ほぼテク10月23日GPT（Generative Pre-trained Transformer）徹底解説！？動作原理から用途まで！

はじめに

自然言語処理（NLP）の世界では、日々新しい技術が登場しています。その中でも特に注目を集めているのが、GPT（Generative Pre-trained Transformer）です。この記事では、GPTが何なのか、どのように動作するのか、そしてなぜそれが注目されているのかについて、詳しく解説していきます。

GPTの意味

GPTとは、「Generative Pre-trained Transformer」の略です。

Generative（生成的）
GPTは、与えられたデータから新しいデータを生成することができます。例えば、質問に対する回答を生成したり、文章を自動で書くことができます。

Pre-trained（事前学習済み）
このモデルは、特定のタスクのためではなく、大量のテキストデータで訓練されています。その後、特定のタスクに対して追加で訓練（ファインチューニング）することで、高い性能を発揮します。

Transformer（トランスフォーマー）
これは、モデルの背骨となるアーキテクチャ（設計）です。Transformerアーキテクチャは、自然言語処理において高い性能を発揮することが多く、多くの研究で使用されています。

GPTの動作原理

Transformerアーキテクチャ
GPTの動作を理解するためには、まずTransformerアーキテクチャについて理解する必要があります。このアーキテクチャは、元々は翻訳タスク（特に英語からフランス語への翻訳）のために開発されました。Transformerは、入力として与えられた文章（例えば、英語の文章）を内部的な数値表現（ベクトル）に変換し、そのベクトルを用いて出力（例えば、フランス語の文章）を生成します。

Attentionメカニズム

Transformerの最も重要な特徴の一つが「Attentionメカニズム」です。これは、モデルが入力文章の各単語に対して、どれだけの「注意」を払うべきかを学習する機能です。例えば、「犬がボールを追いかける」という文章があった場合、Attentionメカニズムは「追いかける」という動詞が「犬」に関連していることを学習します。

データの前処理
GPTは事前に大量のテキストデータで訓練されています。このテキストデータは、ウェブページ、書籍、記事など、さまざまなソースから集められます。データを収集した後、特定の形式に整形され、モデルが学習できるようになります。

ファインチューニング
一度大量のデータで基本的な言語モデルとして訓練されたGPTは、特定のタスクに対して追加で訓練（ファインチューニング）することができます。例えば、医療用語に対する理解を深めるために、医療関連のテキストで追加訓練することができます。

GPTの用途と具体例

質問応答
GPTは、ユーザーからの自然言語での質問に対して、詳細な回答を生成することができます。例えば、カスタマーサポートの自動応答システムで使用することで、ユーザーの問い合わせに24時間対応することが可能です。

具体例: 「この製品の使い方は？」という質問に対して、製品の使用手順や注意点などを詳しく説明する。

テキスト要約
長い文章を、その要点だけを短くまとめた形で出力することができます。ニュース記事の要約や、長い報告書を短縮するなどに使用されます。

具体例: 4ページにわたる研究報告を、要点と結論だけを抽出して1段落にまとめる。

翻訳
GPTは、一つの言語から別の言語への翻訳も行うことができます。商用翻訳サービスや多言語対応のウェブサイトなどで活用されています。ただし、専門的な翻訳モデルには劣る場合もあります。

具体例: 英語で書かれた技術ドキュメントを、日本語に高精度で翻訳する。
これらは、GPTが優れた自然言語処理能力を持っているために可能となっている用途です。特に、事前学習と後のファインチューニングによって、非常に多様なタスクで高い性能を発揮します。

なぜGPTが注目されているのか
GPTは、その高い柔軟性と汎用性から多くの注目を集めています。特に、事前学習とファインチューニングの組み合わせが、多くのNLPタスクにおいて高い性能を発揮します。また、最新のGPTモデルは、数十億〜数千億のパラメータ（モデルが学習する内部の変数）を持つ非常に大きなモデルであり、その巨大な計算能力によって高い精度を達成しています。

まとめ

GPTは、現代の自然言語処理において、非常に重要な位置を占めるテクノロジーの一つです。その高い生成能力、柔軟性、そして汎用性によって、多くのNLPタスクで優れた性能を発揮します。今後も、GPTとその進化した形態が、我々の生活のさまざまな場面で活躍することでしょう。

今回も最後までお読みいただき、ありがとうございました。

SRA東北の我妻裕太でした。
さようなら！

原稿執筆
株式会社SRA東北ビジネス・ディベロップメント
チーフ・ディレクター我妻裕太