自己回帰モデルとは

過去のデータをもとにして、次に続くデータを順番に予測する仕組みのこと。大規模言語モデルなどで使われており、直前までの単語の並びから「次に来る確率が最も高い単語」を予測して文章を生成する。

たとえるなら — しりとりのように、直前までの言葉の流れを見ながら次に続くぴったりの単語を一つずつ繋げていく作業に似ています。