GPT（生成的事前訓練変換器）

GPT（Generative Pre-trained Transformer）とは、OpenAIによって開発された強力な大規模言語モデル（LLM）のファミリーを指す。これらのモデルは、プロンプトと呼ばれる入力に基づいて人間のようなテキストを理解し、生成するように設計されています。GPTモデルは自然言語処理（NLP）の分野を大きく発展させ、生成AIの代表的な例です。Transformerアーキテクチャを活用することで、膨大な量のテキストデータを処理し、複雑な言語パターン、文法、文脈を学習することができる。

GPTの仕組み

GPT」という名前自体が、その核となる構成要素を分解している：

• 生成的：GPTモデルは、入力プロンプトに一貫性があり、文脈に関連した、新しいオリジナルのテキスト出力を作成する。データを分類する識別モデルとは異なり、生成モデルは新しいコンテンツを生成する。これは、ストーリーの続きから、電子メールの作成、コードの生成まで多岐にわたります。
• 事前訓練済み：GPTモデルは、特定のタスクに使用される前に、インターネットやその他のライセンスされた資料から入手した膨大なテキストデータセットに対して、大規模なトレーニングフェーズを受ける。この事前学習により、モデルは言語、事実、推論に関する幅広い知識を習得する。この一般的な能力は、ファインチューニングと呼ばれるプロセスやプロンプトエンジニアリングによって、特定のアプリケーションに適応させることができる。
• トランスフォーマー基礎となるアーキテクチャは、影響力のある論文「Attention Is All You Need」で紹介されたトランスフォーマーである。トランスフォーマーは自己注意メカニズムを使用し、入力シーケンス内の異なる単語の重要性を、その位置に関係なくモデルが重み付けできるようにする。これにより、リカレント・ニューラル・ネットワーク（RNN）のような古いアーキテクチャが持つ、長距離依存性の処理における限界を克服し、GPUのようなハードウェア上でより並列的な処理を可能にする。

主な特徴と進化

GPTシリーズは大きな進化を遂げ、そのたびに機能が向上してきた：

• GPT-2：印象的なテキスト生成能力を示したが、悪用される懸念があったため、当初は慎重にリリースされた。
• GPT-3：スケールとパフォーマンスが大きく飛躍し、最小限のタスク固有のトレーニングデータで幅広いタスクをこなすことができる。
• GPT-4：推論力、創造力、問題解決能力がさらに向上。特筆すべきは、GPT-4がマルチモーダルモデルであり、テキスト入力と画像入力の両方を処理できることで、応用範囲が大きく広がったことである。詳しくはGPT-4テクニカルレポートをご覧ください。

これらのモデルは、テキスト生成、テキスト要約、機械翻訳、質問応答、コード生成などのタスクに優れている。GPTモデルの多くは Hugging Faceのようなフレームワークを使って実装できる。 PyTorchまたは TensorFlow.

実世界での応用

GPTモデルは、さまざまな領域で数多くのアプリケーションを支えている：

1. コンテンツの作成と支援： Jasperや Writesonicのようなツールは、GPTモデルを使って、ユーザーがブログ記事、マーケティングコピー、Eメール、その他の文章コンテンツを生成するのを支援し、クリエイティブなワークフローを大幅にスピードアップします。また、開発者は、GitHub Copilot（GPTの子孫であるOpenAI Codexを搭載）のようなコード補完と生成に使用します。
2. 高度なチャットボットとバーチャルアシスタント：GPTは、より洗練された自然な会話AIを可能にします。カスタマーサービスチャットボットは、複雑なクエリを処理し、より良いコンテキストを理解し、より人間のような応答を提供し、ユーザーエクスペリエンスを向上させることができます。例としては、Intercomのようなプラットフォーム内の統合や、OpenAI APIを使用して構築されたカスタムソリューションがあります。

GPTと他のモデルの比較

GPTを他のタイプのAIモデルと区別することは重要だ：

• 対BERT：どちらもTransformerベースのLLMであるが、BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）は主に双方向にコンテキストを理解するために設計されたエンコーダモデルである。センチメント分析、名前付きエンティティ認識（NER）、テキスト分類などのタスクを得意とする。GPTはデコーダーに特化しており、テキスト生成に最適化されている。
• 対コンピュータ・ビジョン・モデル：GPTモデルは、テキストを処理して生成します（GPT-4のように画像を処理することもあります）。GPTモデルは、以下のようなコンピュータビジョン（CV）モデルとは根本的に異なります。 Ultralytics YOLO(など）、 YOLOv8, YOLO11).YOLO モデルは、視覚データ（画像、動画）を解析して、物体検出、画像分類、インスタンス分割などのタスクを実行し、バウンディングボックスやマスクを用いて、どのような物体がどこに存在するかを特定します。GPT-4が画像を記述できるのに対して、YOLO 画像内の正確な位置特定と分類を高速で得意とし、リアルタイムの推論に適している。複雑なシステムでは、Ultralytics HUBのようなプラットフォームを介して管理される可能性もある。

GPTモデルは、その幅広い能力と適応性から基礎モデルと考えられており、現代の機械学習の礎となっている。