文章生成AI：GPT入門
AIを知りたい
GPTについて教えてください。
AIエンジニア
GPTは、たくさんの文章を学習して、人間のように自然な文章を作るAIのことだよ。文章の続きを予測したり、質問に答えたりすることが得意なんだ。
AIを知りたい
人間のように文章を作るって、どういうことですか？
AIエンジニア
例えば、「今日は晴れです。」の後に続く言葉を予測するときに、「明日はどうなるかな？」とか「ピクニックに行こう！」のような言葉を、これまでの学習データに基づいて、確率的に選んで文章を作るんだよ。
GPTとは。
「人工知能用語『GPT』について説明します。GPT（文章を自動で作る変換器）は、アメリカのサンフランシスコにある新しい人工知能研究所『OpenAI』が開発した、人間のように自然な文章を作る技術です。２０１８年６月に、１億１７００万個の部品を持つ最初のモデル『GPT-1』が発表され、その後、『GPT-2』『GPT-3』『GPT-4』と、改良版が次々に出ています。GPTは、『変換器』と呼ばれる仕組みを使っているので、まず変換器の働きを理解しましょう。上の図のように、変換器は、文章の空欄に入る言葉を予測します。空欄より前の言葉の流れを考えて、空欄にどんな言葉がどれくらいの確率で入るのかを予想するのです。例えば、上の例では、出現確率が６５％と最も高い『baseball（野球）』という言葉が、最終的に選ばれます。このような空欄補充をするためには、言葉の文法や意味を変換器が事前に学習しておく必要があります。その学習の大切な点について説明します。まず、単語の意味を数値で表すことです。『baseball』や『use』などのそれぞれの単語は、特有の意味や文法上の役割を持っています。これを機械が理解できるように、変換器は単語を数字に置き換えます。次に、言葉の位置の情報です。それぞれの単語が文章のどこに出てくるか（場所）、他の単語との位置関係（繋がり）も重要です。例えば、『bat』には、『コウモリ』『バット』『壊す』など色々な意味がありますが、上の例文では『baseball』の後ろにあるので、『野球のバット』という意味だと分かります。変換器は、言葉の位置も大切な情報として使います。三つ目に、注目するべき言葉です。上の二つの文で、『he』という代名詞が出てくる場所が似ていますが、指すものが違います。一つ目の文では、『he』は『Dave』を指し、二つ目の文では、『he』は『his son（彼の息子）』を指します。文章の構造を理解するには、言葉の位置だけでは不十分で、どの言葉に注目すべきかも学習する必要があるのです。変換器の詳しい仕組みは省略しますが、このような仕組みで動いていることを覚えておきましょう。次に、変換器を使ったGPTを詳しく見ていきます。GPTの構造の図と主な特徴は次の通りです。（図）GPTをもっと深く理解するには、元になっている変換器の仕組みや、同じく変換器を使った『BERT』についても学ぶと良いでしょう。GPTは変換器を使った技術という点でBERTと似ていますが、それぞれの仕組みと得意なことは違います。２０２２年１１月にOpenAIが公開した『ChatGPT』は、とても高度な人工知能技術で、人間のように自然な会話ができる無料の会話サービスです。どんな質問にもすぐに答えてくれる質の高さや人間らしさが話題になり、５日間で世界中の利用者が１００万人に達し、２ヶ月で１億人を超えました。利用者が１００万人に達するまで数ヶ月かかった他のサービスと比べても、ChatGPTへの関心の高さが分かります。ChatGPTはGPT-3を元にしたモデルで、インターネット上のあらゆる情報を学習しています。歴史上の出来事や有名人の情報などの簡単な質問への答えはもちろん、人間でも時間のかかる難しい作業も驚くほど上手にこなします。いくつか例を挙げます。ChatGPTはとても自然な返事をするので、本当に人間と話しているように感じますが、内容は必ずしも正しくないという点に注意が必要です。これは、ChatGPTが過去のインターネット上の情報を学習していることに大きく影響されます。インターネット上には間違った情報も多く、ChatGPTは事実かどうかよりも、言葉の繋がりや出現確率で文章を作ります。ですから、インターネット上にデータが少ない新しい情報などでは特に、返事が正しいかどうかを確認することが大切です。しかし、今も開発が続いているので、これからもっと正確になるでしょう。ChatGPTの使い勝手や精度が気になる人は、OpenAIの公式サイトで実際に使ってみましょう。