ChatGPT には 2億人以上のユーザーが いますが、ほとんどのユーザーは ChatGPT の仕組みを理解していません。
ChatGPT は、複雑なアルゴリズムと膨大なデータセットに依存して、人間の言語を理解し、生成しています。 これらのアルゴリズムは、基本的にルールと計算のセットであり、システムはテキストを分析し、言語のパターンを特定し、特定のコンテキストで続く可能性が最も高い単語を予測することができます。
それが紛らわしいように聞こえるかもしれませんが、それがこの記事の目的なので大丈夫です。
GPTのアーキテクチャ、自然言語処理、 AI トレーニングのプロセスについて解説し、最後まで ChatGPT を明確に理解できるようにします。
ChatGPT とは?
ChatGPT 、有用な人工知能の大きな飛躍であり、数十の業界で大きな違いを生み出しています。
1. ChatGPT の概要
OpenAI ChatGPT フレームワークは、ユーザーと自然に聞こえる会話を行うように設計された会話型AI モデルです。 これは、質問に答え、詩、コード、スクリプト、音楽作品、電子メール、手紙など、さまざまな種類の創造的なテキスト形式を作成できることを意味します。
コンテキストを理解し、関連する応答を生成する能力により、幅広いタスクに対応する汎用性の高いツールになります。
2. GPTモデルの進化
ChatGPT モデルは、GPT(Generative Pre-trained Transformer)として知られる一連のますます強力になる言語モデルに基づいて構築された、OpenAI による長年の研究開発の結果です。
GPT-1(2018年)
2018年に導入されたGPT-1は、7,000冊以上のユニークな書籍で構成されるBooksCorpusデータセットで学習されました。 1億1,700万個のパラメータを持つこのモデルは、モデルが最初に大規模なデータセットでトレーニングされ、次に特定のダウンストリームタスクに対して微調整されるという、事前学習と微調整のパラダイムを確立しました。
GPT-2 (2019)
2019年にリリースされた GPT-2 は、モデルサイズを15億パラメータに大幅にスケールアップし、数百万のWebサイトからスクレイピングされたWebTextと呼ばれるはるかに大規模で多様なデータセットでトレーニングされました。 この規模の拡大により、テキスト生成の流暢さと一貫性が大幅に向上しました。
GPT-3 (2020)
2020年に発売されたGPT-3 は、1,750億という驚異的なパラメータにスケールアップするという、大きな飛躍を遂げました。 このスケールの大幅な拡大と、Common Crawl、WebText2、Books1、Books2 を含むさらに大規模なデータセットでのトレーニングにより、さまざまな自然言語タスクのパフォーマンスが劇的に向上しました。
このGPTモデルは、発売からわずか6日間で100万人以上のユーザーを獲得し、 AI の誇大宣伝を開始しました。 これが、現在も私たちが経験している「AI 革命」の始まりです。
GPT-4 (2023)
2023年に発売された「GPT-4 」は、GPTシリーズの現在最先端のモデルです。 主な改善点には、推論能力の向上、事実の精度の向上、出力スタイルとトーンの制御の改善、マルチモーダル入力(テキストと画像)の処理能力が含まれます。
ChatGPT の核心 : Natural Language Processing (NLP )
Natural Language Processing (NLP ) は、ChatGPT の背後にあるキーです。 これが、コンピューターが言葉を処理して「文脈」を理解することを可能にし、最終的には ChatGPT を専門的な仕事に役立たせた理由です。
