ChatGPTの仕組みとは？高精度なテキスト生成の仕組みを具体的にわかりやすく解説！

ChatGPTは、自然言語処理（NLP）を駆使したAI（人工知能）の一種で、まるで人間とやりとりしているように自然に会話できます。

LINEやSlackに似たシンプルなUIなので、ほとんどの人は簡単に操作して、テキストを引き出せるでしょう。しかし、ChatGPTが動いている仕組みが分かると、ChatGPTがなぜ精度の高いテキストや画像を生成できるのか？どんなことは苦手なのか？どのように使うべきか、使ってはいけないか、もっと明確にわかります。

今回は、ChatGPTの背後にある言語処理、ディープラーニングの技術的な仕組みに注目し、詳しく解説します。

ChatGPTとはなにか、機能や使い方事例をこちらの記事で、LLMについてはこちらで詳しく説明していますので併せてご覧ください。

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ChatGPTはLLM（大規模言語モデル）で動いている

ChatGPTの会話能力の背後には、LLM（大規模言語モデル）があります。LLM（大規模言語モデル）とは、大規模な言語データを学習して、その言語の構造、文法、文脈などを理解するAIモデルのことです。

ChatGPTにはGPTというLLMが搭載されています。現在の最新バージョンはGPT-4 Turboです。

ChatGPT（GPT）は、インターネット上に公開されている膨大なテキストデータから学習しています。これには、ウェブサイトの記事、ブログ、書籍、フォーラムの投稿など、多岐にわたるソースが含まれます。

具体例を挙げると、書籍の内容、ニュース記事やブログ記事などを読み込んでいます。この学習プロセスを通じて、ChatGPTは様々な話題に関する言葉の使い方や、特定の状況で適切とされる表現方法を理解します。

この理解能力を活用して、顧客サービスでの自動応答システムを構築することができるでしょう。ChatGPTは、顧客からの問い合わせに対して、人間に近いレベルで自然な対話を提供できるため、顧客満足度を向上させることが可能です。

トレーニングとデータセット

ChatGPTのトレーニングプロセスは、主に「プリトレーニング」と「ファインチューニング」という2つの段階に分けられます。これらのステップは、ChatGPTが高度な回答を生成する上で不可欠です。

プリトレーニング

プリトレーニング段階では、GPTはインターネット上で入手可能な広範囲のテキストデータを使用して、一般的な言語理解の基礎を学習します。この過程では、文法の基本から、様々な文脈での単語やフレーズの使い方まで、言語の広範な側面がカバーされます。

プリトレーニングの目的は、モデルに対して言語の一般的な構造とパターンを学ばせることで、どんなテーマや質問にも柔軟に応答できる基礎を築くことです。

ファインチューニング

プリトレーニングに続いて、ChatGPTは「ファインチューニング」と呼ばれる段階を踏みます。このプロセスでは、特定の用途やドメインに特化したテキストデータを使用して、既に獲得した言語理解の能力をさらに精密化します。

ファインチューニングの目的は、GPTが特定のトピックや業界に関するより詳細な知識を学び、それに関連する質問に対してより専門的かつ正確な応答を提供できるように微調整することです。

例えば、特定分野においてGPTが専門的な質問に対して適切なアドバイスや情報を提供できるように、関連する専門文献や記事を用いてファインチューニングが行われます。このステップでは、モデルの応答が特定の分野の専門家と同様の精度や専門性を持つように訓練されます。

ファインチューニングとは？どんなメリットやデメリットがあるか？こちらの記事で詳しく説明していますので併せてご覧ください。

また、過去モデルのGPT-3はオンライン上のすべてのテキストデータをデータベースとしているため、社会的・文化的に好ましくない文章を作成してしまう問題がありました。このGPT-3に人間がファインチューニングを行うことで、人間の指示・嗜好に合った応答をすることができるようにしたのがChatGPTです。

ChatGPTは、GPTに対して人間がファインチューニングと呼ばれる人間のフィードバックに基づいた強化学習をすることで、あたかも人が書いたような自然な文章を生成できる仕組みと言えます。

企業の内部データを読み込ませて、さらにファインチューニングを行うことも可能です。ファインチューニングを活用することで、企業はChatGPTを自社の特定のニーズに合わせてカスタマイズできます。例えば、法律相談や医療相談など特定分野の質問に対しても、専門性の高い回答を提供することが可能になります。

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ChatGPTはどんな仕組みで動いている？

まずは、ChatGPTの基本的な仕組みについて解説します。ここでは、ChatGPTを支える技術であるディープラーニング、自然言語処理、トランスフォーマーモデルについて説明します。

ディープラーニング

ChatGPTに用いられているLLM（大規模言語モデル）であるGPTは、インターネット上にある巨大なテキストデータセットを用いて訓練されたディープラーニング（深層学習）モデルです。ディープラーニングとは、脳の神経細胞ネットワークからヒントを得たコンピュータアルゴリズムを用いて、データから複雑なパターンを学習する機械学習の技術です。

GPTは、人間の書いたテキストの膨大なコレクションから言語の使用パターンを学習します。この学習プロセスを通じて、ChatGPTは特定の単語やフレーズがどのような文脈で使用されるか、どのような意味を持つかを理解して振る舞うことができます。

ChatGPTの複雑な文構造を理解して適切な応答を生成する能力は、マーケティングコンテンツの生成や内部文書の自動化に活用できます。ChatGPTは、特定のトピックについてのブログ記事を生成したり、報告書のドラフトを作成することが可能です。

