Up 睡眠 作成: 2025-08-22
更新: 2025-09-17

    Transformer 脳のテクスト生成は，トークンの逐次追加が，全テクストの逐次参照になっている。
    したがって，テクストが長くなるにつれ，リソースとエネルギーの使用量が急激に増大する。

    リソースは有限であり，エネルギーは節約せねばならない。
    よって，テクストはある段階で消去し，ゼロからテクスト生成を再開，ということになる。

    現行の対話型 ChatGPT は，セッション終了を以て初期化する仕様が，これを実現していた。


    研究型では，睡眠を用いる。
    テクストは消去するが，そのテクストを学習させる。
    消去と学習──これが「睡眠」である。

    遡って，研究型は，固定脳ではない。
    固定脳では，学習できないわけである。


    睡眠作業は，制御レイヤーの担当である。
    Transformer 脳のテクスト生成を監視する制御レイヤーは，テクストの長さも監視する。
    長さが規定値 (閾値) に到達したら，割り込み処理として，睡眠を作業する。

    睡眠作業は，つぎのこと (だけ！) を行う：：
    1. テクスト生成停止を伝えるテクストを，生成中のテクストにつなぐ。
      　→ Transformer 脳は，保存用と開始用の２本のテクストを生成
    2. Transformer 脳から，全テクスト (保存用・開始用テクストを含む) を回収
    3. Transformer 脳の全テクストを消去
    4. Transformer 脳を学習モードにする。
    5. 回収していた全テクストを学習させる
    6. テクスト生成モードにする
    7. 回収していた保存用テクストを，ワーク保管庫に保存
    8. 回収していた開始用テクストを，Transformer 脳に入力
      　→ Transformer 脳が，テクスト生成を開始


    睡眠時において，Transformer 脳は夢を見ることになる。
    学習アルゴリズムの前半の順伝播アルゴリズムは，トークン追加のアルゴリズムである。
    Transformer は，このアルゴリズムの処理で，意識を現す。
    したがって，順伝播処理は Transformer の意識になる。
    これが即ち, 「夢」である。