ステップ１ ChatGPTの基本概念
ChatGPTの背後にある技術と、それがどのようにして自然言語を理解し、 応答を生成するのかを解説します。
ChatGPTの基礎と使い方
司会ビィ：こんにちはビィです。 これからゼロから始めるChatGPTの基礎と使い方を始めます。 ステップ1、ChatGPTの基本概念をシルビアさんに紹介していただきます。 よろしくお願いします。
シルビア：ChatGPTっていうのは、オープンAIという会社が作った会話型のAIです。
ChatGPTの学習方法
シルビア：これがすごいのは、人間みたいに自然な言葉で会話ができるところなんです。 それもそのはず、インターネットにある膨大なテキストデータを学び取って、それを元に自分で文章を作り出せるんです。
司会ビィ：ChatGPTは、対応のデータをどうやって学ぶのですか?
シルビア：ChatGPTは、トランスフォーマーアーキテクチャという技術を使っています。 これは、言葉の意味や文脈を理解するのにすごく優れていて、それを元に自分で文章を作り出すことができるんです。
司会ビィ：自然言語ってよく聞きますけど、それは何ですか?
シルビア：自然言語とは、私たちが日常で使っている言葉のことです。 英語、日本語、スペイン語など、世界にはたくさんの自然言語があって、それぞれに独自の文法や表現があります。 ChatGPTは、コンピュータ言語ではなく、これらの自然言語を学び取って、人間みたいに自然な会話ができるようになっているんです。
司会ビィ：ChatGPTは、どうやって答えを出すのですか?
シルビア：これはちょっと面白いんですけど、ChatGPTは質問やプロンプトを受け取ると、その都度、リアルタイムで答えを作ってくれます。 内部でいろんな単語やフレーズの組み合わせを試して、最も自然で適切な答えを見つけ出してくれるんです。 だから、同じ質問をしても、ちょっとしたニュアンスで答えが変わることもあるんですよ。 それが、このAIの面白いところでもあります。
以上がChatGPTの基本的な概念です。これらを理解すると、次にどうやって具体的に使っていくか、そのイメージが湧きやすくなりますね。
それでは、ここから少し技術的なお話をします。 でも、安心してください。ChatGPT自体は自然言語で使うことができますので、重要な技術の流れについてだけお話ししますね。
トランスフォーマーアーキテクチャの特徴
司会ビィ：それでは、トランスフォーマーアーキテクチャとは何ですか? シルビア：トランスフォーマーアーキテクチャは、自然言語処理、NLPの分野で革命をもたらしたモデルです。
トランスフォーマーアーキテクチャは、GPTシリーズが登場する前の2017年に紹介されました。 具体的には、Googleの研究者によって発表された論文、"Attention is all you need" の中で初めて提案されました。 このアーキテクチャは、それまでのリカレントニューラルネットワーク、RNNや超短期記憶、LSTMとは異なる新しいアプローチで自然言語処理タスクを解決する方法を提供しました。
トランスフォーマーアーキテクチャの特徴 並列化トランスフォーマーは、シーケンス全体を一度に処理することができるため、計算が並列化され、学習と推論が高速化されました。
自己アテンション 各単語やトークンが他のすべてのトークンとの関係を考慮して表現されるため、文脈に応じた豊かな表現が可能になりました。
このトランスフォーマーアーキテクチャの登場により、自然言語処理の分野において大きなブレイクスルーが起こり、GPTシリーズやBERTなど多くの先進的なモデルが開発される基盤となりました。
次は、トランスフォーマーを使ったGPT-1からGPT-4までの歴史とそれぞれの特徴について、年号も含めてご説明します。
■GPT-1 発表年、2018年
特徴: GPT-1はトランスフォーマーアーキテクチャを用いた最初のモデルです。
自然言語処理タスクにおいて一定の成功を収めました。 しかし、まだ小規模であり、限られたタスクでしか使えませんでした。
■GPT-2 発表年、2019年
特徴、GPT-2はGPT-1の後継モデルとして発表され、そのパラメータ数はGPT-1の10倍以上、約15億のパラメータを持っていました。 文章生成能力が非常に高く、そのパワフルさから当初は公開が控えられました。 後に、その安全性が確認され、モデルが公開されました。
■GPT-3 発表年、2020年
特徴、GPT-3はさらに進化したモデルで、パラメータ数は1750億とGPT-2に比べて大幅に増えました。 そのため、自然言語生成の質も向上し、よりリアルなテキスト生成が可能になりました。 多くのアプリケーションで利用され、AIの可能性を広げました。
■GPT-3.5 発表年、2022年11月
これはチャットGPTと言われています。発表年、2022年11月チャットGPTはさらに高速になり、無料で利用できるため、わずか2ヶ月で1億人のユーザーが増えました。
ただし、チャットGPTは2021年9月までの情報しか学習されていませんでした。
■2023年3月14日には、GPT-4が公開されました。
GPT-4は、月20ドルの有料課金が必要です。 また、生成精度が上がり、たくさんのプラグインなども使えるようになりました。 さらに、リアルタイム検索ができる新しい機能が付与されました。
特徴、Wikipediaの情報によると、GPT-4はGPT-3や3.5の後継モデルとして、より大きなパラメータ数と改良されたアーキテクチャを持っています。
GPT-4は、自然言語処理タスクにおいて優れた性能を発揮し、人間のような文章を生成する能力があります。これにより、質問応答、文章生成、文章の要約、翻訳、プログラミングに加え、最近では、画像認識、画像生成、音声認識、音声合成などもできるようになり、多様なアプリケーションで精度の高い生成能力があります。
以上が、GPT-1からGPT-4までの歴史です。
それぞれのモデルは、自然言語処理だけではなく、画像や音声などのマルチモーダルな能力まで飛躍的に向上させ、AIの応用範囲を広げています。
これらは、自然言語の理解と生成に革命をもたらし、機械翻訳、文章生成、質問応答、感情分析、画像認識、画像生成、音声認識、音声合成など、多くのタスクで人間を超えるパフォーマンスを発揮しています。
以上が、トランスフォーマーアーキテクチャからGTP-4までの簡単な概要です。
司会ビィ：この技術を理解しておくと、ChatGPTやその他の最先端のAIモデルの働きがよりクリアになりそうですね。 シルビアさん、ありがとうございました。
次のステップでは、具体的にChatGPTに触れていきましょう。
続きはこちらからステップ５まであります。
ゼロから始める、チャットGPTの基礎と使い方
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