GPT とは何ですか?
GPT とはトランスフォーマーアーキテクチャを使用するニューラルネットワークモデルの一種で、ジェネレーティブプレトレーニングトランスフォーマーとも呼ばれます。ChatGPT などの生成系 AI アプリケーションの基礎となっている人工知能 (AI) の重要な新技術です。GPT モデルにより、アプリケーションは人間のようにテキストやコンテンツ (画像、音楽など) を作成したり、会話形式で質問に答えたりすることができます。さまざまな業界の組織が、Q&A ボット、テキスト要約、コンテンツ生成、検索に GPT モデルと生成系 AI を使用しています。
GPT はなぜ重要なのですか?
GPT モデルと、中でもモデルで使用されるトランスフォーマーアーキテクチャは、AI 研究における重要なブレークスルーとなっています。GPT モデルの台頭は、ML の普及の変曲点となっています。なぜなら、このテクノロジーは、言語翻訳や文書の要約、ブログ投稿の作成、ウェブサイトの構築、ビジュアルのデザイン、アニメーションの作成、コードの作成、複雑なトピックの研究、さらには詩の作曲に至るまで、さまざまなタスクを自動化および改善するために使用できるようになったからです。これらのモデルの価値は、そのスピードと運用規模にあります。たとえば、何時間もかかる核物理学に関する研究と論文の執筆と編集も、GPT モデルを使用すると数秒で完成します。GPT モデルをきっかけに、汎用人工知能の実現に向けた AI の研究が始まっています。つまり、機械は組織の生産性を新たなレベルに引き上げたり、アプリケーションやカスタマーエクスペリエンスを刷新したりするのに役立っています。
GPT のユースケースにはどのようなものがありますか?
GPT モデルは、オリジナルコンテンツの作成からコードの記述、テキストの要約、文書からのデータ抽出まで、幅広いタスクを実行できる汎用言語モデルです。
以下で、GPT モデルの使用例を紹介します。
ソーシャルメディアコンテンツを作成
デジタルマーケティング担当者は、人工知能 (AI) の支援を受けて、ソーシャルメディアキャンペーン用のコンテンツを作成できます。たとえば、動画に付ける説明用スクリプトを GPT モデルで作成できます。GPT 搭載の画像処理ソフトウェアにテキストで指示を出せば、ミーム、動画、マーケティングコピー、その他のコンテンツを作成できます。
テキストの文体を変換
GPT モデルで、カジュアル、ユーモラス、プロフェッショナルなどの文体でテキストを生成できます。これらのモデルにより、ビジネスプロフェッショナルは特定のテキストを別の形式で書き換えることができます。たとえば、弁護士が GPT モデルを使って法的文書を簡単な説明文に書き換えることができます。
コードを書いて学ぶ
言語モデルである GPT モデルはさまざまなプログラミング言語のコンピューターコードを理解して記述できます。コンピュータプログラムの学習者は、これらのモデルを使用してプログラムの内容を日常的な言葉で理解できます。また、経験豊富なデベロッパーは、関連性の高いコードスニペットの自動提案に GPT ツールを使用できます。
データの分析
ビジネスアナリストは大量のデータを効率的にまとめるために GPT モデルを活用できます。言語モデルを使用して必要なデータを検索し、結果を計算してデータテーブルまたはスプレッドシートに表示します。アプリケーションによっては、結果をグラフにプロットしたり、包括的なレポートを作成したりできます。
学習教材の作成
教育者は GPT ベースのソフトウェアを使用して、問題やチュートリアルなどの学習教材を作成できます。同様に、GPT モデルを使用して回答を評価できます。
インタラクティブな音声アシスタントの作成
GPT モデルは、インテリジェントなインタラクティブ音声アシスタントを構築するのに役立ちます。多くのチャットボットは基本的な口頭でのプロンプトにのみ応答するのに対し、GPT モデルを使用すると会話型 AI 機能を備えたチャットボットを生成できます。AI 搭載のチャットボットは、他の AI テクノロジーと組み合わせると、人間のように会話できます。
GPT はどのような仕組みですか?