ChatGPTの優れた性能は、人間の作業を大幅に減らす可能性があるので、すでに仕事で使われている例があります。二つの例を紹介します。『クレジット・プライシング・コーポレーション株式会社』は、ChatGPTを使って非上場企業の事業内容をまとめて検索できる『QFINDR』というサービスを運営しています。また、『Omneky』という会社が提供する自動広告作成ツール『Creative Assistant』でも、画像や文章、音声など様々なコンテンツを自動で作るのにChatGPTが使われています。GPTについてもっと知りたい人のために、主な論文と要約を紹介します。『GPT-4技術報告』GPT-4は、入力された画像と文章から、文章の出力を生成する大きな多機能モデルです。現実の多くの場面ではまだ人間より劣りますが、学術的なテストなどでは人間レベルの成績を示し、模擬司法試験に合格するなどの成果を上げています。『言語モデルは少数事例学習者』最近の研究では、大量の文章での事前学習と、特定の作業向けの微調整によって、多くの自然言語処理作業とベンチマークにおいて大きな進展が見られています。通常、アーキテクチャは作業に依存しないものの、この方法には数千または数万の作業特定の微調整データセットが必要です。これに対し、人間は一般的にわずかな例または単純な指示だけで新しい言語作業を実行できますが、現在の自然言語処理システムはまだこれに苦労しています。
話題の技術
近頃、文章を自動で作る技術が話題になっています。この技術の中心にあるのが、人間のように自然な文章を作る、革新的な言葉の模型です。この模型は、膨大な量の文章を学習することで、まるで人が書いたような文章を作り出すことができます。
この言葉の模型は、文章を作るための訓練をあらかじめ受けていることから「文章生成のための事前学習済み変換器」と呼ばれています。この模型は、インターネット上にある様々な文章データを読み込み、言葉の使い方や文の構成などを学習します。大量のデータを学習することで、文脈を理解し、適切な言葉を選び、自然で滑らかな文章を生成することが可能になります。
この技術は、様々な場面で活用されることが期待されています。例えば、お客さまからの問い合わせに自動で返答するシステムや、新聞記事の作成、物語や脚本の執筆支援など、活用の可能性は無限に広がっています。これまで人間が行っていた作業を自動化することで、時間や労力を大幅に削減できる可能性があります。
この技術は、日々進化を続けています。最新の技術では、絵の内容を理解する機能も備え、より高度な作業にも対応できるようになっています。例えば、絵の内容を説明する文章を自動で生成したり、絵に合わせて物語を作ったりすることも可能です。
この技術の進歩は、私たちの暮らしや仕事に大きな変化をもたらす可能性を秘めています。文章作成の自動化によって、より多くの情報が迅速に共有され、人々のコミュニケーションがより豊かになることが期待されています。また、新しい仕事やサービスが生まれる可能性もあり、今後の発展に注目が集まっています。
| 項目 | 説明 |
|---|---|
| 技術の中心 | 人間のように自然な文章を作る革新的な言葉の模型 |
| 模型の学習方法 | 膨大な量の文章データを学習し、言葉の使い方や文の構成などを学ぶ |
| 模型の別名 | 文章生成のための事前学習済み変換器 |
| 模型の機能 | 文脈を理解し、適切な言葉を選び、自然で滑らかな文章を生成 |
| 活用例 | 顧客からの問い合わせへの自動返答、新聞記事の作成、物語や脚本の執筆支援など |
| 効果 | 作業の自動化による時間と労力の大幅な削減 |
| 最新技術の機能 | 絵の内容を理解し、説明文の生成や絵に合わせた物語の作成 |
| 今後の展望 | 情報共有の促進、コミュニケーションの活性化、新しい仕事やサービスの創出 |
仕組みの解説
この文章では、話題となっている技術の仕組みを詳しく説明します。この技術の土台となっているのは、「変形器」と呼ばれる、人の脳の神経細胞のつながりをまねた仕組みです。この変形器は、文章の中に出てくる単語同士の関係をしっかりと捉えることで、文章全体のつながりを理解し、次にどんな単語が来るかを予測します。膨大な量の文章を学習することで、単語の意味や文法、言い回しなどを学び、まるで人が書いたような自然な文章を作り出すことができるようになります。
