ChatGPTとOpenAIとGPT-3の関係性や特徴を気軽に聞いてみる

2023-02-052023-12-29

当サイトには広告を含みます。

当サイトでは、広告掲載ポリシーに沿って広告を掲載しています。
※広告でなく、単に商品やサービスを自主的に紹介しているだけという場合もあります。

"オススメ" として紹介している商品やサービスは、個人的にそう思えたものだけです。

共感、興味をもっていただけるものがあればご利用ください。

見つけづらい特典ページも要チェック

【15の特典リスト+α】Amazonブラックフライデー2024のお得さを実感する方法

1,000P獲得できるお得なAmazonプライム入会

まずはブラックフライデー会場をチェック

ChatGPTが話題です。

本記事では、ChatGPTとOpenAIとGPT-3の関係性や特徴についてまとめておきます。

もちろん何でも気軽に質問できるChatGPTに質問していきます。

本記事の目的

ChatGPTとOpenAIとGPT-3の関係性や特徴を把握する。
ChatGPTを気軽に使ってみる。

ChatGPTとOpenAIとGPT-3の関係性

本人？に聞いてみるのが一番でしょう。

“ChatGPTとGPT-3とOpenAIの関係性について日本語で教えて。”と質問してみます。

※日本語で質問しても英語で返事されることがあるので、”日本語で”をつけています。

OpenAIは人工知能のリサーチ企業です。GPT-3はOpenAIが開発した大規模な自然言語生成モデルです。ChatGPTはGPT-3をベースとした専用のモデルで、対話のタスクを処理することを特に重視してトレーニングされています。つまり、OpenAIが開発したGPT-3をもとに、より対話に適したChatGPTが作られたということです。

スッキリ答えてもらうことができました。

OpenAIは企業名
GPT-3(Generative Pre-trained Transformer 3)はOpenAIが開発した言語生成モデル
ChatGPTもOpenAIが開発した対話に特化したモデル、GPT-3が使用されている

ということです。

以下、補足として公式サイトの記載です。

ChatGPT is fine-tuned from a model in the GPT-3.5 series, which finished training in early 2022. You can learn more about the 3.5 series here. ChatGPT and GPT 3.5 were trained on an Azure AI supercomputing infrastructure.
>ChatGPT: Optimizing Language Models for Dialogue

ChatGPTは、GPT-3.5の中のモデルをもとに最適化されています。
GPT-3.5にはtext-davinci-003というモデルが含まれています。

GPT-3の特徴も聞いてみる

ついでに質問してみます。

“GPT-3には他の言語生成モデルと比べ、どのような特徴、優位点がありますか。”と質問してみます。

GPT-3は、他の言語生成モデルと比べて、次のような特徴・優位点があります。

大規模なトレーニングデータ：GPT-3はインターネット上の大量のテキストデータを学習データとして使用しています。これにより、膨大な知識を含んだモデルが作られました。

自然なテキスト生成能力：GPT-3は人間のような自然なテキスト生成能力を持っています。文法的に正確な文章を生成し、意味的に正確な文章を生成することができます。

多様なタスクに対応：GPT-3は文書生成、質問応答、サマリー生成など、多様なタスクに対応できます。

APIアクセス可能：GPT-3はOpenAIが提供するAPIを介して利用することができます。このAPIを利用することで、開発者はGPT-3を活用したアプリケーションを簡単に作成することができます。