1. NLP とは何ですか?
ChatGPT Natural Language Processing (NLP )は、コンピューターが人間の言語を理解、解釈、生成できるようにする人工知能の一分野です。 人間のコミュニケーションとコンピューターの理解を結びつけ、機械がテキストから「意味」を導き出すことを可能にします。 現在、 NLP は私たちの周りのあらゆる場所で日常的なアプリケーションに取り組んでいます。
- チャットボット: 質問に答え、サポートを提供するカスタマーサービスボット。
- 検索エンジン: 検索クエリを分析して、関連性の高い結果を提供します。
- 音声アシスタント (Siri, Alexa, Google Assistant ): 音声コマンドを理解し、音声応答を提供する。
- スパムフィルター: 言語パターンに基づいて不要なメールを特定します。
- 機械翻訳： ある言語から別の言語へのテキストの翻訳。
2. ChatGPT が使用するNLP 技術
ChatGPT は、主要な NLP 手法を使用して、関連する応答を生成します。
- トークン化: テキストを「トークン」と呼ばれる小さな単位 (単語、語句、またはサブワード単位) に分割します。たとえば、「NLP について学ぶのが大好きです」は、「私」、「愛している」、「学習」、「について」、「NLP」になります。これにより、モデルは個々のコンポーネントとその関係を解析できます
- 感情分析: テキストの感情的なトーン (肯定的、否定的、または中立的) を決定します。これにより ChatGPT ユーザーの意図を理解し、適切に対応することができます(イライラしているユーザーに解決策や謝罪を提供するなど)。
- テキスト予測(言語モデリング): 膨大なテキストデータを解析し、単語の並びの統計的確率を学習します。プロンプトが与えられると、 ChatGPT は最も可能性の高い次の単語を予測し、一貫性のあるシーケンスを生成します。このパターン認識は強力ですが、人間の意味での真の「思考」や「論理」ではありません。
GPTアーキテクチャ: ChatGPT のような言語モデルの仕組み
ChatGPTが人間のようなテキストを生成する能力は、そのユニークなアーキテクチャに由来しています。 このセクションでは、GPTアーキテクチャの説明と、それがどのように機能し、応答を生成するために機能するかについて詳しく説明します。
1. ニューラルネットワークを理解する
ChatGPT は、人間の脳に触発された計算モデルであるニューラルネットワークによって駆動されています。 脳内のニューロンが信号をつなぎ、伝達するように、人工ニューラルネットワークは、層状に組織化された相互接続されたノード(または「ニューロン」)で構成されています。 これらのネットワークは、データを処理してノード間の接続の強度を調整することで学習し、パターンを認識して予測を行う能力を向上させます。
2. トランスフォーマーのアーキテクチャ
ChatGPT ニューラルネットワーク構造は、「トランスフォーマー」と呼ばれる特定のタイプのアーキテクチャに基づいています。 データを順次処理する従来のSequence-to-Sequenceモデルとは異なり、Transformerは入力シーケンス全体を同時に処理できるため、学習を大幅に高速化できます。
3. 大規模なデータセットを使用したトレーニングChatGPT
ChatGPT は、インターネットからの大量のテキストとコードでトレーニングされています。 この「事前トレーニング」では、言語の基礎を学びます。 次に、特定のデータセットと例を「微調整」することで、会話の流れとコンテキストを改善するために応答を洗練します。 この微調整では、教師あり学習と人間のフィードバックからの強化学習を使用します。
4. トークン化とコンテキストの理解
ChatGPT は、テキストをトークン (個々の単語、単語の一部、句読点) に分割します。 このプロセスはトークン化と呼ばれ、モデルがテキストを数値で処理できるようにします。
これらのトークンがトランスフォーマーネットワークに供給され、トランスフォーマーネットワークが「アテンションメカニズム」を使用して入力内のさまざまな単語の重要性を比較検討すると、魔法が起こります。 これは、モデルが各トークンを分離して扱うだけではないことを意味します。それらの 間の 関係を考慮します。
このトークンの相互接続性は、注意によって促進され、 ChatGPT 会話の前の部分を「記憶」する方法です。 対話全体のコンテキストを考慮することで、モデルは最後の入力だけでなく、進行中のディスカッションに関連する応答を生成します。
ChatGPT の機能の主な特長
ChatGPT を単なるAI リサーチモデルから、誰もがコンテンツを作成するために使用できるAI ツールに変えるいくつかの重要な機能があります。
