Chat GPTを改めて勉強する

この記事の主な参考文献：
1．https://note.com/akihisa_shiozaki/n/n4c126c27fd3d
2．ChatGPTによる回答

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Chat GPTとは「自然言語処理モデル」

GPTは、Generative Pre-trained Transformerの略で、OpenAIによって開発された一連の自然言語処理モデルです。これまでにGPT-1, GPT-2, GPT-3,そしてGPT-4という4つのバージョンがリリースされています。

IT用語での「モデル（model）」

機械学習において、学習後の具体的な計算式／計算方法を指す。基本的に［入力］→［モデル］→［出力］という関係性がある。引用元：モデル（model）とは？：AI・機械学習の用語辞典 – ＠IT

自然言語処理（NLP, Natural Language Processing）モデルとは、人間が使用する自然言語（英語、日本語など）を理解、生成、変換するために開発されたコンピュータプログラムやアルゴリズムのことを指します。これにより、コンピューターが人間の言語を扱うことができます。

「自然言語処理（NLP, Natural Language Processing）」

人が使っている言語（＝自然言語）をコンピュータで処理・分析する技術のこと
引用元：自然言語処理（NLP）とは？できることや手順をわかりやすく解説｜ITトレンド

自然言語処理のタスクの例

これらのタスクを実現するために、機械学習（特にディープラーニング）を利用したモデルが開発されています。その代表例がGPTシリーズのモデルであり、大量のテキストデータから言語のパターンを学習することで、自然言語処理タスクに高い性能を発揮します。

「自然言語処理モデル」は、人間が使う言語をコンピューターが理解・生成できるようにするためのプログラムやアルゴリズムのことです。

GPTモデルを理解するためには、その基礎となる技術であるトランスフォーマーとアテンションメカニズムを理解することが重要です。なぜなら、GPTの優れた性能や多様なタスクへの適用性は、これらの技術によって大きく支えられているからです。

トランスフォーマーモデルは、人間の文章をコンピュータが理解するのを助ける方法です。以前のモデルでは、コンピュータは文章を順番に一語ずつ読んでいました。

しかし、トランスフォーマーモデルでは、文章中の全ての単語を同時に見ることができます。これにより、例えば「彼は学校に行きました。彼は学生です」という文章では、「彼」が同じ人を指しているといった関連性をコンピュータが捉えやすくなります。

アテンションメカニズムは、人間が文を読むときに自然に行っているような、文中の特定の部分に注目する機能をコンピュータに与えます。この機能により、コンピュータは文章の一部に重点を置きながら全体を理解することができます。

たとえば、「犬が公園でボールを追いかけている」という文があるとき、人間は自然に”犬”と”ボール”、”追いかけている”という単語やフレーズに注目します。これらは文の主要な情報を提供しています。アテンションメカニズムは、このような注目点を模倣することで、コンピュータに文の理解を助けます。

以上の説明を通じて、トランスフォーマーモデルとアテンションメカニズムが、コンピュータに人間の言葉を理解させるための重要なツールであることがわかるでしょう。これらは、コンピュータに文章をより人間らしく理解させる能力を与えます。