これらの特徴・優位点から、GPT-3は他の言語生成モデルと比べて非常に高い性能を持つと評価されています。

やや抽象的なので、質問の仕方を少し変えていきます。

GPT-3以外の言語生成モデル

“ChatGPT以外に有名な言語生成モデルは何ですか。”と質問してみます。

他にも様々な言語生成モデルがありますが、一部の有名なものを以下に示します。

GPT-2: GPT-3の前のバージョンであり、GPT-3と同様にOpenAIによって開発されました。

BERT: Googleが開発した言語理解モデルで、文書内の意味に基づいて質問応答や文書分類などのタスクに用いられます。

ELMo: 言語理解モデルであり、文脈に基づいて単語の意味を決定することができます。

ULMFiT: 転移学習を利用した言語生成モデルです。訓練データが少ない場合でも高い性能を発揮することができます。

Seq2Seq: 入力シーケンスから出力シーケンスを生成するためのモデルです。訳や文書生成などに用いられます。

続けて、”それらの言語生成モデルの中で、最も優れているものはどれですか。”と質問してみます。

それらの言語生成モデルの中で最も優れているものは、タスクや用途によって異なります。各モデルは特定のタスクに特化して設計されており、そのタスクに対して最も優れているモデルが異なります。例えば、GPT-3は自然なテキスト生成能力に優れていますが、BERTは質問応答タスクに特化しています。

そのため、最も優れている言語生成モデルは、タスクや用途によって異なります。使用する上で、自分のニーズや目的に合ったモデルを選ぶことが大切です。

マジメです。

GPT-3に関係する技術的なキーワード

技術的な要素についても聞いてみましょう。

“GPT-3を実現する上で重要なテクノロジー、アーキテクチャに関するキーワードを教えてください。”と質問してみます。

GPT-3を実現する上で重要なテクノロジー、アーキテクチャに関するキーワードは以下のものがあります。

Transformer

Pretrained Language Model

Generative Pretraining (GPT)

Attention Mechanism

Neural Network

Self-Attention

Masked Language Modeling

Transfer Learning

Unsupervised Learning

NLP (Natural Language Processing)

もう少し詳しく説明してもらうため、”GPT-3に関し、Attention、Transformer、Word to Vectorといった言葉を説明してください。”と質問してみます。

Attention：Attentionは、言語生成モデルの中で重要な技術の一つです。これは、モデルが特定の単語や文脈に注目することができる機能を提供するものです。これにより、モデルは文脈に基づいて単語の意味を決定することができます。

Transformer：Transformerは、言語生成モデルにおいて広く使われているアーキテクチャです。これは、入力シーケンスから出力シーケンスを生成するためのモデルです。Transformerは、Attentionを使用することにより、入力シーケンス内の単語の関係性を理解することができます。

Word to Vector：Word to Vectorは、単語を数値的な表現（ベクトル）に変換する手法です。これにより、単語間の類似性を数値的に計算することができます。この技術は、言語生成モデルにおいても使用されます。例えば、Word to Vectorを使用することで、モデルは単語の類似性に基づいて文章を生成することができます。

何でも丁寧に答えてくれますね。

ChatGPTがユーザーに馴染むポイント

これは私の所感です。

誰でも、”自分がちょっとした興味や疑問を持ったことについて、物知りな人、詳しい人に聞いてみたい“という感覚があると思います。

しかし、実際には詳しい人が身近にいなかったり、いたとしても、素人質問を次々と投げかけるのは遠慮したりすると思います。かといって、自分でわざわざ検索エンジン経由で調べるほど手間はかけたくないですし、VUIのAlexaやSiriで気軽に聞いてみても回答は何か物足りない…といった感じで、ちょうど良いシステムが無かったように思います。

そんなときに、このChatGPTが、とりあえず”何でも遠慮なく聞けて、何でも答えてくれる話し相手“になってくれます。これがとてもちょうど良いです。

特に、ChatGPTが生成する文章が自然であること点からも、やり取りの内容にストレスを感じません(レスポンスは遅いですが…)。

もちろん、回答が不正確な場合もありますが、ある程度のことは答えてくれるので、”ちょっとした興味や疑問”を投げかけるにはピッタリの存在になりそうです。

これはもう、”聞くは一時の恥”ですら、ないですね。

※逆に、ちゃんと人に聞ける機会があるときは、しっかり人に聞きましょう。