GPT-3 の説明: 知っておくべきこと

公開: 2024-06-17

2020 年の導入以来、GPT-3 は生成 AI の可能性を世界に示してきました。 これは、OpenAI の GPT モデルが一般に公開される 2 番目であり、多くの人にとって、生成 AI に触れるのはこれが初めてでした。 チャットボットからコーディング アシスタントまで、GPT-3 を利用したアプリケーションは、テクノロジーを日常生活に組み込む新しい方法を提供します。

ここでは GPT-3 の概要、仕組み、使用方法について説明します。

目次

  • GPT-3とは何ですか?
  • GPT-3 の仕組み
  • GPT-3 対 GPT-4
  • GPT-3 を作成したのは誰ですか?
  • GPT-3は無料ですか?
  • GPT-3の機能
  • GPT-3の利点
  • GPT-3の欠点

GPT-3とは何ですか?

Generative pretrained Transformer 3 (GPT-3) は、OpenAI によってリリースされ、Microsoft に独占的にライセンスされている特殊な種類の AI である生成大規模言語モデル (LLM) です。 これは GPT シリーズの 3 番目のバージョンであり、説得力のある人間のようなコンテンツを生成するために、プロ、クリエイティブ、個人の設定で広く使用されています。

Microsoft の独占ライセンスは、モデルが API サービス (OpenAI および Microsoft によって提供される) 経由でのみ間接的にアクセスできることを意味します。 古い GPT モデルとは異なり、コードとデータは一般に公開されています。

GPT-3 モデルには、GPT-3.5、GPT-3.5 Turbo、および GPT-3.5 with Browsing (Alpha) という 3 つの部分的に改良された後継モデルがあります。 2024 年 5 月の時点では、GPT 3.5 Turbo の改良版のみがまだ一般公開されています。 古いモデルがまだ使用されており、古いツールやアプリが稼働している可能性があります。

GPT-3.5

GPT-3.5 は GPT-3 を改良し改良したバージョンです。 これは、人間との直接チャットベースの対話用に最適化されており、ChatGPT アプリケーションの最初のバージョンの基礎を形成します。 GPT-3 との違いは次のとおりです。

  • 新しいデータで何度か更新されており、最新モデルは 2021 年 9 月に達しています。オリジナルの GPT-3 には、2019 年 6 月頃までの情報が含まれていました。
  • より高品質で関連性の高い応答が生成されます。
  • より小さく、応答が速く、より効率的です。
  • 詩などのクリエイティブなコンテンツを生成するのが得意です。
  • 悪意のあるプロンプトを回避し、その応答における有害性を最小限に抑えることに優れています。
  • 高度な、または高度な技術的な自然言語処理 (NLP) アプリケーションにはあまり適していません。

GPT-3.5 ブラウジング (ALPHA)

GPT-3.5 with Browsing は、応答を作成するときに一部のオンライン リソースを使用するように拡張された GPT-3 のバージョンです。 2023 年 4 月にリリースされ、2022 年 1 月までの情報で更新され、人間のインタラクション向けにさらに最適化されました。 また、運営の一環として使用する限定されたオンライン リソースに実験的にアクセスすることもできました。

GPT-3.5 ターボ (およびターボ命令)

GPT-3.5 Turboは2022年3月にリリースされました。GPT-3.5と比較して人間とのチャットにさらに最適化されており、その応答は以前のモデルよりも正確で人間のような対話を彷彿とさせます。 GPT-3.5 Turbo は開発者が利用でき、チャットボットや社内ナレッジ ベースなどのカスタム アプリケーションのベースとして使用できます。 これは、2024 年 5 月の時点でまだ一般公開されている GPT-3 の唯一のバージョンです。他のバージョンは、同等の GPT-4 に置き換えられています。 GPT-3.5 Turbo-Instruct と呼ばれる拡張バージョン (人間が書いた命令でトレーニングされた GPT-3.5 Turbo の微調整バージョン) は、現在最も一般的に使用されています。

内部: GPT-3 の仕組み

GPT-3 は高度なアルゴリズムを活用して、書かれたテキスト内のパターンを検出します。 これらのアルゴリズムにより、モデルは言語の意味と構造を解読し、世界に関する特定の事実とルールを学習できるようになります。 GPT-3 の有効性は、トランスフォーマーと呼ばれる特定のアーキテクチャを利用する、ディープ ラーニングとして知られる高度なタイプの機械学習の基礎に由来しています。 このアーキテクチャにより、モデルの拡張能力が大幅に強化され、膨大な量のデータを処理し、複雑なパターンや単語間のつながりを識別できるようになります。

