について知っておくべきすべてのことChatGPT

ジェネレイティブ

ChatGPT は生成AIモデルであり、テキスト、コード、画像、サウンドを生成することができる。生成的AIの他の例としては、DALL-E のような画像生成ツールやオーディオジェネレーターがある。

事前トレーニング

ChatGPT の「事前に訓練された」側面が、インターネット上のすべてを知っているように見える理由だ。GPT モデルは、「教師なし学習」と呼ばれるプロセスで、大量のデータを使って訓練された。

ChatGPT 以前は、AIモデルは教師あり学習で構築されていた。つまり、明確にラベル付けされた入力と出力を与えられ、一方を他方に対応させるように教えられる。このプロセスは、データセットを人間がコンパイルする必要があったため、かなり時間がかかった。

初期のGPT モデルが大規模なデータセットにさらされて訓練されたとき、彼らはさまざまなソースから言語パターンと文脈的意味を吸収した。 

これが、ChatGPT が一般知識チャットボットである理由だ。一般に公開される前に、すでに膨大なデータセットで訓練されている。

GPT エンジンをさらに鍛えたい、つまり、組織独自のレポートを書くなど、特定のタスクに特化したいユーザーは、 LLMs を カスタマイズするテクニックを使うことができます。  

変圧器

トランスフォーマーは、Vaswaniらによる2017年の論文「Attention is All You Need」で紹介されたニューラルネットワーク・アーキテクチャーの一種である。トランスフォーマー以前は、リカレント・ニューラル・ネットワーク（RNN）や長期短期記憶（LSTM）ネットワークのようなモデルが、テキストのシーケンスの処理によく使われていた。 

RNNやLSTMネットワークは、人間が行うのと同じように、テキスト入力を順次読み取っていく。しかし、トランスフォーマー・アーキテクチャーは、文中の各単語を同時に処理して評価することができるため、たとえ文の途中や末尾にある単語であっても、より関連性の高い単語としてスコアリングすることができる。これは自己注意メカニズムとして知られている。 

この文章を見てみよう：「ネズミはケージに入りきらなかった。

トランスフォーマーは、「マウス」という単語を「ケージ」よりも重要だと採点し、文中の「それ」がマウスを指していることを正しく認識することができる。 

しかし、RNNのようなモデルは、'it'が最も最近処理された名詞であることから、'it'をケージであると解釈するかもしれない。

トランスフォーマー」としての側面は、ChatGPT 、文脈をよりよく理解し、前任者たちよりもインテリジェントな応答を生成することを可能にする。 

GPT-3.5

2022年11月にリリースされたGPT-3.5は、世界で初めてChatGPT 。

GPT-3.5ターボ

2023年のターボモデルは、3.5と同様のモデルを使用しながらも、ChatGPTの回答の精度を向上させた。

GPT-4

2023年3月、より進化したモデルがリリースされた。 GPT-3と比べ、GPT-4はよりパワフルで最適化されていた。また、ChatGPT Plus を有料ユーザーに導入した。

GPT-4ターボ

2023年11月にリリースされたOpenAI は、GPT-4 のバージョンを立ち上げ、前バージョンよりもはるかに大きなコンテキストウィンドウを搭載した。 

GPT-4o

GPT4oは2024年5月にリリースされ、OpenAI 、初の真のマルチモーダルLLM 。「o」は「omni」の略で、テキスト、画像、サウンドを分析し、生成するモデルの能力にちなんでいる。

特筆すべきは、4oモデルはGPT-4 Turboの2倍の速さと半分のコストで、すべてのChatGPT （使用量制限あり）ユーザーが利用できるようになったことだ。

GPT-4oミニ

同年7月、GPT-4oのミニ版がリリースされた。そのAPIコストはオリジナルの4oモデルよりもさらに低く、GPT-3.5ターボに代わって、ChatGPT ユーザーの標準モデルとなった。

