GPT-3

コアコンセプトとアーキテクチャ

GPT-3は、入力テキストを処理するために自己注意メカニズムに大きく依存するTransformerアーキテクチャに基づいて構築されている。論文"Attention Is All You Need "で紹介されたこのアーキテクチャにより、モデルは出力を生成する際に異なる単語の重要度を計量し、言語における複雑な依存関係を捉えることができる。GPT-3は、インターネットやライセンスされたソースからのテキストからなる膨大なデータセットで事前に訓練され、文法、事実、推論能力、さらにはコーディングスキルまで学習できるようになった。1,750億ものパラメータを持つGPT-3は、その前身であるGPT-2よりも大幅に大きく、さまざまなNLPベンチマーク・データセットにおける性能向上に貢献した。事前学習済み」という側面は、特定のタスクに適用できる一般的な言語理解を、多くの場合、最小限の例（数ショット学習）で獲得したことを意味する。

主な機能と用途

GPT-3は、様々なスタイルやフォーマットにおいて、一貫性があり、文脈に即したテキストを生成することに優れています。主な機能は以下の通りです：

• テキスト作成：記事、物語、詩、マーケティングコピーなどの作成。
• 質問に答える：学習した知識に基づいて質問に対する回答を提供する。
• テキストの要約：長い文章を短く要約すること。
• 機械翻訳：異なる言語間のテキストを翻訳する。
• コード生成：自然言語の記述に基づいて、さまざまなプログラミング言語でコード・スニペットを記述する。

実例

GPT-3の能力は多くのアプリケーションで活用されている：

1. コンテンツ作成ツール： Jasperや Copy.aiのようなプラットフォームは、GPT-3や同様のモデルを利用し、ユーザーがブログ記事、ソーシャルメディアコンテンツ、Eメール、広告コピーを素早く生成できるよう支援する。
2. 開発者の支援：初期バージョンのGitHub Copilotなど、GPT-3を統合したツールは、コードの補完を提案したり、定型コードを生成したり、さらにはコメントや既存のコードに基づいて関数全体を記述することでプログラマーを支援し、開発ワークフローを大幅にスピードアップする。その他の用途としては、高度なチャットボットのパワーアップ、セマンティック検索エンジンの強化、データ分析の支援などがある。

GPT-3の背景

GPT-3はGenerative Pre-trained Transformer (GPT)シリーズの一部であり、GPT-4のようなモデルの先駆けとして機能し、一般的に機能が強化され、潜在的にマルチモーダル学習機能（テキストだけでなく画像も処理）を提供する。GPTモデルが主に生成的であるのに対し、BERTのような他のLLMは、分類や固有表現認識（NER）のような、言語の深い双方向理解を必要とするタスクに最適化されていることが多い。

また、テキストを処理するGPT-3のようなLLMと、コンピュータビジョン（CV）に焦点を当てたモデルを区別することも重要だ。CVモデルは Ultralytics YOLOファミリー（例えば YOLOv8または YOLO11やYOLO11）は、画像や動画などの視覚データを分析して、物体検出、画像分類、インスタンス分割などのタスクを実行する。NLPとCVは別物であるが、複雑なAIシステムにおいて組み合わせることができる。例えば、CVを使用して物体を検出し、NLPを使用してシーンを記述したり、それに関する質問に答えたりすることができる。このような統合システムは、Ultralytics HUBのようなプラットフォームを通じて管理・展開することができる。

GPT-3は、機械学習（ML）の進化における画期的な基礎モデルであり続けている。しかし、ユーザーは、潜在的な幻覚（もっともらしいが誤った情報を生成する）、入力フレーズ（プロンプト・エンジニアリング）に対する敏感さ、学習データに存在するバイアスを反映する可能性など、GPT-3の限界を認識すべきであり、AI倫理と 責任あるAI開発の継続的な重要性を強調している。