機械学習

人工知能 (AI) のサブセットである機械学習を使用すると、明示的な段階的なプログラミングを行わなくても、機械がデータから学習し、時間の経過とともに改善できるようになります。 機械学習システムは、詳細な指示を必要とする代わりに、人が特定のレシピに従うのではなく、他の人を見てサンドイッチの作り方を学ぶのと同じように、例から学習することができます。 データから学習することで、システムはパターンを認識し、ルールを推測してタスクを実行できるようになります。

ディープラーニング

機械学習のより専門化された分野であるディープ ラーニングは、多層ニューラル ネットワークを使用してさまざまなレベルでデータを分析します。 このアプローチは、モデルが複雑であるため計算量が多くなりますが、画像やテキストなどの非構造化データの処理に優れています。 これにより、手動の機能エンジニアリングの必要性が軽減されますが、ネットワーク アーキテクチャの設計とパラメータの調整には多大な人的労力が必要になります。

ディープラーニングにより、GPT-3 のようなモデルはデータ内の複雑なパターンと関係を学習できるようになり、自然言語処理や画像認識などの高度なアプリケーションをサポートします。

ニューラル ネットワークとトランスフォーマー アーキテクチャ

人工ニューラル ネットワーク、特に深層学習で使用されるものは、人間の脳からインスピレーションを得た複雑なシステムです。 GPT-3 を含む GPT シリーズの基礎であるトランスフォーマー アーキテクチャにより、これらのネットワークは大量のテキストを並行して処理できるようになり、効率が大幅に向上し、言語パターンを迅速に学習できるようになります。

トランスフォーマーは、これらのパターンをコンピューターが解釈できるアルゴリズムに変換することによって機能します。 GPT-3 にプロンプ​​トが入力されると、GPT-3 はこれらのアルゴリズムを使用してプロンプトを理解し、統計的確率に基づいて応答を生成し、展開される会話に応じて各単語を構築します。

GPT-3 と GPT-4

GPT-4 は GPT-3 の後の次世代 AI モデルであり、さらに数年間の発明、アルゴリズム、データが組み込まれています。 どちらのモデルも柔軟性に優れていますが、いくつかの重要な違いがあります。

能力とパフォーマンス

GPT-3 は、自然な会話を行い、コードを記述し、ビジネスおよび個人のユースケース向けにまったく新しいコンテンツを生成できます。 ただし、テキストベースのプロンプトのみを受け入れます。 GPT-4 はマルチモーダルであり、画像、データ視覚化、およびその他のデータ形式をユーザー プロンプトの一部として受け入れることができます。

GPT-4 は、いくつかの AI ベンチマーク要素においても、前世代よりも優れたパフォーマンスを発揮します。

  • 精度の向上
  • 文脈やニュアンスの理解が深まる
  • 長いプロンプトを受け入れ、より長い応答を生成する機能
  • 一貫性と創造性の向上
  • 英語やその他の言語でのパフォーマンスの向上
  • 継続的に更新されるソース データセットが特徴で、モデルの最新バージョンのナレッジ カットオフは 2023 年 4 月または 12 月までです (2024 年 5 月現在)。

可用性

GPT-3 の最新バージョンである GPT-3.5 は ChatGPT で無料で入手できますが、GPT-4 を使用するには ChatGPT Plus アカウントが必要です。 ただし、Microsoft Copilot などのサードパーティ プラットフォームを使用すると、GPT-4 に無料でアクセスできます。

適応性

GPT-3 は、すべての応答に対して特定の声とトーンを維持するようにプログラムされています。 このトーンはすべてのユースケースで機能するとは限りません。 一方、GPT-4 にはステアビリティと呼ばれる機能があり、得られる応答の性格やトーンについてシステム全体のガイドラインを設定できます。

ビジネス見積モジュール: GPT-3 と GPT-4 の詳細をご覧ください。

GPT-3は無料で使用できますか?

ChatGPT を通じて、最新の GPT-3 モデルである GPT-3.5 に無料でアクセスできます。

OpenAI は月額 20 ドルからの有料サブスクリプションを提供しています。 サブスクリプションを使用すると、GPT-4 や、画像生成プラットフォームである DALL-E などの他の生成 AI ツールにアクセスできます。

GPT-3は何をするのですか?

