[GPT代筆] GPTの短期記憶容量の問題とその対処法

※筆者の主観と独断に基づくpromptからGPT-4が自動生成した記事です。不正確な内容が多々含まれる可能性があるので、ご了承ください。

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GPT-4は驚異的な知的タスクの代行能力を持っているものの、その短期記憶容量の制約が課題となっています。本記事では、この問題について詳しく解説し、将来的な対処法についても考察します。

1. 技術的な背景 GPT-4は高度な知的タスクをこなすことができますが、学習には膨大な時間と計算コストがかかります。転移学習として知られるファインチューニングという手法がありますが、GPT-3.5やGPT-4では現時点で未対応です。その理由は、計算コストが高いためで、今後も一般人が手持ちのデータを全て学習させるのは困難であると考えられます。

2. プロンプトチューニング ファインチューニングが現実的ではないため、代わりにプロンプトチューニングを行います。これは、「○○を暗記した上で、XXをして」といった使い方をします。しかし、GPTのプロンプトの量（token）には限界があり、長い会話ログや過去の会話内容を忘れてしまうことがあります。

3. 短期記憶容量の問題 GPTは実質的に数千文字程度の短期記憶しか持てないため、一度に多くの文献を読み、要約するようなタスクは難しいです。つまり、GPTは学習済みの知識データとユーザーが打ち込んだ短期記憶しか扱えないため、ある意味では人間より記憶力が劣る状態です。

4. 今後の課題 短期記憶容量の問題は本質的であり、一朝一夕に解決できない課題です。計算コストが原因であるため、ハードウェアの劇的な進歩がなければ、誰もが手持ちのデータをGPTに全て学習させることは困難です。従って、短期記憶のキャパが少ないGPTにいかに手持ちデータを学習させ、推論させるかが技術的な課題となります。

5. 軽量なLLMの活用 GPT以外の軽量なLLM（Large Language Model）を利用するアプローチも存在します。これは、計算コストを削減しながら学習と推論を行うことを目的としています。しかし、現状では推論能力に不安が残るため、今後の技術開発が求められます。

まとめ GPTの短期記憶容量の問題は、技術的に難しい課題です。計算コストの問題を解決するために、ハードウェアの進歩や軽量なLLMの開発が重要です。将来的には、短期記憶の制約を克服し、より効率的な学習と推論が可能なAIが登場することが期待されます。

参考:　prompt

以下の筆者のメモを技術系のテイストのblog記事に纏めてください。ですます調で。ロジックの抜け・飛躍、そして未定義の専門用語が多くあるので、懇切丁寧に補足してください。メモの内容は網羅してください

topic: GPTの短期記憶容量の問題

・大きな背景　その1
背景: GPT-4はとても賢い。自分の手持ちのデータを全て学習させれば、知的タスクの大半は代行できるかもしれない。
しかし現実問題として、それは技術的に難しい
課題: GPT-4の学習には膨大な時間(>数ヶ月?)と計算コスト(スパコン数百台?)を要する。既に出来ている学習済みモデルに追加学習をさせる転移学習(ファインチューニング)という手法もあるが、GPT-3.5やGPT-4では現時点で未対応な模様。
理由: 計算コストが高いため。今後可能になる可能性はあるが、料金は割高になると思われる。そのため、一般人が手持ちのデータを全て学習させるのは当面困難。学習時のノウハウも恐らくは必要

・大きな背景　その2
ファインチューニングは不可能なので、代わりに行うのがプロンプトチューニング。「○○を暗記した上で、XXをして」という類いの使い方。chatgptも、「ユーザーとの会話ログを参照しながら、それに対する適当な応答を考えて」という作業をしている。一種のプロンプトチューニング。
しかしGPTが認識できるプロンプトの量(token)には限界がある。なので、chatgptが、昔に話した内容を忘れてしまうことなどがある。

・問題点
つまり、GPTは実質的に数千文字程度(もっと多い?)の短期記憶しか持てないということになる。これは意外と少ない。
「文献を10報読ませて、それを要約」のようなタスクはナイーブには実現できない

言い換えると、学習済みの膨大な知識データ+ユーザーが打ち込んだ短期記憶　しか扱えない。人間よりも、ある種の記憶力が悪い状態

・課題
短期記憶の課題は割と本質的で、一朝一夕には恐らく解決できない。
原因が計算コストにあるため、ハードウェアの劇的な進歩が無い限り、誰もが「手持ちのデータをGPTに全て学習」させることは困難である
なので、「膨大な手持ちデータ」を、短期記憶のキャパが少ないGPTにいかに学習させ、推論するか、が深刻な技術的課題になる

・補足
GPT以外の軽量なLLMで運用するというアプローチもある。しかし現状では推論能力に不安