GPT（生成的事前訓練変換器）

実世界での応用

GPTモデルは幅広いアプリケーションに組み込まれ、テクノロジーとの関わり方に革命をもたらしている。その代表的な例が2つある：

1. 高度なチャットボットとバーチャルアシスタント：GPTは、ニュアンスや状況に応じた会話が可能な高度に洗練されたチャットボットを提供します。単純なルールベースのボットとは異なり、GPT駆動のアシスタントは、複雑な質問に答えたり、メールを書いたり、さらにはIntercomのようなカスタマーサービスプラットフォームに、より自然なユーザーエクスペリエンスを提供し、創造的なコンテンツを生成することができます。
2. コンテンツ作成と支援：マーケティング、ライティング、ソフトウェア開発のプロフェッショナルは、テキスト生成にGPTベースのツールを使用しています。これらのツールは、記事の下書き、マーケティングコピーの作成、コードスニペットの生成、長い文書の要約などを行い、生産性を大幅に向上させる。Jasperのようなサービスは、このアプリケーションを例示している。

GPTと他のモデルの比較

GPTを他のタイプのAIモデルと区別することは重要だ：

• 対BERT：どちらもTransformerベースのLLMであるが、BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）は主に双方向にコンテキストを理解するために設計されたエンコーダモデルである。センチメント分析、名前付きエンティティ認識（NER）、テキスト分類などのタスクを得意とする。GPTはデコーダーに特化しており、テキスト生成に最適化されている。
• 対コンピュータ・ビジョン・モデル：GPTモデルは、テキストを処理し生成します（GPT-4のように画像を生成することもあります）。これらは、Ultralytics YOLOのようなコンピュータビジョン（CV）モデルとは根本的に異なります。YOLOモデルは視覚データを分析し、オブジェクト検出、画像分類、インスタンス分割などのタスクを実行します。GPT-4は画像を記述することができるが、YOLO11のようなモデルは、画像内の正確な位置特定と分類を高速で行うことに優れており、リアルタイムの推論に適している。複雑なシステムでは、Ultralytics HUBのようなプラットフォームを介して管理される可能性があり、両方を組み合わせることができる。

GPTモデルは、その幅広い能力と適応性から基礎モデルと考えられており、スタンフォード大学のCRFMのような機関によって研究されている概念である。GPT-3からGPT-4、そしてそれ以降への進化により、マルチモーダル学習も導入され、画像、音声、テキストを同時に処理し解釈することが可能になりました。これらのモデルがより強力になるにつれ、効果的なインタラクションはますます熟練したプロンプト・エンジニアリングに依存するようになる一方、開発者は幻覚のような課題に対処し、AI倫理と 責任あるAIを推進しなければならない。