GPT-3 は、クリエイティブな執筆から教育資料まで、多くのアプリケーション向けのテキスト コンテンツを生成できます。

一般的なアプリケーションを詳しく見てみましょう。

テキストベースのコンテンツ作成

GPT-3 は、詩からビジネスメモまで、ほぼあらゆる種類の文書コンテンツを生成できます。 アウトラインとドラフトを作成し、改善のための編集フィードバックを提供できます。

ビジネス環境では、GPT-3 は次の目的で使用できます。

  • ブログと記事のアウトラインの生成
  • プロセスの文書化
  • 社内外のコミュニケーションの草案作成
  • 職務内容や投稿内容を書く
  • 製品説明の生成

クリエイティブは、次のようなさまざまな方法で GPT-3 を使用します。

  • 小説執筆のためのアウトラインの作成
  • キャラクターの説明を書く
  • 詩の草稿
  • ジョークを書く
  • 映画やビデオの脚本を作成する

GPT-3 を個人的なタスクに使用することもできます。

  • 履歴書とカバーレターを書く
  • 公務員、金融機関、その他の企業への手紙の起草
  • ソーシャルメディアのプロフィールとキャプションを書く
  • レシピの作成
  • 自分の個人的なストーリーを語る

他のテキスト生成ツールを検討することに興味がありますか? GPT-3 と同様に、Grammarly はブレインストーミング、執筆、コンテンツの改善に役立ちます。 Grammarly を自分のスタイルや口調に合わせて調整できるので、すべての応答が自分や自分のブランドのように聞こえるようになります。 Grammarly は Microsoft Word や Gmail など、すでに使用しているツール内で動作するため、AI による執筆支援を受けるためにプログラムを切り替える必要はありません。

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チャットボットの強化

GPT-3 には、自然な会話を可能にする高度な言語機能があります。 ChatGPT または別のアプリケーションを通じてアクセスするかどうかに関係なく、これらのチャットボットを使用するいくつかの方法を次に示します。

  • 専門用語の意味など、よく検索する一般的な質問をします。
  • よくある質問への回答を得る
  • To Do リストや会議の議題の作成などのタスクを支援し、計画を支援します。
  • ウェブサイト訪問者と関わり、彼らが誰なのか、何を探しているのかを知る

コードの生成

GPT-3 は、公的に利用可能なほとんどのプログラミング言語に対応します。 これを使用して、多くのコーディング タスクを実行できます。

  • コードの一部が何をするのかを説明する
  • 自然言語プロンプトを使用してコードのスニペットを作成する
  • バグやコーディングエラーを特定し、それらを修正する方法を提案します
  • コードのスニペットのドキュメントを生成する
  • テストケースの作成

教育業務のサポート

GPT-3 は、教育者と学生の時間を節約し、作業を改善し、より効果的な教材を作成するのに役立ちます。 学術環境での使用方法は次のとおりです。

  • 特定の興味や学習スタイルに合わせて教育コンテンツを調整する
  • 授業計画の立案
  • テストと試験問題の作成
  • 研究のお手伝い
  • 高度な数学や哲学などの複雑な概念の説明

文章の要約

コンテンツをコピーして GPT-3 に貼り付け、概要を生成するように依頼できます。 この機能の一般的な使用方法は次のとおりです。

  • 記事から重要なポイントのリストを取得する
  • 短編小説の登場人物をすべてリストアップする
  • 専門家向けの技術レポートの概要を入手する
  • スピーチの記録から重要なポイントを得る

研究

GPT-3 は大量のデータでトレーニングされたため、多くの主題に関するコンテンツを生成できます。 これらの機能を使用すると、自然な対話を通じてトピックを調査でき、情報を検索するよりも簡単になります。 研究に GPT-3 を使用できるいくつかの方法を次に示します。

  • プロセスに関する段階的な指示を得る
  • 新しいテクノロジーなどの複雑な概念について話す
  • 自分のスキルや興味に基づいて、新しい趣味やキャリアパスを模索します
  • 歴史上の人物や注目すべき出来事について学ぶ
  • 歴史的文書がどこで見つかるかなど、トピックを探索するための潜在的な研究手段をリストアップする

ブレーンストーミング

GPT-3 は、創造的なプロジェクトのアイデアをブレインストーミングすることで、創造力を発揮するのに役立ちます。 その方法は次のとおりです。

  • チームイベント中に行うアイスブレイクやその他のアクティビティのアイデアを考える
  • Web サイトやソーシャル メディアのコンテンツ カレンダーを生成します
  • 架空のキャラクターのコンセプトを生成する
  • 既存のアイデアをより良くするため、または特定の対象者に合わせて調整するための改善を提案する
  • 対象ユーザーとスキルに基づいて、提供する製品やサービスのアイデアを提案する

GPT-3の利点

GPT-3 は幅広い用途と使いやすさにより、効率を向上させ、多くのユーザーが AI にアクセスできるようにします。 その主な利点をいくつか確認してみましょう。

効率の向上

GPT-3 を使用すると、時間のかかる手動タスクを実行してプロセスを合理化できます。 たとえば、中小企業の経営者は GPT-3 を使用して、Web サイト、ソーシャル メディア、顧客の電子メール キャンペーン用の新製品に関するお知らせの草稿を迅速に作成できます。

