AIによる進化論-ピーナッツからの転載
ChatGPTに関する基本的な事実:
- ChatGPTの公式ウェブサイトは https://chat.openai.com/chat です。このインターフェースは非常にシンプルな対話ツールで、チャットや相談したい質問を入力して対話することができます。
現在、公式のChatGPTアプリケーションはありません。ChatGPTに関連すると主張するアプリ、PCクライアント、その他のウェブサイトは、OpenAIのAPIインターフェースを基に開発されたものか、偽物である可能性があります。注意して見分けてください。
- ChatGPTはOpenAI社が開発しました。使用するには、OpenAIウェブサイトのアカウントが必要です。アカウントを登録するには、2つの条件を満たす必要があります。まず、VPNを使用して彼らのウェブサイト https://openai.com/ にアクセスする必要があります。次に、登録プロセスで中国本土以外の携帯電話番号を使用して確認コードを受け取る必要があります。
- ChatGPTはOpenAI社の傘下にあり、同社は2015年に設立されました。最近、マイクロソフトが数十億ドルを投資し、大株主となりました。そのため、インターネット上でこの製品に関連するマイクロソフトの情報を多く目にするかもしれません。例えば、3月16日に発表されたオフィスインテリジェントアシスタントのCoPilotなどです。
次に本題に入り、ChatGPTとは何か、どのように作られたのかについて詳しく説明します。
一、ChatGPTの概要
まず、ChatGPTはOpenAIが開発した自然言語処理（NLP）モデルで、GPT-3以降のアーキテクチャに基づき、人間のユーザーとの対話のために特別に最適化されています。これを分解すると:
Chat: チャット、モデルが主に人間のユーザーとの対話的なやり取りに使用されることを意味します。
GPT: "Generative Pre-trained Transformer"の略で、モデルの中核的なアーキテクチャを表します。
- G（Generative）: 生成的、モデルが新しいコンテンツ（テキストや回答など）を生成できることを示します。
- P（Pre-trained）: 事前学習、モデルが大量のテキストデータで事前学習され、自然言語を理解・生成できることを意味します。
- T（Transformer）: トランスフォーマー、自然言言処理タスクのための神経ネットワークアーキテクチャです。2017年の論文で提案され、OpenAIがGPTモデルに適用しました。このアーキテクチャは強力な並列処理と注意機構を持っています。
以上のことから、ChatGPTは人との対話のために最適化された生成的事前学習トランスフォーマーモデルです。現在、GoogleのBERTモデルもTransformerアーキテクチャを使用しており、これは現在のNLP分野で最も主流のモデルアーキテクチャであり、大規模モデル学習の基礎でもあります。
二、GPTモデルの発展の歴史
GPTモデルは2018年に登場して以来、パラメータの規模が継続的に拡大しています。最新のGPT-4は初代と比べてパラメータ数が約4000倍（1.2億 vs 5000億）になり、これによりGPTモデルの能力が大幅に向上しました。現在の成果は研究者を驚かせており、脳内のニューロン数が増加した後、ある種の知能と意識が出現したようなものです。参考として、人間の脳のニューロンシナプス接続数は約100兆～1000兆、ネズミは約450億～600億、犬は約10兆です。
- GPT: 2018年6月にリリースされ、OpenAIがTransformerアーキテクチャに基づいて開発した最初のモデルで、生成的および事前学習方法を採用しています。自然言語理解と生成タスクで顕著な成功を収めました。
- GPT-2: 2019年2月にリリースされ、モデルのパラメータ数が前世代の1.2億から15億に増加しました。これにより、GPT-2は読解、機械翻訳、要約生成などの多くのNLPタスクで顕著な性能向上を達成しました。
- GPT-3: 2020年6月にリリースされた第3世代で、1750億以上のパラメータを持ち、初代の1000倍に増加しました。この時点で、GPTモデルは様々な自然言語処理タスクで優れた性能を示し、非常に説得力のあるテキストを生成できるようになりました。GPT-3の重要な特徴は、明示的な微調整なしで、入力と出力の形式を調整することでゼロショット学習（zero-shot learning）とフューショット学習（few-shot learning）を実現できることです。これにより、GPTはゼロから人間と対話する能力を獲得し、ChatGPTの最初のバージョンはGPT-3に基づいています。
- GPT-3.5: 2022年11月にリリースされ、GPT-3の改良版で、モデルのパラメータ数は2000億に達しました。このバージョンのGPTは、人間からのフィードバックから学習する強化学習（RLHF）を使用し、様々な自然言語処理タスクで向上が見られ、特に対話面では、より自然で流暢で興味深いテキストを生成できるようになりました。
- GPT-4: 2023年2月にリリースされ、現在最先端の自然言語生成モデルで、5000億以上のパラメータを持っています。このバージョンのGPTの最も重要な新機能は、マルチモーダル入出力（画像、音声、ビデオなど）をサポートすることです。これは革命的な変化であり、改良後のChatGPTが現実世界を「聞く」「見る」ことができるようになったのと同じです。
まとめると、GPTモデルは初代から現在のGPT-4まで、何度もアップグレードを重ね、パラメータの規模が継続的に拡大しています。これにより、GPTモデルの能力が大幅に向上し、より複雑な自然言語処理タスクに対応できるようになり、人々により知的で自然な対話体験を提供できるようになりました。
三、ChatGPTの応用シナリオの簡単な説明
実際、「意味理解」と「言語生成」に関連するすべてのことは、ChatGPTによって大きく解決できます:
「意味理解」: 例えば、最も単純な翻訳（単語の意味を理解する必要がある）、インテリジェントカスタマーサービス（顧客のリクエストを理解する必要がある）、記事の要約、会議の議事録など。
「言語生成」: これは、結果として文章やコードの生成を必要とする場合を指します。この面では非常に優れた処理ができます。例えば、質問への回答、記事の執筆、ウェブページのコード作成などです。
ただし、前述のGPT-4のようなマルチモーダル能力を持つモデルは、ビデオ、画像、音声なども理解・生成できます。これは本質的に、これらのコンテンツがコンピュータに保存される際に0と1であるため、これらのコンテンツを言語に似たものに分解して対応する能力を実現できるからです。OpenAIの公式ウェブサイトでも、彼らが何をできるかについていくつかの参考例が提供されていますので、ご覧ください。