GPT モデルを人工知能 (AI) と表現するのは広い意味で間違いではありません。より具体的に言うと、GPT モデルはトランスフォーマーアーキテクチャ上に構築されたニューラルネットワークベースの言語予測モデルです。プロンプトと呼ばれる自然言語クエリを分析し、言語の理解に基づいて最適な応答を予測します。
これを実現するために GPT モデルは、何千億ものパラメーターを持つ膨大な言語データセットを学習して獲得した知識を利用します。入力の文脈を考慮し、入力をさまざまな部分に分けて動的に処理することが可能で、すぐ次に続く単語を生成するだけでなく、長い応答を生成できます。たとえば、シェイクスピアをモチーフにしたコンテンツを作成するように GPT モデルに指示した場合、同様の文体の新しいフレーズや文章全体を記憶して、再構築することでそれを実現します。
ニューラルネットワークには、再帰型、畳み込み型など、さまざまな種類があります。GPT モデルはトランスフォーマーニューラルネットワークです。トランスフォーマーニューラルネットワークアーキテクチャは、自己注意機構を使用して、処理中の各ステップで入力テキストのさまざまな部分に焦点を合わせます。トランスフォーマーモデルは、より多くのコンテキストをキャプチャし、自然言語処理 (NLP) タスクのパフォーマンスを向上させます。これには 2 つの主要なモジュールがあります。これについて次に説明します。
エンコーダー
トランスフォーマーは、テキスト入力を埋め込みとして前処理します。埋め込みとは、単語を数学的に表現したものです。単語をベクトル空間でエンコードしたとき、お互いに近い単語どうしは意味が近いと認識されます。埋め込みは、エンコーダーコンポーネントを介して処理され、そこで入力シーケンスからコンテキスト情報がキャプチャされます。入力を受け取ると、トランスフォーマーネットワークのエンコーダーブロックは単語を埋め込みに分割し、それぞれに重みを割り当てます。重みとは、文中の単語の関連性を示すパラメーターです。
GPT モデルではさらに、位置エンコーダーを使用して、単語が文の他の部分で使用されている場合に意味が曖昧になるのを防ぎます。たとえば、位置エンコーディングで次の文の意味上の違いを区別できます。
- 犬が猫を追いかける
- 猫が犬を追いかける
まとめると、エンコーダーは入力文を処理し、埋め込みと呼ばれる固定長のベクトル表現を生成します。 このベクトル表現はデコーダーモジュールで使用されます。
デコーダー
入力のさまざまな部分に焦点を当て、一致する出力を推測する自己注意メカニズムが組み込まれています。入力のさまざまな部分に焦点を当て、一致する出力を推測する自己注意メカニズムが組み込まれています。複雑な数学的手法を使用して、複数の異なる出力を推定し、その中から最も正確な出力を予測します。
再帰型ニューラルネットなどの先行技術と比較して、トランスフォーマーは単語を 1 つずつ順番に処理するのではなく、学習サイクル中に入力全体を一度に処理するため、並列化が容易です。これに加え、GPT モデルはエンジニアが数千時間をかけて微調整とトレーニングを行っているので、ほとんどすべての入力に対して流暢な答えを出すことができます。
GPT-3 はどのようにトレーニングされましたか?
公開された研究論文で、研究者たちは、ジェネレーティブプレトレーニングによって、ラベル付けされていないデータを使って言語モデルをトレーニングし、正確な予測を行うことができると説明しました。最初の GPT モデルである GPT-1 は、2018 年に開発されました。GPT-4 は、GPT-3 の後継として 2023 年 3 月に導入されました。
GPT-3 は、1750 億を超えるパラメーターまたは重みづけを使用してトレーニングされました。トレーニングには、ウェブテキスト、Common Crawl、書籍、Wikipedia などのソースから取得した 45 テラバイトを超えるデータを使用しました。トレーニングに先立ち、モデルがバージョン 1 から 3 へと成熟するにつれて、データセットの平均品質が向上しています。
GPT-3 は半教師ありモードでトレーニングされました。まず、機械学習のエンジニアが、ラベルのないトレーニングデータを深層学習モデルに入力しました。GPT-3 は文章を理解して分解し、新しい文章に再構築します。教師なしのトレーニングでは、GPT-3 は単独で正確で現実的な結果を出そうとしました。次に、機械学習のエンジニアは、ヒューマンフィードバックによる強化学習 (RLHF) と呼ばれるプロセスである、教師ありトレーニングで結果を微調整します。
GPT モデルは、追加のトレーニングなしで使用することも、特定のタスクのためにいくつかの例を与えてカスタマイズすることもできます。
GPT を使用するアプリケーションの例を教えてください。
GPT モデルが発表されてから、さまざまな業界の多くのアプリケーションに人工知能 (AI) が搭載されました。次に例を示します。
- GPT モデルを使用すると、顧客からのフィードバックを分析し、わかりやすいテキストにまとめることができます。会話型言語で製品ナレッジベースにクエリを実行して、関連する製品情報を取得できます。
- GPT モデルを使用すると、バーチャルキャラクターがバーチャルリアリティで人間のプレイヤーと自然に会話できるようになります。
- GPT モデルを使用すると、ヘルプデスク担当者の検索エクスペリエンスが向上します。会話型言語で製品ナレッジベースにクエリを実行して、関連する製品情報を取得できます。
AWS は GPT-3 のような大規模言語モデルの実行にどのように役立ちますか?
Amazon Bedrock を使用すると、生成系 AI アプリケーションを構築およびスケーリングする際に、基盤モデル (FM) ともいわれる GPT-3 に似た大規模言語モデルを非常に簡単に利用できます。Amazon Bedrock では、API を通じて、AI21 Labs、Anthropic、Stability AI などの主要な AI スタートアップの基盤モデルや、Amazon の最新の基盤モデルの一種である Amazon Titan FM にアクセスすることができます。Bedrock はサーバーレスなので、インフラストラクチャを管理することなく、すぐに使用を開始し、お客様独自のデータを使用して FM をプライベートにカスタマイズし、使い慣れた AWS ツールや機能を使用して FM をアプリケーションに簡単に統合してデプロイできます (さまざまなモデルをテストするための実験や FM を大規模に管理するためのパイプラインなどの Amazon SageMaker の ML 機能との統合を含みます)。Amazon Bedrock での基盤モデルを使った構築についての詳細をご覧ください。