GPT-3とは？
GPT-3（Generative Pre-trained Transformer 3）は、あらゆる種類のテキストを生成できるように訓練されたニューラルネットワーク機械学習モデルである。 OpenAI SEOのSam Altman氏は、第3世代の「最先端言語モデル」であるGPT-3の開発について説明した。 また、GPT-3は、人工知能を目指す人たちの最初のステップだとも言われています。
GPT-3の機械学習パラメータは1750億以上であるのに対し、GPT-2は150万パラメータにとどまっています。 GPT-3以前の最大の学習済み言語モデルは、Microsoft社のTuring Natural Language Generation（NLG）モデルで、100億個のパラメータを持っていました。 GPT-3は、Common Crawl、WebText2、Wikipediaなど、それぞれ重みの異なる複数のデータセットで学習させた。
GPT-3はなぜ有用なのか？
ここで、GPT-3が有用である理由を挙げてみましょう。
- GPT-3は、言語AIの大きなブレークスルーを意味します。
- GPT-3モデルは、人間のような文章を理解し生成することで、人間と機械の橋渡しをすることができます。 そのため、人々がコンピューターやその他のスマートデバイスとより簡単に接することができるようになるでしょう。
- GPT-3言語モデルは、より魅力的で効果的なチャットボットとバーチャルアシスタントを作成します。 これにより、顧客サービスやサポートを向上させることができます。
- GPT-3は、生徒のためにパーソナライズされた教材を作成します。 また、新しい言語を学ぶ人のために、バーチャルな家庭教師やサポートを提供することも可能です。
- GPT-3は、人間に近い言語能力を必要とするさまざまな作業を自動化できる可能性を持っています。 機械翻訳や要約、さらには法律や医学の研究など、さまざまな分野で活用されています。
- GPT-3の開発により、自然言語処理タスクの分野は大きく前進した。 その成功は、この分野でのさらなる研究開発を促すものとなりました。
GPT-3の歴史は？
- 2015:人工知能を安全に開発することを目的に、OpenAIを設立。
- 2018:OpenAI、言語モデル「Generative Pre-trained Transformer（GPT1）」の初版をリリース。 BERTやTuring NLGなどの先行する大規模言語モデルは、テキスト生成法の実行可能性を実証した。 これらのツールは、以前は実現不可能と思われた長い文字列を生成します。
- 2019年：OpenAI、GPT生成モデルのパラメータを増やした改良版「GPT-2」をリリース。 GPT-2は、これまでにない高品質なテキストを生成しますが、悪用される可能性が懸念されるため、完全には公開されていません。
- 2020:OpenAIは、GPT言語モデルの最新かつ最強のバージョンであるGPT-3をリリースしました。 GPT-3は1750億個のパラメータを持ち、これまでで最大かつ最も複雑な言語モデルである。 GPT-2よりもさらに正確で流暢なテキストを生成することができます。 数撃ちゃ当たる、0撃ちゃ当たる、1撃ちゃ当たるの学習で、さまざまな自然言語処理タスクを実行することが可能です。
GPT-3で何ができるのか？
- 言語生成。 GPT-3は、プロンプトに応答して人間のようなテキストを生成できるため、チャットボット、コンテンツ生成、さらには創作などのアプリケーションに有用です。
- 言語翻訳。ある言語から別の言語へテキストを翻訳する機能を持ち、国際的なコミュニケーションやローカライゼーションに有効です。
- 言語補完GPT-3は、与えられたプロンプトに基づいて文やパラグラフを補完することができるので、オートコンプリートや要約に便利です。
- Q&A： GPT-3は自然言語による質問に答えることができるので、バーチャルアシスタントやカスタマーサービスなどのアプリケーションに有効です。
- 対話型です。ユーザーと一進一退の会話をすることができ、チャットボットなどの会話型エージェントに有効です。
- コード生成GPT-3は自然言語記述に基づくコードスニペットを生成できるため、開発者やプログラマーに有用である。
- センチメント分析GPT-3は、与えられたテキストのセンチメントを分析することができ、ソーシャルメディアのモニタリングや顧客のフィードバック分析などのアプリケーションに有用です。
- テキストを生成します。 テキストの内容に応じて異なるカテゴリーに生成することができるため、コンテンツモデレーションやスパムフィルタリングなどのアプリケーションに有効です。
- 要約 GPT-3は、長い文章を大意を保ったまま短い文章に要約することができるため、ニュースの集約や学術研究などの用途に有用である。
GPT-3はどのように作用するのですか？
- Generative Pre-training。GPT-3はまず、インターネット上の書籍、記事、Webサイトなどの膨大なテキストデータに対して事前学習を行う。 この過程で、モデルは変換型ニューラルネットワークを用いて、各単語やフレーズの文脈を分析し、文中の次の単語を予測する表現を生成する。 GPT-3は、ある単語がこのテキストにある他の単語が与えられたときに、どの程度の確率でこのテキストに出現するかを計算します。 言葉の条件付き確率として知られている。
- ファインチューニング事前学習が完了したら、より少ない量のタスクに特化したデータに触れさせることで、特定のタスクに特化した微調整を行う。 この微調整は、言語翻訳やパイソンのようなコード生成など、特定のタスクの実行方法をモデルが学習し、新しいデータによりよく適合するようにアルゴリズムを調整するのに役立ちます。
- 文脈分析。プロンプトや入力テキストが与えられると、GPT-3はケースとその変換ネットワークを用いて、各単語やフレーズの文脈を分析し、その表現を生成する。 これにより、モデルは入力テキストに含まれる単語の意味や関係を理解することができる。
- 言語生成。入力テキストの文脈分析に基づき、プロンプトに応答する人間らしいテキストを生成する。 このモデルは、言語タスクと単語やフレーズ間の関係を理解することで、次に来る可能性が最も高い単語やフレーズを予測します。
- 反復的な絞り込み GPT-3は同じ入力テキストから複数の出力を生成することができ、ユーザーは最適な出力を選択することができます。 また、ユーザーからのフィードバックをもとに学習させ、時間をかけて出力を向上させることで、人間に近いテキストを生成する能力をさらに高めることができる。
