GPT (生成型事前トレーニング済みトランスフォーマー) は、人間のようにテキストを理解して生成するための AI モデルの一種です。 GPT はトランスフォーマーアーキテクチャを採用しています。これは自己注意メカニズムを使用して言語を処理する深層学習モデルで、ユーザーの入力に基づいて理路整然とした適切なテキストを作成できます。
最近の急速な人工知能の進化により、ほぼすべての業界の企業にさまざまな新機能がもたらされました。 計算能力の向上と革新的なアルゴリズムにより、自然言語処理 (NLP)、画像認識、予測分析などのタスクが大幅に改善され、世界中の企業が顧客を理解してターゲットを絞り込み、インサイトに富んだ強力なコンテンツを低コストでより正確に生成できるようになりました。 これらの進歩の最前線にあるのが、生成型事前トレーニング済みトランスフォーマー、おなじみの呼び方でいえば GPT です。
OpenAI が開発した GPT モデルは、トランスフォーマーと呼ばれる独自のアーキテクチャを使用した、AI 分野における画期的な技術です。 このモデルは深層学習のフレームワークによって定義されており、文脈に沿ったテキストを生成できます。この生成されたテキストは人間が作成したコンテンツと区別がつかないことも少なくありません 当初は GPT-1 として導入されたこのテクノロジーは、その後何度も改良を重ね、最新のバージョンでは複雑な言語タスクを処理する能力がさらに向上しています。
GPT モデルの構築は、特定のツールやリソースを必要とする高度なプロセスです。 そのツールやリソースには、大規模な AI システムのトレーニングに伴う複雑さを処理できるだけのパワーが必要です。 以下は、生成型事前トレーニング済みトランスフォーマーの作成に必要な要素の概要です。
AI 開発に不可欠なこのソフトウェアは、深層学習モデルの作成、トレーニング、検証を簡素化します。 TensorFlow、PyTorch、Keras などの一般的なフレームワークは、GPT で使用されるトランスフォーマーモデルを含むニューラルネットワークアーキテクチャを強力にサポートしています。
GPT モデルは、人間の言語の機微を学習するために膨大なデータセットを必要とします。 書籍、記事、Web サイトのコンテンツ、その他の情報源からの多様なテキストで構成され、そこから言語を幅広く理解することができます。
GPT モデルのトレーニングには大きな計算能力が要求され、通常はグラフィック処理ユニット (GPU) やテンソル処理ユニット (TPU) によって提供されます。 これらの環境は、トレーニングプロセスをスピードアップし、大量のデータと複雑な計算を処理できます。
ニューラルネットワークの原理、最適化アルゴリズム、モデルアーキテクチャを理解することが重要です。 この知識により、開発者はモデルを効果的に設計、トレーニング、微調整して、望ましい成果を達成できます。
トレーニングの前に、データをクリーニングして前処理する必要があります。 これには、トークン化、無関係なデータの除去、テキストをニューラルネットワークに適した形式に変換するなどのタスクが含まれます。 このプロセスを支援するツールやライブラリは、トレーニングデータの準備に不可欠です。
モデルを評価するためのツール
モデルのトレーニングが完了したら、複雑性、正確性、損失関数などの測定基準を使用してパフォーマンスを評価することが重要です。 これらの評価を支援するツールは、開発者がモデルを改良し、展開の準備状況を評価するのに役立ちます。
NLTK、SpaCy、Hugging Face の Transformers などのライブラリは、GPT モデルの開発を加速できる事前構築済みの関数やモデルを提供します。 これらのライブラリには、高度なモデルのトレーニングや展開に不可欠な言語処理タスクの機能が含まれています。
OpenAI による GPT の各新バージョンの開発は、人工知能の分野において重要なマイルストーンとなります。 これらのモデルは、新しいリリースのたびに、より高度な機能を導入し、より大規模なトレーニングデータセットからデータを取得し、「よりスマート」(あるいは少なくとも「より機能的」) になってきました。
