GPT-3とは?初心者にもわかるように仕組みやできることを徹底解説

近年、AI(人工知能)の進化は目覚ましく、私たちの生活やビジネスに大きな変化をもたらしています。その中でも特に注目を集めているのが、人間のように自然な文章を生成できる「GPT-3」です。この記事では、GPT-3とは何か、その仕組みやできること、そして課題について、初心者の方にも分かりやすく解説します。

GPT-3の概要

GPT-3は、サンフランシスコに拠点を置くAI研究機関であるOpenAIによって、2020年5月に発表された言語モデルです。 正式名称は「Generative Pre-trained Transformer 3」で、その頭文字をとってGPT-3と呼ばれています。 これは、GPTシリーズの第3世代目のモデルにあたります。

「GPT」という言葉には、主に2つの意味合いがあるとされています。

  • Generative Pre-trained Transformer(生成的ใน事前学習済みトランスフォーマー): AIモデルの技術的な構成を示す言葉です。
  • General-purpose technologies(汎用技術): 幅広い用途に応用可能な技術であることを示唆しています。

この記事では、主に前者の技術的な側面からGPT-3を解説していきます。

GPT-3の仕組み

GPT-3が人間のように自然な文章を生成できる秘密は、その仕組みにあります。専門用語も含まれますが、ここではポイントを3つに絞って解説します。

1. Transformer(トランスフォーマー)モデル

GPT-3は、2017年にGoogleが発表した「Transformer」という画期的な深層学習モデルをベースにしています。 Transformerモデルは、文章の中の単語同士の関連性や文脈を効率的に捉える「Attention(アテンション)」という仕組みを持っており、これにより、長文でも意味の通った自然な文章を生成することが可能になりました。

2. Pre-trained(事前学習済み)

GPT-3は、インターネット上の膨大な量のテキストデータ(45TBにも及ぶ)を事前に学習しています。 この大量の学習により、文法や単語の意味、さらには様々な知識を獲得しています。 そのため、特定のタスクごとにゼロから学習させる必要がなく、少ない例(プロンプト)を与えるだけで、様々なタスクに対応できるのです。

3. 膨大なパラメータ数

GPT-3の最大の特徴の一つが、1750億個という膨大な数のパラメータを持っていることです。 パラメータとは、AIモデルが学習した知識を保持するための変数のようなもので、この数が多いほど、より複雑で繊細な言語のニュアンスを表現できます。前モデルのGPT-2が15億個だったことからも、その規模の大きさが分かります。

GPT-3でできること

GPT-3はその高い言語能力から、非常に幅広いタスクを実行できます。ここではその代表的な例をいくつか紹介します。

カテゴリ 具体的な内容
文章生成 ブログ記事、広告のキャッチコピー、メールの文面、小説、レポートなど、様々な種類の文章を自動で生成します。
翻訳 日本語から英語、英語から日本語など、多言語間の翻訳が可能です。
要約 長いニュース記事や論文などを、短い文章に要約します。
質問応答 与えられた文章や情報に基づいて、質問に答えます。チャットボットなどに応用されています。
コード生成 「こういう機能のボタンを作って」といった自然な言葉の指示から、PythonやHTMLなどのプログラミングコードを生成できます。

GPT-3のAPI利用

OpenAIは、開発者が自身のアプリケーションやサービスにGPT-3の機能を組み込めるように、API(Application Programming Interface)を提供しています。 これにより、世界中の開発者がGPT-3を活用した革新的なサービスを生み出しています。

例えば、Pythonを使ってGPT-3 APIを利用する場合、以下のような簡単なコードで文章を生成させることができます。


# openaiライブラリをインストールする必要があります
# pip install openai

import openai

# ご自身のAPIキーを設定してください
openai.api_key = 'YOUR_API_KEY'

response = openai.Completion.create(
  engine="text-davinci-003", # GPT-3のモデルの一つ
  prompt="AIの未来について、ブログ記事の冒頭を書いてください。",
  max_tokens=150
)

print(response.choices.text.strip())
      

このコードを実行すると、AIが考えた「AIの未来についてのブログ記事の冒頭部分」が出力されます。このように、APIを使えば比較的簡単に高度なAI機能を利用できます。

GPT-3の課題と問題点

非常に高性能なGPT-3ですが、いくつかの課題も抱えています。

  • ハルシネーション(もっともらしい嘘): GPT-3は、事実に基づかない情報を、あたかも事実であるかのように生成することがあります。 これは、モデルが単語の確率的な繋がりから文章を生成しているだけで、内容の真偽を理解しているわけではないためです。
  • バイアス: 学習データに存在する偏見(バイアス)を、そのまま反映した文章を生成してしまう可能性があります。
  • 文脈理解の限界: 非常に長い文章や、複雑な文化的背景、常識的な推論が必要な会話では、文脈から外れた不自然な回答をすることがあります。
  • コスト: 巨大なモデルであるため、その学習や運用には莫大な計算コストがかかります。

後継モデルの登場

GPT-3の登場はAI業界に大きなインパクトを与えましたが、OpenAIはその後も開発を続け、さらに高性能な後継モデルを発表しています。

  • GPT-3.5: 2022年11月にリリースされたChatGPTの初期バージョンに採用されたモデルで、GPT-3を対話向けに微調整したものです。
  • GPT-4: 2023年3月に発表されたモデルで、GPT-3.5を大幅に上回る性能を持ち、司法試験などの難関試験で合格レベルのスコアを出すなど、その能力の高さで世界を驚かせました。 テキストだけでなく、画像の内容を理解することも可能になっています。
  • GPT-4o, GPT-4.5など: その後も、処理速度やコスト効率を改善したモデルや、より高度な推論能力を持つモデルが次々と登場しています。

これらの新しいモデルは、GPT-3で培われた技術を基盤としており、GPT-3が現代の生成AIの礎を築いたと言えるでしょう。

まとめ

GPT-3は、2020年に登場し、その驚異的な文章生成能力で世界に衝撃を与えた言語モデルです。 「Transformer」という仕組みと、膨大な事前学習データ、そして1750億個ものパラメータによって、人間が書いたかのような自然なテキストを生み出します。 文章作成や翻訳、コード生成など幅広い活用が可能ですが、情報の正確性やバイアスといった課題も残されています。 現在ではGPT-4などの後継モデルが登場していますが、GPT-3が生成AIの発展における重要なマイルストーンであったことは間違いありません。今後も、この技術が私たちの社会をどのように変えていくのか、注目が集まります。

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