1. 文脈に関連のある回答の生成
ChatGPT 、コンテキストに関連した応答を生成できます。 これにより、モデルは連続性を維持し、前の対話に論理的に接続された応答を生成できます。
コンテキストを維持しながらコンテンツを作成する能力は、組織にとって非常に貴重です。 次のアプリケーションについて考えてみます。
- 顧客サービス： チャットボットは、過去の顧客とのやり取りを記憶し、パーソナライズされた効率的なサポートを提供し、顧客の不満を軽減することができます。
- コンテンツ作成: より長いコンテンツを生成する場合、モデルはテーマの一貫性を維持し、矛盾を回避できるため、より高品質の出力が得られます。
- データ分析: 対話型のデータ分析シナリオでは、モデルは以前のクエリを記憶できるため、データのより微妙で反復的な探索が可能になります。
2. 多言語対応
ChatGPTは、大規模な多言語データセットを学習することで、100以上の言語でテキストを理解し、生成することができます。 これは単純な翻訳にとどまらず、モデルは創造的なテキスト形式を生成し、質問に答え、さまざまな言語で会話に参加することができます。
この多言語機能は、より広範なオーディエンスにリーチするための大きな利点を提供します。
- グローバルリーチ: 企業は母国語で顧客とコミュニケーションをとることができ、市場へのリーチを拡大できます。
- SEO の最適化:複数の言語でコンテンツを生成すると、さまざまな地域での検索エンジンの可視性が向上し、さまざまなソースからのオーガニックトラフィックが促進されます。
- 異文化コミュニケーション: 異なる言語を話す個人間のコミュニケーションと理解を促進します。
3. 制限と課題
その機能にもかかわらず、 ChatGPT には制限がないわけではありません。
- 事実の不正確さ(幻覚): モデルは、必ずしも事実として正確なテキストではなく、もっともらしいテキストを生成するようにトレーニングされています。これは、モデルが説得力があるように聞こえる誤った情報や捏造された情報を生成する「幻覚」につながる可能性があります。
- バイアス増幅: トレーニング データにバイアスが含まれている場合、モデルは出力でバイアスを増幅する可能性があります。これは、 OpenAI が積極的に取り組んでいる重大な懸念事項です。
ユーザーは、いくつかの方法でこれらの課題に適応しています。
- ファクトチェック: ユーザーは、特に重要なアプリケーションの場合、 ChatGPT によって生成された情報を確認することがよくあります。
- プロンプトエンジニアリング: 慎重に作成されたプロンプトにより、モデルはより正確で関連性の高い応答に導くことができます。
- 反復的なリファインメント: 多くの場合、ユーザーは複数のプロンプトとフィードバック ループを通じてモデルの出力を調整します。
ChatGPT の実世界での応用
ChatGPTの汎用性は、 さまざまな分野での急速な採用 につながり、ビジネスの運営方法や個人がテクノロジーと対話する方法を変革しています。 このセクションでは、いくつかの主要な実際のアプリケーションについて説明します。
1. コンテンツ制作
ChatGPT は、コンテンツ作成スペースのあらゆる場所で使用されており、単純なテキスト生成を超えて、コンテンツ戦略とワークフローに影響を与えています。 ニッチ別の内訳は次のとおりです。
- ブログと記事の執筆 : ChatGPT 、ドラフトを生成し、ライターのスランプを克服し、新しい視点を提供することでライターを支援します。また、キーワードの調査、コンテンツのアウトライン化、コンテンツの再利用にも役立ちます。
- ソーシャルメディア管理 : ChatGPT は、ソーシャルメディアコンテンツを作成し、さまざまなプラットフォームに適応させ、 AI を利用したリスニングツールを使用してソーシャル会話を分析します。
- Eメールマーケティングとパーソナライゼーション : ChatGPT パーソナライズされたEメールシーケンス、件名、および製品の説明を生成し、開封率とクリックスルー率を向上させます。
2. カスタマーサポート
ChatGPT は、企業が大規模かつパーソナライズされた支援を即座に提供できるようにすることで、カスタマーサポートに革命をもたらしています。 AI 搭載のチャットボットは、大量の顧客からの問い合わせを同時に処理できるため、待ち時間が短縮され、顧客満足度が向上します。 これらのチャットボットは、次のことができます。
- よくある質問に回答する: 一般的な顧客からの問い合わせに対して、迅速かつ一貫した回答を提供します。
- 基本的な問題のトラブルシューティング: 簡単なトラブルシューティング手順を通じてお客様を導き、人間の介入なしに問題を解決します。