OpenAI o1プレビュー

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OpenAI 、待望の発売を控えて2024年9月12日にデビューした新シリーズ「o1」である。 

プレビューモデルは、ChatGPT 、利用制限は低いものの、すぐに利用できるようになった。

o1モデルは、推論を主張する最初のLLMs 。もしo1モデルがプロンプトを与えられたら、すぐには答えない。 

その代わり、次の行動を決定する前に、各ステップを推論し、それぞれの情報とその意味を注意深く検討する。必要な一連のステップをすべて考え尽くすまでは、答えを出すことはない。

OpenAI o1-ミニ

o1-miniはo1-previewより小さく、80％安価です。コーディングや数学のような高度な推論を必要とする日常的な作業のために作られている。 

GPT-5

ユーザーは、最新のo1が待望のGPT-5モデルの後継なのか前身なのかわからない。確認が取れるのは、次のOpenAI 。

自然言語処理

自然言語処理（NLP）は、機械と人間の間の自然言語の相互作用に焦点を当てたAIの一分野である。 

NLPは、機械が人間の言語を解釈し、意味のある有用な方法で応答できるようにすることを目的としている。NLPの広範な傘下には、自然言語理解（NLU）と自然言語生成（NLG）がある。  

NLPは、ChatGPT 、人間のような反応を処理し、理解し、生成することを可能にするものである。パターン認識、感情分析、翻訳、文脈理解などが含まれる。 

多言語

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ほとんどのLLMs は多言語であるが（教師なしトレーニングの性質）、ChatGPT に見られるような膨大な言語サポートを提供するものはほとんどない。 

ChatGPT は、コーディング言語を含むほとんどの言語で処理し、応答することができる。 

ChatGPT は今のところ80以上の言語に対応しており、その数は競合他社を大きく引き離している。 ChatGPT 、キルギス語、ミンナン語、オリヤー語、シンド語、アイルランド語、バシキール語、チャッティースガル語がサポートされている。

マルチモーダル 

4oモデル以降、ChatGPT 、マルチモーダル化が進んでいる。山積みになったアイテムの画像をアップロードして、その中から鍵を探してもらうこともできる。寝物語を読んでもらうこともできる。 

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そのマルチモーダリティは、異なるタイプのデータを処理するための専門モデルの統合に由来する。核となる言語モデル（変換アーキテクチャ）は、画像入力を処理できる視覚モデルを追加することで拡張される。 

これらの視覚モデルは、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）や同様のアーキテクチャを使用して画像から特徴を抽出し、視覚データを変換器が理解できる数値表現（エンベッディング）に変換する。

文脈の理解

ChatGPT と会話をすると、セッション中（そしてそれ以降も）、過去の情報を追跡し、参照します。この機能は、トランスフォーマーアーキテクチャーの自己アテンションメカニズムを含む、複数の機能から来ている。

文脈を理解することで、以前の質問や好みを記憶することができ、よりダイナミックで人間らしい会話につながる。

思考連鎖推論

新しいOpenAI o1モデルは、より長く、より徹底的なリクエストの分解方法である思考連鎖推論を使用する。

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o1モデルがプロンプトを与えられても、すぐには答えない。 

その代わり、次の行動を決定する前に、各ステップを推論し、それぞれの情報とその意味を注意深く検討する。必要な一連のステップをすべて考え尽くすまでは、答えを出すことはない。

1) アイデアの創出

キャッチーなスローガンが必要ですか？セールスファネルでAIの利用を増やすアイデアはどうでしょう？ChatGPT 、あらゆる組織的または個人的なタスクのブレインストーミングをお手伝いします。 

マーケティング戦略からAIリードジェネレーション戦略まで、AIチャットボットはスタート地点として最適です。ChatGPT 、ホームランを打ち上げることはできなくても、少なくともあなた自身がそれを行う手助けにはなるだろう。