GPT の主要なバージョンは次のとおりです。
2018 年に発表された GPT-1 は最初のバージョンで、その後のモデルの基礎となるアーキテクチャを導入しました。 1 億 1,700 万ものパラメーターが組み込まれ、さまざまな言語ベースのタスクを中程度の成功率でこなすことができました。 このモデルは、その後のより高度なトランスフォーマー開発のための土台を作りました。
2019 年にリリースされた GPT-2 は、前バージョンから性能が向上し、約 15 億のパラメーターを備えました。 悪用される可能性 (誤解を招くようなニュース記事の作成やネット上での個人のなりすましなど) に対する懸念から、すぐには完全リリースされませんでした。 GPT-2 は、言語理解と生成能力の飛躍的な向上を実証しました。
2020 年に発表された GPT-3 は、これまでに作成された言語モデルの中で最大かつ最も強力なモデルの 1 つであり、1,750 億という驚異的な数のパラメーターを使用しています。 このバージョンは、AI が人間並みのテキストを生成するという画期的な能力をもたらし、エッセイ、詩、そしてコンピューターコードでさえ、人間が書いたものと区別するのが難しいものを書くことができます。
2022 年には、GPT-3 を改良した 3.5 がリリースされました。 応答の質やトレーニングの効率など、以前のモデルに見られたいくつかの問題が改善されました。 GPT-3.5 では、特にニュアンスの異なる会話や特殊なタスクでパフォーマンスが向上しました。
GPT-3 をさらに改良してリリースされた GPT-3.5 Turbo では、パフォーマンスがさらに簡素化され、処理速度が最適化されました。 このバージョンは、モデルの知識の深さを維持しながら、応答時間を短縮し、計算コストを削減します。
2023 年にリリースされた GPT-4 は、より多くのデータ、洗練されたトレーニング技術、マルチモーダル機能を取り入れることで、テキストと画像の両方の入力に基づいてコンテンツを理解し、生成できるようになり、その限界をさらに押し上げました。 このバージョンは、正確性の大幅な改善、理解力の向上、クリエイティブな出力機能で知られています。
この記事を執筆している時点で最新のバージョンは、GPT-4 Turbo です。 このバージョンでは、効率性と処理速度をさらに向上させ、生成 AI (GenAI) 言語モデルで達成できる新しい基準を設定し続けることで、GPT-4 の機能を高めています。
GPT の有効性は、生成モデル、事前トレーニング済みモデル、トランスフォーマーモデルの 3 つのコアコンポーネントに起因します。 各コンポーネントは、GPT が言語をどのように理解して生成するかにおいて基本的な役割を果たします。
生成モデルは、元のデータに似ている (ただし元のデータとは異なる) 新しいデータインスタンスを生成するために設計された人工知能アルゴリズムのクラスです。 GPT の文脈では、多くの場合、これらのモデルは人間の文体を模倣したテキストを生成するようにトレーニングされます。 膨大な量のテキストデータのコーパスから学習することで、生成モデルは吸収したパターンと構造に基づいて、一貫性のある、文脈に沿った関連性の高いコンテンツを構成できます。 この機能は、単にテキストを複製するだけでなく、特定のプロンプトや質問に対応する微妙なニュアンスの応答を理解して生成できます。 そのため、自動化されたカスタマーサービスからコンテンツ作成まで、さまざまなタスクで重宝されています。
生成モデルの強みは、タスクごとに明示的なプログラミングをすることなくデータから学習できることにあります。 代わりに、統計的手法を使用してデータの根底にあるパターンを推測し、単一のモデルから多種多様な出力を生成できるようにします。
事前トレーニングとは、機械学習 (ML) モデルを特定のタスクに合わせて微調整する前に、大規模なデータセットでトレーニングする方法を指します。 GPT の場合、これにはさまざまなインターネットテキストに関するトレーニングが含まれます。 事前トレーニングプロセスでは、タスク固有のデータで微調整してモデルをさらに最適化する前に、言語に関する幅広い理解 (文法、文脈、さらには特定の世界知識を含む) をモデルに習得させます。 この広範な事前トレーニングにより、GPT は自然で情報に基づき、与えられたプロンプトに対して適切な質の高い応答を生成する機能が強化されます。
