GPTとは何ですか? 知っておくべきことすべて

GPT は、チャットボットやコーディング アシスタントなど、多くの人気のある生成 AI アプリケーションの背後にある AI モデルのファミリーです。 この記事では、この革新的なイノベーションの概要を説明します。

目次

• GPTとは何ですか？
• GPT モデルはどのように機能しますか?
• GPT モデルはどのように進化したか
• GPT アプリケーション
• GPT モデルの長所
• GPT モデルの短所
• 結論

GPTとは何ですか？

GPT は「GenerativePre-Trained Transformer」の略で、特定のモデルと、徐々に高度化する人工知能 (AI) モデルのファミリーの両方を指します。 オリジナルの GPT から始まり、モデルは GPT-2、GPT-3、GPT-4 などのいくつかのバージョンを経て進化し、各反復のサイズと機能が拡大し、人間のようなスキルで複雑な言語タスクを処理する能力が向上しました。 GPT ファミリのモデルは、AI 専門家グループによって 2015 年に設立され、イーロン マスクやリード ホフマンなどの著名な創設者が支援する AI 研究会社 OpenAI によって開発されました。

GPT モデルは、ChatGPT や DALL-E など、多くの一般的な生成 AI アプリケーションの基盤として機能します。 GPT モデルは大規模言語モデル (LLM) の一種で、大量のテキスト データを処理および分析するように設計されています。 LLM は、人間のような言語を巧みに模倣して生成するように訓練されており、自然言語の理解と生成を必要とする幅広いタスクを実行できるようになります。

GPTとは何の略ですか?

GPT は「Generative Pre-Trained Transformer」の略で、その機能の本質をカプセル化した説明です。

原動力

GPT モデルは、その中心機能がプロンプトまたは入力データから新しいコンテンツを生成することであるため、「生成 AI」と呼ばれます。 これにより、既存の事前定義されたデータ入力を分類して予測するように設計された AI モデルとは区別されます。 対照的に、GPT のような生成 AI モデルは、データを分類するだけではありません。 代わりに、トレーニングの一環として、まったく新しいテキスト出力、コード、画像、またはその他の創造的なメディアを作成します。

事前トレーニング済み

GPT モデルは、特定のアプリケーションに合わせて調整される前に、初期の事前トレーニングフェーズを受けます。事前トレーニングでは、適切に厳選されたデータセットでモデルをトレーニングすることにより、任意のプロンプトから人間のような応答を生成するモデルの基本的な能力を確立します。 これにより、モデルの一般的な言語理解機能の基礎が築かれます。

基本的な事前トレーニングが完了すると、開発者はタスク固有のデータに関する追加トレーニングを通じて、より特殊な目的に合わせてモデルを微調整できます。 たとえば、事前トレーニングされた GPT モデルを会話データセット上で微調整して、チャットボットとして機能させることができます。 あるいは、特定のコードベースやドキュメントに基づいて微調整して、プログラミングやコード生成タスクを支援することもできます。 事前トレーニングでは、対象となるユースケースに合わせてモデルを最適化するために洗練できる一般的な言語スキルを提供します。

変成器

リカレント ニューラル ネットワーク (RNN) や長短期記憶 (LSTM) ネットワークなどのよく知られた AI アーキテクチャは、テキスト シーケンスを段階的に処理するため、完全なコンテキストや複雑な単語構造をキャプチャすることが困難になります。トランスフォーマーは、シーケンス内のすべての単語を並行して分析し、識別された関係に基づいて接続を構築するセルフアテンション メカニズムを備えた自然言語処理に革命をもたらしました。

トランスフォーマーは、個々の単語ではなくシーケンス全体を総合的に処理することにより、複雑な言語構造を他のアーキテクチャよりもはるかにうまく把握できます。 しかし、トランスフォーマーの「理解」は実際には単なる統計パターンであり、人間のような理解や推論ではありません。

2017 年に初めて機械翻訳用に導入されたトランスフォーマーのセルフアテンション機能は画期的なもので、大規模なデータセットでのトレーニングが可能になりました。 そのため、トランスフォーマー アーキテクチャは、標準のアーキテクチャ コンポーネントとして、最新の生成 AI プラットフォームのほとんどを支えています。

プロンプトから応答まで - GPT モデルの仕組み

GPT モデルは、プロンプトと呼ばれる特定のユーザー入力に対する適切な応答を予測することによって機能します。元々、これらのモデルは主にテキストベースのプロンプトを通じて対話していましたが、進歩により、アップロードされたドキュメントや画像を処理したり、入力データの API や外部ツールにアクセスしたりする機能が導入されました。

GPT モデルは、プロンプトをトークンと呼ばれる小さなセグメントに分割し、高度なアルゴリズムを使用してこれらのトークンを分析します。 このプロセスは、プロンプト内のトークンの意味を解読するのに役立ちます。 意味が抽出されると、モデルは統計的に期待される回答と一致する可能性が最も高い応答を生成します。