この変形器の重要な部品の一つに「注目機構」があります。これは、文章の中のどの単語に注目すればよいかを判断する仕組みです。例えば、「彼は野球の棒を使った」という文章では、「彼」が誰を指すのかを理解するために、「野球」や「棒」といった周りの単語に注目する必要があります。この注目機構のおかげで、この技術は文章のつながりを理解し、より正確な文章を作り出すことができます。
さらに、この技術は二段階の学習方法でその能力を高めていきます。最初の段階である「事前学習」では、膨大な量の文章から言葉に関する一般的な知識を学びます。次の段階である「個別調整」では、特定の作業に特化した文章を使って、より精度の高い文章作成ができるように訓練します。例えば、新聞記事の作成を目的とするならば、新聞記事のデータを使って個別調整を行うことで、より自然で正確な新聞記事を作成できるようになります。このように、変形器と二段階学習によって、この技術は高性能な文章作成を実現しています。
発展の歴史
文章を自動で作る技術は、この数年で驚くほどの進歩を遂げました。その代表例が「GPT」と呼ばれる技術です。２０１８年に初めてお披露目された「GPT-1」は、一億一千七百万もの部品を組み合わせて作られていました。この部品の数は、技術の進歩とともに増えていきます。初期のGPT-1は、文章を作る基本的な力は持っていましたが、まだまだ発展途上でした。
次に登場した「GPT-2」では、部品の数が十五億に増えました。そのおかげで、より自然でなめらかな文章を作れるようになりました。続く「GPT-3」では、部品の数が百七十五十億にまで大幅に増加しました。この膨大な数の部品により、GPT-3は人間が書いた文章と見分けがつかないほど精度の高い文章を生み出すことができるようになりました。しかも、GPT-3は様々な仕事に対応できるという点も大きな特徴でした。たとえば、文章の要約や翻訳、質問への回答など、多くの仕事をこなせるようになりました。
そして最新の「GPT-4」では、絵を理解する機能が加わりました。これにより、文字だけでなく絵も扱うことができるようになりました。例えば、絵の内容を説明する文章を作ったり、絵を見て質問に答えたりすることが可能になりました。このようにGPTは文字と絵を組み合わせた複雑な仕事もこなせるようになりました。GPTの進化は、人工知能技術の進歩を象徴するものであり、これからの更なる発展に大きな期待が寄せられています。
| GPTバージョン | 部品数 | 主な特徴 |
|---|---|---|
| GPT-1 | 1億1700万 | 文章作成の基本機能 |
| GPT-2 | 15億 | より自然で滑らかな文章作成 |
| GPT-3 | 1750億 | 人間並みの高精度な文章作成、多様なタスク対応（要約、翻訳、質問応答など） |
| GPT-4 | 不明 | 画像理解、画像説明、画像に基づく質問応答 |
対話型サービス
近頃、言葉を交わし合うことができる機械仕掛けの助手が、話題をさらっています。中でも、「チャットジーピーティー」という、まるで人と話しているかのような、自然で滑らかなやり取りができるものが注目を集めています。このチャットジーピーティーは、「ジーピーティー３」という言葉を操る技術を応用し、話し言葉に特化して作られた、新しい種類の言葉の模型です。
チャットジーピーティーのすごいところは、まるで人間のように、色々な質問に答えたり、文章を組み立てたりすることができる点です。人が時間をかけてやっとできるような、難しい作業もこなせるその精度の高さには、ただただ驚くばかりです。これまでの機械仕掛けとは一線を画し、まるで隣にいる人と話しているかのような、自然な会話体験ができます。
この言葉の模型は、膨大な量の情報を学び取っているので、歴史上の出来事や科学の知識、最新の世の中の動きなど、多岐にわたる分野の質問に答えることができます。例えば、昔の出来事について尋ねれば、まるで歴史の先生のように詳しく教えてくれますし、難しい科学の理論についても、分かりやすく説明してくれます。さらに、物語や詩、歌の歌詞なども作ることができ、その表現力はまるで芸術家のようです。
チャットジーピーティーは、使う人の好みに合わせて、話し方を変えることもできます。例えば、冗談を交えて話してほしいと頼めば、ユーモアのある返答をしてくれます。まるで、自分の話し相手に合わせて言葉遣いを変える人間のように、臨機応変に対応してくれるのです。