2) コーディング

ChatGPT コードの生成、プログラミング・コンセプトの説明、問題のデバッグをサポートします。 

複数の言語とフレームワークをサポートしており、関数を書いたり、アルゴリズムの問題を解決したり、エラーのトラブルシューティングを行ったりすることができる。経験豊富な開発者も初心者も、コーディング中のツールとして使用できる。

3) 顧客サービス

GPT の最も一般的な組織的用途のひとつは、顧客サービスである。しかしこの用途は、お察しの通り、多少の微調整が必要だ。 

GPT 、カスタムAIチャットボットやAIエージェントを構築するのは、AIチャットボットプラットフォームを使えば比較的簡単だ。 

Botpress GPT ある遠隔医療サービスでは、サポートチケットの65％を削減し、幻覚は0だった。 

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4) 家庭教師

ChatGPT 数学、科学、歴史、言語などの複雑なトピックを理解する手助けをします。 

概念を分解し、例を示し、質問にインタラクティブに答えることができる。 

しかし、 ChatGPT から正確な情報を得るためには、このタスクは、モデルの情報カットオフ日以前にオンラインで広く入手可能だった情報が最適である。最新の政治選挙ニュースではなく、その国の選挙制度の仕組みについて尋ねる。

5) コンテンツ制作

ブログの投稿からフェイスブックのステータス更新、人事部のEメール、友人の誕生日のための韻を踏んだ詩まで、ChatGPT 。 

ChatGPT 、コンテンツ全体の生成を依頼したり、インスピレーションを求めたり、チャットボットに断片を与えてタスクを完了するよう依頼することで、アウトプットの共同草稿を作成したりすることができます。そして朗報です。 ChatGPT-生成されたコンテンツを使用する際、著作権法に縛られることはありません。 

今度、迷惑な同僚に丁寧なメールを送る必要があるときは、イライラした原稿をChatGPT 。 

6) 個人の生産性

ChatGPT 、最も見過ごされている使い方のひとつが日常的な生産性タスクだ。 

ChatGPT 、ToDoリストの優先順位をつけたり、仕事に集中するための戦略を提案したり、食事制限に基づいた食事プランを提案したりすることができる。セラピストのように、メールの下書きや最適なスケジュールの提案、対処法の提案もできる。

7)リードジェネレーション

ChatGPT 、GPT エンジンのもう一つの一般的な外部使用例は、AIリード生成である。ウェブサイトの訪問者や潜在的なリードと対話するためにAIチャットボットを構築する企業が増えている。 

この種の AI チャットボットは、次のようなウェブサイトやチャンネルに導入されることが多い。 WhatsAppまたはFacebookMessenger 。アウトバウンドすることもあれば、潜在的なリードに無料で情報を提供するチャットボットのように、リードマグネットとして機能することもある。

ChatGPT 、ユーザーのデータは保存されるのか？

はい、ChatGPT 、OpenAI ：

• ChatGPT へのすべてのテキスト入力（プロンプトや質問など）
• ジオロケーション・データ
• 商業情報（取引履歴など）
• 連絡先
• デバイスとブラウザのクッキー
• ログデータ（IPアドレスなど）
• アカウント情報（氏名、Eメール、連絡先など）

ChatGPT はデータを販売していますか？

いいえ、ChatGPT はあなたのデータを販売しません。ChatGPT は、同意なしにユーザーデータを第三者と共有することはありません。収集されたデータは、チャットボットのパフォーマンスを向上させ、より良いユーザー体験を提供するためにのみ使用されます。

ChatGPT のデータを削除するにはどうすればよいですか？

ChatGPT に保存されたデータは、アカウントを削除することで削除できます。OpenAI は、30 日以内にお客様のデータをすべて削除します。 

新しいアカウントを作成する場合は、新しいEメールアドレスで作成する必要があります。アカウントを削除して、同じEメールアドレスで新しいアカウントを開設することはできません。

アカウントなしでもChatGPT を使用することはできるが、一度に1つの会話しかサポートしない。