事前トレーニング済みモデルを使用するメリットは、特定のタスクに効果的なモデルを開発するために必要な時間とリソースを削減できることにあります。 開発者や研究者は、ゼロから始める代わりに、事前トレーニング済みモデルの一般的な機能を活用して、より小規模なタスク固有のデータセットでそれを微調整できます。
GPT を支えるアーキテクチャであるトランスフォーマーは、回帰型ニューラルネットワーク (RNN) などの従来のモデルとは異なり、注意メカニズムを採用しています。 これらのメカニズムは、位置関係に関係なく、文中のさまざまな単語の重要性を考慮して、モデルが入力データのすべての部分を同時に処理できるようにします。 その結果、GPT は、より長いテキストの文脈をより効率的かつ効果的に理解できるようになります。
トランスフォーマーモデルの主な機能は、大規模な入出力を管理できる機能であり、長文のテキストを理解して生成するタスクに最適です。 このアーキテクチャは、動的なデータ処理をスムーズにし、一般的に他のモデルの機能を超える微妙なニュアンスや文脈を考慮した出力を可能にします。
人類の歴史を通じて、すべての道具には同じ基本機能があります。それは、人間がタスクの完了に費やす時間や労力を軽減するということです 木の板に釘を打ち込む、重い荷物を動かす、ソフトウェアアプリケーションをプログラミングするなど、タスクの内容に違いはあっても、すべてはその道具が人間のためにどれだけの仕事をこなせるかにかかっています。 この点では GPT も同じです。重要なのは、人間のオペレーターによる手動での指示や関与を大きく減らして、より多くの作業をこなせることにあります。
前述のトランスフォーマーアーキテクチャを使用することで、GPT モデルは言語翻訳、コンテンツ作成、さらにはソフトウェア開発などのプロセスを簡素化し、作業の時間と労力が大幅に削減されます。 このような機能により、GPT モデルは、さまざまな分野において生産性の向上とイノベーションの強化のための貴重なツールとなっています。 同時に、このテクノロジーによる処理速度とスケールの飛躍的な向上により、企業や研究者、さらには日常的なユーザーに新たな可能性が開かれ、自動化の限界を押し広げます。
コンピューターレベルの効率と正確さで人間に似た結果を生成できるため、GPT モデルが AI の進化型と見なされるのも納得がいきます。 最も影響力のあるユースケースをいくつかご紹介します。
コード生成
GPT は、コードの記述を自動化し、解決策を提案して、既存のコードをデバッグすることで開発者を支援します。NLP による人間の言語理解
GPT テクノロジーは、機械が人間の言葉のニュアンスや意味合いを理解する能力を向上させ、ユーザーとのやり取りやサービスの自動化を改善します。コンテンツ生成
記事やレポートの作成から、より創造的なコンテンツの生成まで、GPT モデルは多様な形式のテキストを明確かつ迅速に生成できます。言語翻訳
GPT モデルは、言語間の翻訳をほぼ瞬時に行い、グローバルなコミュニケーションをより身近なものにします。データ分析
これらのモデルは、大規模なデータセットを分析してインサイトとパターンを抽出し、意思決定プロセスを支援します。テキスト変換
GPT は、散文をさまざまな構造化データ形式に変換するなど、異なる形式間でテキストを変換できます。学習教材の作成
GPT は、さまざまな学習スタイルやニーズに合わせてカスタマイズした教育コンテンツを生成できます。対話型音声アシスタントの開発
GPT は音声操作 AI を強化し、スマートフォンやホームアシスタントなどのデバイスでより自然なやり取りを可能にします。画像認識
GPT モデルは、主に文章を処理する用途で知られていますが、画像認識タスクや、視覚データの識別、分類に使われることも増えています。
