ChatGPTの仕組み：大規模言語モデルの詳細解説
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- Akira Sakamoto
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我々は何気なくAIと交流していることが日常にありますが、その中でもOpenAIが開発した大規模言語モデルであるChatGPTは、多数のアプリケーションで使用され、人間らしいテキスト生成で知られています。では、ChatGPTはどのような仕組みで動いているのでしょうか？
ChatGPTの紹介
ChatGPTは、Generative Pre-trained Transformerの略称で、テキスト生成器です。与えられたテキストからその続きを担う人間らしいテキストを生成するために、単語の並びに関する論理的な予測に頼っています。ChatGPTを動かす基盤はこの原理です。
ChatGPTの能力は、テキストを理解することではなく、訓練に基づく優れた次の語彙を予測する能力に由来します。このような緻密な訓練によって、ChatGPTはあまり見たことがないことを成し遂げます。
ChatGPTの主要構成要素：大規模言語モデル
ChatGPTのような大規模言語モデルは、膨大な量のデータを扱うように設計されています。これらのモデルは、人間の言語の微妙なニュアンスを学習し、説得力のある人間らしいテキスト出力を作成できます。トレーニングプロセスには、人間の言語の固有のパターンと構造を学習することが目的である様々なテキストデータを入力します。
そこで、これらの確率がどのように生まれ、どのように全体的な仕組みにフィットするのでしょうか？
ChatGPTにおける確率の役割を理解する
ChatGPTの基礎原理は確率に基づいています。ChatGPTは、トレーニングデータに基づいて、特定の単語の並びが発生する可能性を推定します。これらの確率は、テキスト生成プロセスに不可欠であり、適切な応答を生成できるように設計されています。
「太陽が東から昇る。」という文の次の単語を予測することがChatGPTの課題になった場合、最も可能性が高いのは「東」と認識されます。それゆえ、これらの確率を使用して、ChatGPTは既にあるテキストを続け、温度と呼ばれるパラメータに基づいて適切なレベルの創造性とランダム要素を追加します。
温度パラメータは、確率分布に影響を与えることによってモデルの出力に影響を与えます。高い温度はより多くの乱雑さを生み出し、低い温度はより予測可能かつ安全な出力をもたらします。
参考： Stephen WolframのWhat is ChatGPT Doing (opens in a new tab)
ChatGPTのニューラルネットワークアーキテクチャ
ChatGPTは、Transformersと呼ばれる高度な形式の人工ニューラルネットワークに基づいて構築されています。これらのネットワークのアーキテクチャは、ノード（ニューロンに似ている）と接続（シナプスに似ている）によって複雑な相互作用のウェブを形成します。
これらのネットワークは、それぞれに特定の重みや重要性が割り当てられた複数のニューロンの層で構成されています。トレーニングプロセスは、これらの最適な重みを見つけることを目的としており、ネットワークが正確に予測できるようにします。入力データはネットワークに入力され、各ニューロンは入力と重みに基づく数値関数を評価し、その結果を次の層に渡します。このプロセスを繰り返し、最終的な結果に至ります。
興味深いことに、これらのネットワークのアーキテクチャと動作は、私たちの脳の神経機能に似ています。ニューロンはパルスを受け取って脈打つように、ニューラルネットワークの各ノードは入力と重みに基づいて活性化します。
次のセクションでは、これらのニューラルネットワークのトレーニングプロセスについて詳しく説明し、性能改善のために重みを調整する方法について説明します。
トレーニングプロセス：効率的な言語モデルを作成する
人間が経験から学習するのと同じように、トレーニングはChatGPTという言語モデルが多くのデータから学習するフェーズです。このトレーニングは、ニューラルネットワークの重みを調整して、モデルの出力と実際の結果の差を減らすことによって行われます。
Loss Functionの役割についてトレーニングする
ChatGPTのようなニューラルネットワークのトレーニングは、反復的な計算集約的なプロセスです。各反復では、モデルはLoss Functionを使用して、予測と実際の出力の違いを測定します。究極の目標は、Loss Functionの値を最小限に抑えて、モデルの出力が意図した結果にできるだけ近づけることです。
モデルがより多くのデータを処理し、重みを調整するにつれて、Loss## Transformer：ChatGPTの成功のカギ
ChatGPTのパフォーマンスとスケーラビリティの大部分はTransformerアーキテクチャのおかげです。この形式のニューラルネットワークは、モデルが文章や段落の中で遠く離れた単語の文脈と関係を理解することができます。
他のモデルがテキストを順次読み取るのに対して、Transformerはすべてのテキストを一度に読み取ることができ、より速く、より文脈的に正確なテキスト処理が可能になります。このアプローチは、特に言語タスクでTransformerモデルが特に効果的になり、ChatGPTがより自然で一貫した応答を生成できるようにします。
追加情報：Attention is All You Need:Transformersの論文 (opens in a new tab)。
意味空間：テキストの表現
ChatGPT内では、テキストは単なる単語の文字列ではありません。代わりに、それは「意味空間」と呼ばれる数列で表されます。単語の数値表現のこの表現方法により、モデルは異なる単語やフレーズ間の意味的な関係を理解することができます。
しかし、次に来る言葉の軌跡は、数学的な法則や物理学のように予測できるわけではありません。これは、コンテキスト、前置きの言葉、および「温度」パラメータによって注入される創造性によって影響を受けます。これにより、ChatGPTが生成するテキストの人間らしい性質が向上するようになります。
ChatGPTは人工知能にどのくらい近いか？
ChatGPTの内部構造を見ると、そのアーキテクチャと人間の脳のニューラルネットワークの類似点が見られるのは興味深いことです。両方にはノード（脳の場合はニューロン）がリンク（脳の場合はシナプス）で接続され、両方ともフィードバックに基づいて学習と調整の反復プロセスを使用します。
しかし、これらの類似点にもかかわらず、重要な違いもあります。人間の脳は再帰的な思考ができ、データを再訪問および再計算することを可能にしますが、ChatGPTにはこの機能がなく、計算能力が限定されます。
さらに、ChatGPTの学習プロセスは印象的ですが、人間の脳と比較して効率的ではありません。大量のデータとコンピュータリソースが必要であり、脳のようにわずかな例からも素早く学ぶことができません。
ChatGPT：ターミネーターではない
ChatGPTが人間らしいテキストを生成することに優位性があるため、科学小説で描かれる自律型AIの前駆者のように考えるのは誘惑的です。ただし、ChatGPTは確実に高度ですが、人工汎用知能を達成するにはまだ遠い道のりがあります。
ChatGPTの根本にあるものは、トレーニングに基づいて文の継続を優れた確率モデルで予測することです。ChatGPTは、ヒトと同じようにテキストを理解するわけではありません。信念、欲求、恐れなども持ちません。ChatGPTは、トレーニングデータから学んだ確率に基づいて、次に生成されるテキストの次を予測するだけです。
それにもかかわらず、ChatGPTやその他の大規模言語モデルの進歩は、確かに驚くべきものです。これは、AI技術の理解と開発がどれだけ進歩したかを物語っています。このモデルを磨き上げ、向上させることを続けると、将来どのようなエキサイティングな可能性があるかということです。
結論
まとめると、ChatGPTがどのように機能するかを理解することは、AIと機械学習の世界に興味がある人々にとって魅力的な窓口を開くものです。そのニューラルネットワークアーキテクチャからトレーニングプロセス、そしてテキストの生成方法まで、複雑さとエレガンスのユニークなブレンドを提供し、人間の言語自体と同様に進化し続けています。