GPT-3 は、ソフトウェア開発など、企業が適任な人材の確保に苦労している分野の生産性向上にも役立ちます。 GPT-3 を使用してコードの一般的なスニペットを作成し、ドキュメントを生成することで、プログラマーはより短い時間でより多くの作業を完了でき、人材不足によって生じるプレッシャーの一部を軽減するのに役立ちます。

柔軟性

GPT-3 は、その分野で特別なトレーニングを受けなくても、多くのタスクを実行できます。 個人ユーザーでも開発者でも、GPT-3 にはすぐに使える広範な機能が備わっています。

たとえば、GPT-3 を使用すると、脚本の概要の主要な要素が何であるかを説明せずに、映画の脚本の概要を説明できます。 GPT-3 には、それを独自に理解するための基礎的なトレーニングが含まれています。 この柔軟性により、レシピの生成から顧客サービス チャットボットの強化に至るまで、あらゆる用途に使用できる強力なツールになります。

自然言語機能

他の人間と同じ言語を使用して GPT-3 と対話できます。 コーディングの知識や特殊なスキルは必要ありません。

このアクセシビリティにより、ユーザーはほとんど経験のないタスクを完了できます。たとえば、コーディングの初心者は、コードで実行したい内容を簡単に説明するだけでコード スニペットを作成できます。 文章を書くのが苦手な人でも、より自信を持ってメールや手紙の下書きを書くことができます。

これは専門知識や人間対人間の教育に代わるものではありませんが、多くの人にとって学習曲線を短縮するのに役立ちます。

GPT-3の欠点

GPT-3 にはさまざまな利点がありますが、場合によっては偏りがあり、不正確になる可能性があります。 急成長する AI プラットフォームのトレーニング方法についても倫理的な懸念があります。 ここでは、注意すべきデメリットをいくつか紹介します。

偏見

GPT-3 は既存のコンテンツでトレーニングされているため、トレーニング データセット内のバイアスを反映した応答を生成する場合があります。 こうした偏見は、情報の欠如など、さまざまな形をとる可能性があります。

たとえば、トレーニング データセット内の情報の多くは英語であり、西洋文化を表しています。 GPT-3 にフランスや米国などの国の人々について説明するように依頼すると、その応答は非西欧諸国の人々よりも微妙で詳細になる可能性があります。

偏見は否定的な固定観念の形でも生じます。 たとえば、GPT-3 に気まぐれで感情的なキャラクターを作成するように指示すると、女性キャラクターが作成される可能性が高くなります。 また、GPT-3 は、国際紛争の一方の側に有利な文言を使用したり、ある政治的観点について別の政治的観点よりも長くより詳細な応答を生成したりすることで、その出力の中で政治的立場を支持しているように見せることも可能です。

不正確さ

GPT-3 にはさまざまな主題に関するコンテンツを生成する機能がありますが、それが常に正しいとは限りません。 これは幻覚と呼ばれる現象によるもので、すべての生成 AI モデルにとって問題となります。

幻覚は、モデルが不正確な予測を行うときに発生します。 各応答は確率に基づいて単語ごとに生成されるため、GPT-3 は場合によっては間違った道をたどることもあります。 正しい応答か間違った応答かを簡単に区別する方法はありません。 したがって、生成される情報を常に確認することが重要です。

倫理的懸念

GPT-3 やその他の生成 AI プラットフォームは、コンテンツ所有者の許可なく著作権で保護されたデータをトレーニングに使用したとして厳しい監視を受けています。 OpenAI にはいくつかのライセンス契約がありますが、トレーニング データの大部分は公開されている Web コンテンツから取得されています。

OpenAI によると、これらのトレーニング実践はフェアユースの保護の対象となります。 ただし、AI の専門家、裁判所、規制当局が依然としてこれらの疑問を検討しているため、この問題についてはまだ決定的な答えはありません。

GPT-3 と AI ブーム

GPT-3 の導入は、生成 AI にとって大きな前進となりました。 ディープラーニングと呼ばれる高度な機械学習を使用して、言語の概念、意味、構造を理解できます。 GPT-3 は、これらのトレーニング実践により、人間のようなコンテンツを生成し、会話型の対話を行う非常に柔軟な AI モデルを作成できることを実証しました。

OpenAI の次のモデルである GPT-4 は、より正確で、微妙で、マルチモーダルであることによって、これらの機能を構築しています。 GPT-3 と GPT-4 は AI ブームの重要なコンポーネントであり、生成 AI を誰もが利用できるようにするのに役立っています。

生成 AI ツールを検討するときは、偏見、不正確さ、倫理的なハードルに遭遇する可能性があることに注意してください。 これらの問題は、生成 AI の柔軟性、効率性、使いやすさを損なうものではありません。 ただし、潜在的な落とし穴を認識しておくことで、GPT-3 などのツールを安全かつ賢明に使用できるようになります。