FFN, W_vocabなど）を少しずつ調整する。
つまり：
- 「もっと ‘sat’ に注目すべきだったな」
- 「『on』は少し過剰に見てたな」
- 「W_vocab の ‘mat’ に近づくようにしよう」
というような**“意味的な修正”**が、行列の値として染み込む。
⑤ これを数兆トークン分、延々とくり返す
つまり：
- モデルは文脈の中で出る単語のパターンを圧縮学習して、
- 「この文脈ならこの語彙が正解っぽい」という判断力を獲得する
🔄 全体の流れを整理すると：
| ステップ | 処理内容 |
|---|---|
| 1. 入力 | 文章の一部を与える（例：”The cat sat on the”） |
| 2. 推論 | モデルが次の単語を予測（例：”mat”の確率） |
| 3. 損失計算 | 予測と正解のズレ（Loss）を計算 |
| 4. 誤差逆伝播 | 全層の重みを少しずつ修正（W_Q, W_K, FFNなど） |
| 5. 繰り返し | 数十億回くり返して「言語の感覚」を体得する |
☝️ 最後に要点を一言で言うなら：
Transformerの“学習”とは、
「次の単語を当てる」という単純タスクを、
莫大なデータと全層の重み調整で、
“意味の推論”までできるように昇華させること。
