動画解説：GPTとは何か

GPT（Generative Pre-trained Transformer）は、「生成事前訓練トランスフォーマー」の略で、新しいテキストを生成するボットのことです。このモデルは、事前に大量のデータを用いて学習されており、その後、具体的なタスクに応じて追加のトレーニングでファインチューニングされることが多いです。

トランスフォーマーとは

トランスフォーマーは、ニューラルネットワークの一種で、現在のAIブームの中心的な技術です。トランスフォーマーは、元々Googleによって2017年に発明され、言語翻訳などの具体的なユースケースに利用されました。しかし、その後の改良により、様々なタスクに対応できるようになりました。例えば、音声をテキストに変換したり、テキストから音声を生成するモデルもあります。さらに、DALL-EやMidjourneyのようなテキストから画像を生成するAIもトランスフォーマー技術を利用しています。

GPTの仕組み

GPTのモデルは、テキストを受け取り、次に続くテキストを予測するように訓練されています。この予測は、次に来るテキストの候補の確率分布として表現されます。例えば、入力テキストが与えられると、モデルは次に続く単語の候補を確率的に生成し、ランダムサンプリングを行いながら新しいテキストを生成します。このプロセスを繰り返すことで、連続した文章が生成されます。

トランスフォーマーの内部構造

トランスフォーマーは、データをトークンと呼ばれる小さな部分に分割して処理します。トークンは、単語の一部や一般的な文字の組み合わせを表します。これらのトークンは、ベクトル（数のリスト）に変換され、意味を表現します。これらのベクトルは、高次元空間の座標として考えられ、似た意味の単語は近いベクトルになります。

トランスフォーマーの重要な要素の一つに「アテンションメカニズム」があります。アテンションメカニズムは、文脈における単語同士の関連性を考慮して、単語の意味を更新します。例えば、「モデル」という単語は、文脈によって「機械学習モデル」や「ファッションモデル」など異なる意味を持ちます。アテンションメカニズムは、この文脈に基づいて意味を適切に更新します。

GPTのトレーニングとアテンションメカニズム

GPTのトレーニングには、大量のデータを使用します。モデルは、与えられたデータに基づいてパラメータを調整し、入力と出力の関係を学習します。例えば、GPT-3では1750億のパラメータを持ち、非常に複雑なデータ処理を行います。トランスフォーマーは、入力データを様々な層を通して変換し、最終的に次の単語の確率分布を生成します。

アテンションメカニズムは、トランスフォーマーの中心的な技術であり、入力データの各部分が他の部分とどのように関連しているかを評価します。このメカニズムにより、文脈に基づいた意味の更新が可能になります。

トークンと埋め込み

トランスフォーマーでは、入力テキストをトークンに分割し、これらをベクトルに変換します。このプロセスは「埋め込み」と呼ばれます。埋め込みベクトルは、高次元空間の点として表現され、似た意味の単語は近くに配置されます。例えば、「女性」と「男性」のベクトルの差は、「女王」と「王」のベクトルの差と似たものになります。

まとめ

GPTとトランスフォーマーは、自然言語処理や生成モデルの分野で重要な技術です。トランスフォーマーは、文脈を考慮して単語の意味を更新するアテンションメカニズムを持ち、入力データを効率的に処理します。GPTは、このトランスフォーマーを基に、新しいテキストを生成するためのモデルであり、事前に大量のデータを用いて学習され、その後、具体的な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、高度な自然言語生成が可能となります。