Generative Pre-trained Transformer (GPT) モデルは、人工知能の世界で波紋を呼んでいる。既存のニューラル・ネットワーク・アーキテクチャよりも性能が向上し、かつてないスケールを実現したこれらの言語処理モデルは、自然言語ベースのAIに革命をもたらした。
Generative Pre-Trained Transformer 3 (GPT-3)とGenerative Pre-Trained Transformer 4 (GPT-4)は、人工知能(AI)を開発・改良するための最新ツールの2つである。GPT3は2020年5月にリリースされ、後継のGPT-4は2023年初頭に公開されると推測されている。どちらのGPTs も自然言語処理のための高度な機能を提供するが、両者にはいくつかの大きな違いがある。
GPT とは？
Generative Pre-Trained Transformer(GPT)は、大規模な言語モデル(LLMs)の学習に使われる、洗練されたニューラルネットワークアーキテクチャである。一般に公開されている大量のインターネットテキストを利用して、人間のコミュニケーションをシミュレートする。
GPT 言語モデルは、複雑なコミュニケーションタスクを処理する人工知能ソリューションを提供するために使用することができる。GPT-basedLLMs のおかげで、コンピュータはテキストの要約、機械翻訳、分類、コード生成などの処理を行うことができる。GPT また、会話型AIの作成も可能で、質問に答えたり、モデルが接した情報についての貴重な洞察を提供したりすることができる。
GPT はテキストのみのモデルである。テキストの生成だけに集中することで、人工知能は気が散ることなく、より効果的にテキストをナビゲートし、分析することができる。GPT-3はテキストのみのモデルだが、GPT-4がその方向性を引き継ぐのか、それともマルチモーダルなニューラルネットワークになるのかはまだわからない。
なぜGPT 。
GPT GPT 、数千億の学習パラメータを持つモデルは、信じられないほど賢く、以前のすべてのバージョンの言語モデルに対してかなりの優位性を持っている。
用途GPT
GPT など、幅広い用途に応用できる：
- コンテンツ作成：18世紀の詩からSQLのクエリまで、GPT モデルはあらゆる種類のプロンプトを与えることができ、首尾一貫した人間のようなテキスト結果を生成し始める。
- テキストの要約： GPT-4は、流暢で人間らしいテキストを生成する能力により、あらゆる種類のテキスト文書を再解釈し、直感的な要約を作成することができる。これは、より効果的な洞察の収集と分析のために、長いボリュームのデータを凝縮するのに有用である。
- 質問に答える： GPT ソフトウェアの主な能力のひとつは、質問を含む音声を理解する能力である。さらに、ユーザーのニーズに応じて、的確な回答や詳細な説明を提供することができます。これは、GPT-4搭載ソリューションによって、カスタマーサービスとテクニカル・サポート機能を大幅に改善できることを意味します。
- 機械翻訳： GPT を搭載したソフトウェアが処理する言語翻訳タスクは、即座に正確なものとなる。すでに翻訳された資料の大規模なデータセットでAIを訓練することにより、その精度と流暢さを向上させることができます。実際、GPT は、ある言語から別の言語への翻訳以上のことができる。GPT AIモデルは、法的な発話を単純な自然言語に変換することもできます。
- AIによる安全性： GPT AIはテキスト認識が可能なため、あらゆる形式の言語を識別することができる。この能力を利用して、特定の種類の通信を識別し、フラグを立てることができるため、有害なインターネットコンテンツをより効果的に識別し、対処することができる。
- 会話型AI： GPT ソフトウェアを使って開発されたチャットボット技術は、驚くほど賢くなる。これにより、業種に関係なく専門家の業務を支援することができる、機械学習型のバーチャルアシスタントを作成することができる。例えば、ヘルスケア業界における会話型AIは、患者データを分析して診断や治療法を提案するために使用することができる。
- アプリの作成： GPT のようなAIモデルは、最小限の人間のフィードバックでアプリやレイアウトツールを作成できるようになるかもしれない。AIモデルの改良が進めば、プラグインやその他のソフトウェアを作成する際に必要なコードを、何を実現したいかを記述するだけで作成できるようになるかもしれない。
GPT-3 とGPT-4 の違いは？
GPT-4は、人間の行動やスピードパターンを模倣したテキスト生成の改善を含め、GPT-3よりも大幅なパフォーマンスの飛躍を約束する。
GPT-4は、言語翻訳、テキスト要約、その他のタスクを、より汎用的で適応性のある方法で処理することができる。これによって訓練されたソフトウェアは、ヒューマンエラーによって指示が妨げられた場合でも、より高い精度でユーザーの意図を推測できるようになる。
小規模でより大きなパワー
GPT-4は、GPT-3よりもわずかに大きくなると推測されている。新しいモデルは、サイズよりも機械学習パラメータに依存することで、より良くなる唯一の方法は大きくなることだという誤解を解いている。ほとんどの旧世代のニューラルネットワークよりはまだ大きいだろうが、その大きさは性能にはあまり関係ないだろう。
