GPT-3

建築とトレーニング

GPT-3はTransformerアーキテクチャ、特にデコーダー部分を利用しており、入力シーケンス内の異なる単語（トークンとして表現される）の重要性を重み付けする自己注意メカニズムに大きく依存している。その「事前訓練済み」という性質は、発売前にインターネットやデジタル化された書籍のテキストからなる膨大なデータセットで訓練されたことを意味する。この多様なデータに対する広範な訓練により、モデルは文法、事実、推論能力、さまざまな書き方を学習することができる。GPT-3の最大バージョンは1750億のパラメーターを持ち、これは学習中にモデルが学習する変数である。この規模はリリース当時前例がなく、GPT-3のオリジナル研究論文に記されているように、その性能に大きく貢献した。

能力と用途

GPT-3は首尾一貫した、文脈に関連したテキストを生成することに優れている。GPT-3の能力は様々な自然言語処理タスクに及び、多くの場合、タスク固有の例は最小限に抑えられます。主な応用例

• テキスト作成：記事、ストーリー、電子メール、その他の文章コンテンツの作成。
• 機械翻訳：異なる言語間のテキストを翻訳する。
• テキストの要約：長い文書を短い要約にまとめる。
• 質問応答：入力された文脈や学習した知識に基づいて質問に対する回答を提供する。
• コード生成：さまざまなプログラミング言語でコード・スニペットを記述し、開発者を支援する。
• チャットボットとバーチャルアシスタント：対話が可能な会話エージェントをパワーアップ。

GPT-3の具体的な応用例としては、以下のような会話型AIの初期バージョンへの搭載が挙げられる。 ChatGPTのような対話型AIの初期バージョンや、開発者にコード補完を提案するGitHub Copilotのようなコード支援ツールの実現などだ。

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な学習機能を提供する。GPTモデルは主に生成的である一方、BERTのような他のLLMは、分類やエンティティ認識のような、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 YOLO11YOLOv8やYOLO11）は、画像や動画のような視覚データを分析し、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は別物ですが、Ultralytics HUBのようなプラットフォームを通じて管理・展開される複雑なAIシステムで組み合わせることができます。GPT-3は、機械学習の進化における画期的な基礎モデルであり続けている。