GPT モデルのトレーニング方法

各 GPT モデルのトレーニング プロセスは異なりますが、一般に、教師なしと教師ありの2 つのフェーズに分類できます。

教師なしトレーニング

最初の事前トレーニング段階で、GPT モデルは、Wikipedia の記事、デジタル ブック、オンライン ディスカッションなどのさまざまなソースから大量のラベルなしデータを取り込みます。 たとえば、GPT-2 は 800 万の Web ページでトレーニングされましたが、最新の GPT-4 では、書籍の 5,000 億ページに相当するペタバイトのテキスト データが使用されたと報告されています。 この自己教師ありの事前トレーニング (教師なしフェーズと呼ばれます) の目標は、モデルが自然言語プロンプトを理解し、人間のような応答を一貫して生成できるようにすることです。 このフェーズでは、データが何を表すかはモデルに明示的に伝えられません。 代わりに、モデルはそのトランスフォーマー アーキテクチャを使用して、データ内のパターンと関係を識別します。

監督付きトレーニング

教師なしフェーズが完了すると、教師ありトレーニングを使用して GPT モデルが改良されます。 教師ありトレーニングでは、人間がどのような応答を望む可能性が高く、どの応答が有害または不正確であるかをモデルに教えることを目的として、調整されたラベル付きのプロンプトと応答を使用してモデルをトレーニングします。

教師ありトレーニングには、ヒューマン フィードバックによる強化学習 (RLHF) と呼ばれるプロセスも含まれます。 RLHF プロセスでは、人間が応答を評価して、モデルが時間の経過とともにより質の高い応答を生成できるようにします。

微調整中に、GPT モデルには、実行する機能に関連する特定の種類のデータが提供される場合もあります。 たとえば、ChatGPT は、会話テキストと正確なコンピュータ コードを生成する一般的な機能をサポートするために、会話ダイアログと公開されているコンピュータ コードに基づいて微調整されています。

GPT モデルはどのように進化したか

2018 年以来、OpenAI は、GPT-2、GPT-3、最新の GPT-4 など、GPT モデルのいくつかのバージョンをリリースしました。各バージョンは、言語処理タスクの複雑さと機能を向上させるために、最後のバージョンに基づいて構築されています。

GPT-1

2018 年に導入された GPT-1 は、GPT アーキテクチャとトレーニング アプローチの可能性を実証しました。 簡単な質問に答えたり、文章を言い換えたりするなど、基本的な言語タスクを実行できました。 ただし、GPT-1 は、規模が小さく、トレーニング データセットが単純であるため、短いプロンプトと応答に最適です。 これらの制限により、長い会話でコンテキストを維持するのに苦労し、テキストの長さが増加するにつれて出力の一貫性が低下することがよくありました。

GPT-2

2019 年 2 月に発売された GPT-2 は、GPT-1 の 10 倍のデータセットでトレーニングされたため、大幅なアップグレードとなりました。 この拡張されたトレーニング ベースにより、GPT-2 はより長く、より一貫したテキストを生成し、タスク固有のトレーニングなしでテキストの要約、質問応答、言語翻訳などのタスクを処理できるようになりました。 これらの進歩にもかかわらず、GPT-2 は依然として微妙なコンテキストの理解という課題に直面しており、関連性が欠けていたり、ユーザーの意図から逸脱した応答が生成されることがありました。

GPT-3 および GPT-3.5

2020 年 6 月にリリースされた GPT-3 は、以前のモデルから大幅に進歩し、自然言語処理、コード生成、および文章のスクランブル解除などの基本的な推論タスクの能力が向上しました。 GPT-3 は、1,750 億のパラメーターという大規模なスケールにより、より長いテキスト スパンにわたるコンテキストの保持と一貫性を大幅に向上させました。 ただし、サイズが大きいため、計算要求と微調整に課題が生じ、場合によっては予測不可能な出力や偏った出力が発生することがあります。

2022 年に、OpenAI は GPT-3 の改良版である GPT-3.5 を公開しました。 このバージョンは、より最近のデータセットでトレーニングし、追加の微調整を通じて、有害な応答や不適切な応答が生成される可能性を減らすように設計されています。 GPT-3.5 は精度と安全性において進化を続けていますが、複雑なコンテキストやニッチなコンテキストでコンテキストの精度を維持することは依然として課題でした。

GPT-4

2023 年 3 月、OpenAI は GPT-4 をリリースし、トレーニングに関する限定的な詳細を提供しました。 GPT-4 は、より長く複雑なプロンプトを処理する能力と、コンテキストの保持が大幅に改善されたことにより、GPT アーキテクチャーに大きな進歩をもたらしました。 GPT-4 はマルチモーダルモデルでもあり、テキストと画像の両方を含むプロンプトを解釈できます。 GPT-4 は精度と機能が強化されていますが、多様で微妙なタスクにわたって一貫した信頼性を確保するという課題に引き続き直面しています。