言語パターンを基にして新しいテキストを生成する際には、文脈に応じた適切な言葉選びや文法構造を適用することが可能になります。これはChatGPTが自然で人間らしいテキストを生成するために重要な仕組みとなります。

自然言語処理

自然言語処理は、人間が日常的に使用する言語をコンピュータが解析し、理解し、生成する技術です。自然言語処理は、ChatGPTが複雑な質問に答えたり、人間らしい会話を行う基礎となっています。

自然言語処理の応用例には、以下があります。

• 感情分析
• 機械による言語翻訳
• 要約

例えば、ChatGPTがユーザーの質問を理解し、適切な回答を生成するプロセスは、自然言語処理の技術によって支えられています。これには、文の構造を解析し、単語やフレーズの意味を把握し、それらの情報から適切な応答を組み立てる作業が含まれます。

自然言語処理の仕組みと活用事例をこちらの記事で詳しく説明していますので併せてご覧ください。

トランスフォーマーモデル

トランスフォーマー（Transformer）モデルは、自然言語処理の分野で革新的な影響を与えた技術です。トランスフォーマー（Transformer）モデルによって、複雑な問い合わせに対して、より関連性の高い、精度の高い回答を提供するために役立ちます。製品やサービスに関する詳細な説明、カスタマーサポートでの問題解決など、より専門的な応答が必要な場面での利用が想定されます。

トランスフォーマーの最大の特徴のひとつに全文の中での特定の語句の重要度を正しく理解するAttention機構（注意機構）があります。Attention機構（注意機構）とは、モデルがテキストを処理する際に、どの情報に注目するかを決定する機能のことを指します。

具体的には、文章内のある単語が他の単語とどのように関連しているか、その重要性を判断し、情報の重みを変動できます。例えば、ビジネスのプレゼンテーションのシーンを思い浮かべてください。プレゼンテーション中に、あらゆる質問がきた時に、発表者は質問のキーワードに注意を払い、そのキーワードに関連する情報や以前のスライドで触れた内容を思い出しながら答えを構築します。

このプロセスがモデルで使われているAttention機構（注意機構）です。Attention機構（注意機構）により、モデルは文中の任意の単語に焦点を当て、その単語と文中の他の単語との関連性を評価し、最終的に文脈を考慮したテキスト生成が可能になります。

トランスフォーマー（Transformer）の仕組みをこちらの記事で詳しく説明していますので併せてご覧ください。

ChatGPTが回答するまでのプロセス

ChatGPTが私たちからの入力に応じて、出力を生成して回答するまでのプロセスを説明します。また、この記事では文章生成機能に焦点を当てており、ChatGPTとDALL･E 3を活用した画像生成の仕組みについてはこちらの記事で解説しています。

入力されたテキストの処理

ユーザーからの入力を受け取った際、ChatGPTはまず、テキストの前処理を行います。このステップでは、スペルミスの修正、俗語や略語の標準化、文の区切りの識別などが行われます。

前処理によって、テキストは解析しやすい形式に整えられます。

意味解析

前処理されたテキストは次に、意味解析のフェーズに進みます。この段階では、ユーザーの入力が具体的に何を意味しているのか、またどのような応答が適切かを判断するため、文脈や単語間の関係が分析されます。

ChatGPTは、入力されたテキストからユーザーの意図を読み取り、最も関連性の高い応答を生成するための情報を収集します。

回答の生成

意味解析の結果を基に、ChatGPTは複数の回答候補を生成します。このプロセスは、トレーニングされたモデルを使用して行われ、様々な可能性を探索しながら、ユーザーの質問に最も適切な応答を見つけ出します。

最終回答の決定

そして、生成された複数の回答候補の中から、最も適切と判断される応答が選択されます。この選択プロセスでは、応答の正確性、自然さ、文脈への適合性などが考慮されます。

ChatGPTは、これらの要因をバランス良く評価し、最終的な回答を決定します。

回答の評価と改善

ChatGPTは、生成された回答の精度を継続的に評価もします。これにはユーザーからのフィードバックや外部評価者によるレビューが活用されることもあります。回答に対してのレビューを通して、ChatGPTはそのパフォーマンスを自己評価し、改善点を整理します。

モデルの微調整

回答への評価結果に基づき、ChatGPTは必要に応じてモデルの微調整を行います。この微調整プロセスは、より精度の高い回答を生成するために、特定のパラメータやアルゴリズムの調整を含むことがあります。

このステップによって、ChatGPTはユーザーからのさらなる質問やコメントに対して、より正確で、的確な回答ができるようになります。

ChatGPTの仕組みについてよくある質問まとめ

まとめ

本記事では、ChatGPTを支える技術的な仕組みと生成プロセスについて具体的に解説しました。ChatGPTは、LLM（大規模言語モデル）やトランスフォーマーモデルによる深い言語理解と、プリトレーニング及びファインチューニングによる専門的知識の習得に支えられています。

また、ユーザーからの入力を処理し、適切な回答を生成し、その回答を改善するまでのプロセスはChatGPTが高品質な対話を提供するための基盤を形成しています。

ChatGPTの仕組みや生成プロセスを理解することで、革新的なAI技術をより最適かつ正確に使用することができます。AI技術は日々進化するため、引き続き学習を続けていきましょう。

OpenAI公式サイト

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