この機能は、主に大規模言語モデル（LLM）を基に実現されています。具体的には、以下のような技術が用いられています。 トランスフォーマーアーキテクチャ: LLMはトランスフォーマーというアーキテクチャを使用しており、これにより文脈を理解し、自然な言語生成が可能になります。 事前学習とファインチューニング: モデルは大量のテキストデータで事前学習され、その後特定のタスクに応じてファインチューニングされます。これにより、特定のドメインや用途に対する適応力が向上します。 自己注意機構: 自己注意機構により、モデルは入力されたテキスト内の重要な部分に焦点を当て、より関連性の高い応答を生成します。 使用されている具体的なLLMには、OpenAIのGPTシリーズやGoogleのBERT、T5などがあります。これらのモデルは、自然言語処理のさまざまなタスクにおいて高い性能を発揮しています。