最新の言語ソフトウェア・ソリューションの中には、GPT-3の3倍以上のサイズに達する、信じられないほど高密度なモデルを実装しているものもある。しかし、サイズそれ自体が必ずしも高いパフォーマンス・レベルにつながるわけではない。それどころか、より小さなモデルこそが、デジタル・インテリジェンスを訓練する最も効率的な方法なのです。多くの企業がより小型のシステムに切り替え、その恩恵を受けている。パフォーマンスが向上するだけでなく、コンピューティング・コスト、二酸化炭素排出量、参入障壁を削減することができるのだ。
最適化の革命
言語モデルの最大の欠点の一つは、そのトレーニングに費やされるリソースである。企業はしばしば、精度と低価格を引き換えにすることを決定し、著しく最適化されていないAIモデルを生み出すことになる。多くの場合、人工知能は一度しか学習されないため、学習率、バッチサイズ、シーケンス長などの特徴に最適なハイパーパラメータを取得することができない。
非常に長い間、モデルの性能は主にモデルの大きさに影響されると考えられてきた。このため、グーグル、マイクロソフト、フェイスブックを含む多くの大企業が、巨額の資本を投じて最大のシステムを構築することになった。しかし、この方法ではモデルに供給されるデータ量は考慮されていなかった。
最近では、ハイパーパラメータのチューニングが性能向上の最も大きな要因の1つであることが示されている。しかし、これは大規模なモデルでは達成できない。新しいパラメタリゼーション・モデルは、より小さなスケールでほんのわずかなコストで訓練することができ、その後、実質的に全くコストをかけずに、より大きなシステムにハイパーパラメータを転送することができる。
このため、GPT-4 は、GPT-3 よりも強力であるために、 -3 よりも大きくする必要はない。その最適化は、モデルサイズ以外の変数（より高品質なデータなど）を改善することに基づいている。正しいハイパーパラメータのセット、最適なモデルサイズ、正確なパラメータ数を使用できるように微調整されたGPT-4 によって、すべてのベンチマークで信じられないような発展を遂げることができます。
言語モデリングにとってどのような意味があるのだろうか？
GPT-4は自然言語処理技術の分野で大きな飛躍を遂げた。テキストを生成する必要のあるすべての人にとって、かけがえのないツールになる可能性を秘めている。
GPT-4の焦点は、より大きな機能の提供と、より効果的なリソースの使用である。大型モデルに頼るのではなく、小型モデルを最大限に活用するように最適化されている。十分な最適化によって、小さなモデルは大きなモデルに追いつき、凌駕することさえできる。さらに、小型モデルを導入することで、より費用対効果が高く、環境に優しいソリューションを生み出すことができる。
ユーザーと企業にとってどのような意味があるのか？
一般的なインターネット・ユーザーは、GPT-4導入後の変化にあまり気づかないかもしれないが、多くのビジネスの運営方法は大きく変わるだろう。GPT-4は、膨大な量のコンテンツを目にもとまらぬ速さで生成できるようになり、企業は人工知能の助けを借りてビジネスのさまざまな側面を運営できるようになる。
GPT-4を手にした企業は、コンテンツを自動的に生成する能力を手に入れ、時間とコストを節約しながら、アウトリーチを拡大することができる。GTP-4はどのようなテキストにも対応できる技術であるため、実用的なアプリケーションは実質的に無限である。
どのようにビジネスを成長させることができるのか？
GPT-機能性を重視するAIは、業務効率の向上につながる。企業はAIを活用することで、カスタマーサポートやコンテンツ生成戦略、さらには営業・マーケティング活動の改善につなげることができる。
GPT-4はビジネスに力を与える：
- 大量のコンテンツを作成次世代の高度な言語モデルにより、企業は非常に速いペースで高品質のコンテンツを作成できる。例えば、企業は人工知能を利用して、ソーシャルメディア・コンテンツを一貫して生成することができます。これにより、企業はオンライン上で存在感を保つことができる。
- カスタマーサポート能力の強化：人間のような応答を生成できるAIは、カスタマーサポートに非常に有用である。顧客からの問い合わせに対して明確な回答を返すことで、AIソリューションは一般的なカスタマーサポートの大半の状況に対応することができる。これにより、サポートチケットの数を減らすと同時に、顧客により直接的な方法で回答を得ることができる。
- マーケティング体験をパーソナライズする： GPT-4のおかげで、様々な属性に対応した広告コンテンツの作成が容易になる。AIは、ターゲットを絞ったコンテンツや広告を生成することができる。この戦略は、オンライン・ユーザーのコンバージョン率を高めるのに役立つ。
ソフトウェア制作にどのような影響を与えるのか？
GPT-は、ソフトウェア開発業界に今後も影響を与え続けると予想される。開発者は、新しいソフトウェア・プログラムのコードを作成する際にAIから支援を受け、反復的な手作業によるプログラミング作業の大部分を自動化することが期待できる。
GPT の重要性とは？
結論として、GPT-3 とGPT-4 は、言語モデルの分野における重要な進歩である。GPT様々なアプリケーションで-3が採用されたことは、この技術への強い関心と将来への継続的な可能性を証明している。まだリリースされていないが、GPT-4 は、これらの強力な言語モデルをさらに汎用性の高いものにする、かなりの進歩の恩恵を受けると予想される。これらのモデルは、ロボットとのコミュニケーションや自然言語の解釈方法を根本的に変える力を持っているため、今後どのように発展していくのか興味深い。
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