このような特徴から、チャットジーピーティーは様々な場面で役に立つと考えられています。例えば、お客さんの相談に乗ったり、勉強を教えたり、娯楽を提供したりと、様々な分野での活用が期待されています。しかし、チャットジーピーティーは完璧ではなく、時々間違った情報を伝えることもあるので、注意が必要です。特に、専門的な知識が必要な質問については、専門家の意見を聞くことが大切です。
今後、チャットジーピーティーのような対話型サービスは、私たちの生活を大きく変える可能性を秘めています。人と機械がより自然に言葉を交わし合うことで、今までにない新しい世界が生まれるかもしれません。
| 項目 | 説明 |
|---|---|
| 名称 | チャットGPT |
| 基盤技術 | GPT-3 |
| 特徴 | 自然で滑らかな会話、多様な質問への対応、文章作成、歴史・科学・時事など幅広い知識、ユーザーの好みに合わせた対応 |
| 機能例 | 質問応答、文章生成、物語・詩・歌詞作成 |
| 活用例 | カスタマーサポート、教育、エンターテイメント |
| 注意点 | 情報の正確性、専門知識の確認 |
| 将来性 | 生活を変える可能性、人と機械の新しいコミュニケーション |
今後の展望
文章を理解し、作り出す技術は、近年目覚ましい発展を遂げています。この技術の中心にあるのがジーピーティーであり、今後の進歩に大きな期待が寄せられています。様々な分野で研究開発が進んでおり、私たちの暮らしや働き方に大きな変化をもたらす可能性を秘めているのです。
文章作成能力の向上は、まず創作活動において大きな助けとなるでしょう。まるで人が書いたような自然で滑らかな文章が作れるようになれば、小説や脚本、詩などの創作活動は大きく変わると考えられます。また、様々な言葉を扱う機能の向上は、言葉の壁を越えた意思疎通を容易にし、世界規模での仕事や交流を促進するでしょう。
しかし、この技術の進歩は良い面ばかりではありません。倫理的な問題にも目を向けなければなりません。例えば、事実とは異なる情報や、特定の思想を広めるための宣伝活動に悪用される懸念があります。そのため、技術開発と同時に、倫理的な指針作りや悪用を防ぐ対策も重要となります。
ジーピーティーの未来は、技術の進歩だけでなく、倫理的な配慮と社会的な責任の上に成り立つでしょう。この革新的な技術を正しく理解し、適切に使うことが求められています。ジーピーティーは、単なる文章作成の道具ではなく、人と人工知能が共に生きる未来を探る上で重要な役割を担う技術と言えるでしょう。
注意点と課題
人工知能による文章作成技術は目覚ましい進歩を遂げていますが、いくつかの大切な注意点と乗り越えるべき課題が存在します。まず、この技術は膨大な量の文章を学習することで言葉を操ることを学びます。しかし、学習に用いる文章に偏りがあれば、作成される文章にも同じように偏りが出てしまうのです。たとえば、特定の集団に対する差別的な表現や、偏った考え方が含まれた文章を学習すれば、作成される文章にもそれらが反映されてしまう可能性があります。これは、まるで偏った考えを持つ先生から学ぶ生徒が、同じように偏った考えを持つようになってしまうのと似ています。
また、この技術は事実かどうかを判断する能力を持ち合わせていません。そのため、真実ではない情報や、科学的に証明されていないことを事実のように書いてしまうことがあります。まるで、空想と現実の区別がつかない子供が、物語の世界を現実のことのように話してしまうようなものです。歴史上の人物をでっちあげたり、ありもしない科学的な理論を真実のように語ってしまう可能性も否定できません。
こうした問題点を解決するために、様々な努力が続けられています。学習に用いる文章の質を高め、偏りや間違いを減らす工夫がされています。また、作成された文章が事実に基づいているかを確認する機能の開発も進められています。さらに、この技術を正しく使うための指針作りも活発に行われています。
この技術は発展途上であり、まだ完璧ではありません。しかし、秘められた可能性は計り知れません。私たちは、この技術の良い点と悪い点をしっかりと理解し、正しく利用していく必要があります。そうすることで、より良い未来を築くための力強い道具となるでしょう。
| 項目 | 内容 | 例え |
|---|---|---|
| 注意点1 | 学習データの偏りが出力に反映される | 偏った考えの先生から学ぶ生徒 |
| 注意点2 | 事実と虚偽の判断ができない | 空想と現実の区別がつかない子供 |
| 課題への取り組み | 学習データの質向上、事実確認機能の開発、利用指針の作成 | – |
| 将来性 | 発展途上だが、大きな可能性を持つ | – |