ChatGPT を取り巻く評判が広まっていることを考えると、多くの人が ChatGPT をより一般的な概念である「生成型事前トレーニング済みトランスフォーマー (GPT)」と同義語と見なしているのも不思議ではありません。 しかし、GPT と ChatGPT は同じものではありません。 一方はアプリケーションであり、もう一方はそれをサポートする基盤テクノロジーです。
GPT は、高度化する一連の AI モデルを指します。 これらのモデルは非常に汎用性が高く、会話だけでなく幅広い用途をサポートし、自動ライティング支援、コーディング、ビジュアルコンテンツ作成などが GPT ソリューションによって改善されます。
一方、ChatGPT は、会話に特化した GPT モデルのアプリケーションです。 GPT ベースを採用して対話を行い、ユーザーの問い合わせに対して人間レベルのインテリジェントな応答を提供します。 この特化により、ChatGPT は人間のような会話相手をシミュレートでき、質問に回答し、説明を提供し、文章コンテンツの作成を支援し、さらには気軽な話し合いにも参加できます。 つまり、ChatGPT は AI を搭載した高度な能力を発揮するチャットボットです。
構造化されていないテキストデータやビジュアルデータを、コンピューターシステムが理解してエミュレートできるものに変えるのは、単純なプロセスではありません。 GPT を機能させるための技術的な詳細はこの記事では触れていませんが、GPT モデルを強化する表面的なレベルのコアプロセスには、次のようなものがあります。
膨大なデータセットでのトレーニング
GPT モデルは、まず、インターネット上の膨大なデータでトレーニングされます。 このトレーニングには、機械学習の幅広い分野の 1 つである深層学習技術が含まれます。 たとえば、GPT-3 は、基本的にテキストの一部であるトークンを約 5,000 億も使用してトレーニングされました。 この広範なトレーニングにより、モデルはさまざまな言語パターンを学習できます。
トークンによる理解
GPT モデルは、人間とは異なり、テキストを直接理解しません。 その代わりに、テキストを上記のトークンに分解します。 これらのトークンは、単語や単語の一部であり、モデルが人間の言語の構造と多様性を把握するのに役立ちます。 GPT-3 は、数十億のパラメーターを通じてこれらのトークンを処理することで、テキストの理解を深め、再現できます。
トランスフォーマーアーキテクチャ内での作業
GPT の中核は、特に (テキストなどの) 一連のデータを処理するために設計された、トランスフォーマーアーキテクチャの使用にあります。 この方法は、以前の RNN ソリューションよりも効率的で、長いテキストシーケンスに合わせて拡張できます。
自己注意メカニズムの採用
トランスフォーマーアーキテクチャ内では、自己注意メカニズムにより、GPT は文中の各トークンの重要度を他のトークンと比較して重み付けできます。 このプロセスにより、モデルは応答を生成するときに関連するトークンに焦点を当てることができ、出力がコンテキストに適していることを確認できます。
ネットワークトレーニングの適用
GPT のトランスフォーマーモデルは、確率とトークン間の関係を計算するニューラルネットワークのいくつかのレイヤーから構成されています。 これらのネットワーク内の重み付けを調整することで、GPT モデルは改善された応答を生成できます。
エンコードとデコードのプロセス使用
より詳細なトランスフォーマーモデルでは、エンコーダーは入力テキストを処理して単語の本質とその関係をとらえる一連の数学的ベクトルにします。 各ベクトルは、1 つの単語またはトークンを表し、単語の同一性だけでなく、文中の位置情報も保持します。 デコーダーは、これらのベクトルを受け取り、出力テキストを生成します。 エンコードされた情報とこれまでに生成された単語を考慮することで、シーケンス内の次の単語を予測し、内部表現を人間が読めるテキストに効果的に変換します。
GPT モデルの作成には、入念な計画、多大なリソース、深い技術的専門知識を必要とする一連のステップが含まれます。 GPT モデルの自社開発に関心のある組織は、次のアプローチに従う必要があります。
スコープと目的の定義
GPT モデルで何を達成するのかを明確に定義します。 これは、チャットボットによるカスタマーサービスの改善から、特定タイプのコンテンツ生成の自動化まで、多岐にわたります。スキルの高いチームの編成