GPT アプリケーション

GPT モデルは、技術者以外のユーザーと開発者の両方が、クリエイティブなコンテンツの生成、複雑なドキュメントの分析、顧客サービスの合理化など、幅広いタスクに取り組むことを可能にする機能を提供します。

チャットボット

チャットボットは、GPT モデルの最も人気のあるアプリケーションの 1 つです。 開発者は微調整を使用して GPT モデルをさらにカスタマイズし、企業向けの顧客サービスの提供やポーカーなどのカード ゲームの指導など、特定の目的に特化したチャットボットを作成できます。 このカスタマイズは、魅力的でコンテキストに関連したインタラクションをサポートし、よりパーソナライズされた役立つユーザー エクスペリエンスを作成します。

クリエイティブなタスク

GPT モデルは、既存のコンテンツを改善するためのブレインストーミングやアイデアの提供など、さまざまな創造的なタスクをサポートできます。 GPT モデルがクリエイティブなタスクに役立つ方法をいくつか紹介します。

• 小説、詩、広告などのオリジナル コンテンツの下書きを書く
• 映画の脚本の概要や壁画のテーマなど、創造的な取り組みのためのアイデアを生み出す
• 既存のコンテンツを読みやすくする、またはさまざまな視聴者にとってより魅力的なものにする方法を提案する

Grammarly など、多くの生成 AI ツールを使用してクリエイティブなコンテンツを生成できます。 Grammarly はあなたの文章スタイルを学習し、Gmail や Microsoft Word などの使い慣れたツールと簡単に統合します。

学術的サポート

GPT モデルは、複雑な数学的概念の説明、魅力的な指導コンテンツの作成、研究アシスタントとしての役割、およびクイズや試験問題の開発を支援するために学術環境に適用できます。

データ分析

すべての GPT モデルはデータ分析タスクを支援できますが、特に GPT-4 は、複雑なドキュメントの分析、データ傾向の要約、Microsoft Excel ドキュメントなどの構造化データ ソースからの指標のレポートに優れています。 また、ソーシャルメディアのコメント、レビュー、アンケートから顧客の感情を分析することもできます。

画像解析

GPT-4 を使用すると、ユーザーはテキストのプロンプトとともに分析用の画像をアップロードできます。 この機能は、テキスト画像の編集可能な形式への変換、ソーシャル メディア投稿のキャプションの作成、製品説明の下書き、視覚障害のあるユーザー向けの支援技術で使用する画像説明の作成など、さまざまなタスクに役立ちます。

コーディング支援

GPT モデルは、コンピューター プログラムの説明、効率性と保守性を考慮したコードの最適化、テスト ケースの作成、プログラミング言語間でのコードの変換により、開発者を支援します。 これらの機能は、開発プロセスを合理化するのに役立ちます。

GPT モデルの長所は何ですか?

GPT モデルは、大幅なカスタマイズをサポートし、タスクを自動化する柔軟かつ効率的な方法を提供します。 これらにより、ユーザーは契約分析、予測分析、サイバーセキュリティ脅威検出など、さまざまなニーズに合わせたアプリケーションを作成できます。 この適応性により、さまざまな分野での AI の広範な導入が促進されています。

GPT モデルの短所は何ですか?

GPT モデルは洗練されているにもかかわらず、限界があります。 通常は終了日が設定された固定データセットでトレーニングされるため、最後のトレーニング終了日以降はリアルタイムの更新やデータを組み込むことができません。 さらに、GPT-4 は画像を分析できますが、GPT モデルはテキストベースであるため、GPT-4 は実際には別の生成 AI モデルである DALL-E を使用して画像を分析および生成します。 これは平均的なユーザーには関係ないかもしれませんが、開発者はネイティブのマルチモーダル モデルの方が自分たちのユースケースに適していることに気づくかもしれません。 最後に、潜在的な偏見、プライバシー問題、および誤った情報の拡散、著作権保護の侵害、危険なコンテンツの生成などによる悪用の可能性に関して、倫理的な懸念が依然として残っています。

GPT: AI のゲームチェンジャー

GPT シリーズの AI モデルは、人間のようなインタラクションを模倣し、複数のセクターにわたる複雑なタスクを支援するマシンの機能を大幅に進化させました。 継続的な進化により、これらのモデルは創造的な取り組みと分析的な取り組みの両方を強化することを約束します。 それにもかかわらず、これらは倫理的およびプライバシーに関する重大な懸念を引き起こすため、熱心な研究と行動が必要です。 将来的には、GPT テクノロジーの開発が引き続き AI 研究の中心テーマとなり、世界中のテクノロジー採用の将来を形作ることになるでしょう。