- 複雑な問題をエスカレーションする: 人間の介入が必要な複雑な問題を特定し、会話を人間のエージェントにシームレスに転送し、完全な会話履歴を提供します。
このように AI をカスタマーサービスワークフローに統合することで、人間のエージェントはより複雑で要求の厳しいケースに集中できるようになり、全体的な効率と顧客体験が向上します。
3. 教育と学習
ChatGPT は、パーソナライズされた学習体験を提供し、学生と教育者の両方をサポートする、教育における強力なツールです。
- パーソナライズされた個別指導: ChatGPT は、個々の生徒のニーズにその教育スタイルを適応させ、複雑な概念の個別の説明を提供できます。
- 練習問題とクイズの生成: 教育者は、 ChatGPT を使用して演習資料と評価を作成できます。
- 研究助成: 学生は ChatGPT を使用して、トピックに関するさまざまな視点を探求し、情報を収集し、さらには研究論文のアウトラインを生成できます。
ただし、 ChatGPT は学習を強化するためのツールとして使用すべきであり、教材への重要な関与を置き換えるものではないことを強調することが重要です。
4. アクセシビリティの強化
ChatGPT 自体はアクセシビリティツールではありませんが、GPTモデルは他のAI アクセシビリティツールの主要なAI モデルとして使用されています。 これが「ChatGPT パワード」 AI ツールの仕組みであり、次にいくつかの例を示します。
- テキスト読み上げと音声テキスト変換の改善:Transkriptor プラットフォームは、AI を使用して会議や会話の非常に正確な文字起こしを提供し、特に聴覚障害者のレビューを容易にします。
- AI -パワードコミュニケーションアシスタンス:まだ開発中ですが、GoogleのProject Relate (同様のChatGPT 機械学習モデルを使用)のようなプロジェクトは、言語障害を持つユーザーを支援することを目的としています。
- キャプションと翻訳の強化:Zoom や Microsoft Teams などのビデオ会議プラットフォームは、AI を利用したキャプションと翻訳機能を統合して、より正確なリアルタイムのキャプションを提供しています。
Eskritor がユーザーのChatGPT を簡素化する方法
ChatGPT は汎用 AI です。 コンテンツを作成している場合は、 Eskritor のような専用ツールを使用すると、より焦点を絞ったユーザーフレンドリーなエクスペリエンスが得られます。
ここでは Eskritor 主に 3 つの方法でユーザーの ChatGPT を簡略化する方法をご紹介します。
使いやすいインターフェース
複雑なプロンプトの代わりに、 Eskritor はシンプルなインターフェイスを提供します。 ユーザーはトピックを入力するだけで、 Eskritor が技術的な詳細を処理するため、誰でもアクセスできます。
事前定義テンプレート
Eskritor は、エッセイ、ブログ投稿、マーケティング コピーなど、さまざまなライティング タスクのテンプレートを提供しています。 これらのテンプレートは構造を提供し、ユーザーが複雑なプロンプトを理解することなく、 AI 整理された関連性の高いコンテンツを生成するのに役立ちます。
組み込みの編集ツール
Eskritor には、生成されたテキストを絞り込むためのツールが含まれています。
- 文法とスペルチェッカー
- 明瞭さとオリジナリティのためのリライトツール
- 理解を深めるための読みやすさ分析
Eskritor は、複雑な AI と日常的なユーザーとの間のギャップを埋めます。 シンプルなインターフェース、テンプレート、編集ツールを提供することで、 ChatGPT より多くのユーザーがアクセスしやすく、便利なものとなっています。
結論:ChatGPT の可能性を解き放つ
ChatGPT の仕組みを理解したので、より良いプロンプトを書き、ChatGPT 幻覚を見始めるときに注意するようになります。 しかし、この記事から 1 つ学ぶべきことがあるとすれば、それは ChatGPT が一般的なツールであるということです。
そのため、専用の AI ツールが非常に人気があります。 たとえば、 Eskritor はコンテンツの書き込み専用に構築されています。 ChatGPT よりも使いやすく、コンテンツの書き込みをはるかに簡単にするための編集および書き込みプロンプトがすでに組み込まれています。 Eskritor すでにバックグラウンドでChatGPT に焦点を合わせているため、一般的な文章を書いたり、幻覚をやめるようにChatGPT に思い出させたりすることを心配する必要はありません。
今すぐ Eskritor を探索して、それがあなたの研究、執筆、ブレーンストーミングのプロセスにどのように役立つかを確認してください。
アラブ首長国連邦、ドバイ