機械学習、データサイエンス、ソフトウェアエンジニアリングの専門知識を持つ人材を集めてチームを作ります。 このチームは、GPT モデルの開発とトレーニングを主導します。データの取得と準備
モデルによる実行が必要なタスクに関連する、大規模なデータセットを収集します。 このデータは、モデルのトレーニングに適していることを確認するために、クリーニングと前処理を行う必要があります。適切なツールとテクノロジーの選択
GPT のトレーニングをサポートする深層学習フレームワークとハードウェアを決定します。モデルのトレーニングと調整の優先順位付け
準備されたデータセットを使用してモデルをトレーニングします。 このプロセスでは、パラメーターを設定し、モデルを反復的にトレーニングし、結果を微調整して精度と性能を向上させます。評価と反復
適切な測定基準を使用して、モデルのパフォーマンスを継続的に評価します。 フィードバックに基づいて調整を行い、モデルの出力を改善します。展開と統合
モデルが必要な基準を満たしたら、本番環境に展開して、指定されたタスクの実行を開始します。 既存のシステムとスムーズに統合できるようにします。
GPT モデルの実装を成功させるには、技術的な専門知識やリソースだけでは不十分です。 組織は、モデルが効果的で責任あるものにするために、特定の倫理的、機能的側面も考慮する必要があります。 カスタム GPT を構築する場合は、次の点を考慮してください。
バイアスやその他の有害な要素の排除
バイアスを最小限に抑えるためには、多様なデータセットでモデルをトレーニングすることが重要です。 倫理的な AI の実践には、モデルを定期的にテストして更新し、差別的や有害な表現を特定して削除することが不可欠です。精度の向上
GPT モデルは、誤った情報や誤解を招く情報を生成することがあります。これは、「ハルシネーション」と呼ばれます。トレーニング方法を強化し、モデルアーキテクチャを改良することで、このような不正確さを減らし、生成されたコンテンツの信頼性を確保できます。 同様に、人間による評価も、不正確な出力を発見するための効果的な「最後の砦」になる可能性があります。データセキュリティの維持
トレーニングデータが出力に漏れ出さないようにすることは、情報の完全性と機密性を維持するために不可欠です。 差分プライバシー、慎重なデータ管理とモニタリング、開発者間での透明性の高いデータ使用ポリシーの確立などの手法が重要です。
GPT モデルを自社で開発するのは、複雑で時間のかかる作業です。 そのため、多くの組織は、AI や機械学習ソリューションを専門とするサードパーティベンダーと連携することを選択しています。 これらのベンダーは、効果的なモデルをより迅速に、より少ない先行投資で開発または使用するのに必要な専門知識とリソースを提供できます。
理路整然とした適切なテキストを生成する能力を備えた GPT モデルは、技術的に進化する今日の市場において大きな価値を約束します。 このような環境では、生成 AI とインテリジェントな自動化の可能性を活用するために適切なプラットフォームを使用することは、常にイノベーションの最前線にいたいと考える企業にとってきわめて重要です。
受賞歴のある Now Platform® は、ServiceNow の多様な製品とサービスをサポートするクラウドベースの基盤であり、GPT モデルとシームレスに統合するように設計された包括的な AI ソリューションを提供します。 Now Platform は、定型業務を自動化し、高度な分析を提供することで生産性を向上させ、GPT の実装を検討している企業にとって不可欠なツールです。 ServiceNow の AI 機能には、自然言語理解 (NLU) やインテリジェント検索から予測分析、プロセスマイニングまで、業務プロセスの簡素化と改善を目的としたあらゆるものが含まれています。 これらのツールは、カスタマーサービスの自動化から企業のデータ分析や意思決定まで、幅広い用途で AI を効果的に活用できるように構築されています。
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