ChatGPTはOpenAIによって開発された先進的な言語モデルで、自然言語処理の最先端技術を使って人間のようなテキストを生成します。この記事では、ChatGPTがどのように動作するのか、その概要を提供し、その素晴らしい能力を駆動する根本的なメカニズムに光を当てることを目的としています。
はじめに
ChatGPTはディープラーニングに基づいておりGPT（Generative Pre-trained Transformer）アーキテクチャとして知られるTransformerアーキテクチャの変形を使用しています。このアーキテクチャにより、ChatGPTは与えられた刺激に基づいて人間のようなテキストを理解し、生成することができます。
ChatGPTアーキテクチャ
GPTアーキテクチャは、モデルが入力テキスト内の単語間の関係を捕捉することを可能にする自己注意メカニズムのいくつかの層で構成されています。これらのレイヤーは並行して情報を処理するように設計されており、言語パターンの効率的かつ効果的な学習を可能にします。
学習プロセス
ChatGPTのトレーニングでは、インターネットから得た大量のテキストデータにモデルをさらすことで、人間の言語の統計的パターンと構造を学習させます。この事前学習段階により、モデルは様々な言語トピックやニュアンスを幅広く理解できるようになります。
微調整とカスタマイズ
事前学習の後、ChatGPTはより具体的なデータセットを使って微調整を行います。このデータセットは、OpenAIが提供するガイドラインに従って、人間のレビュアーの助けを借りて慎重に生成されます。ファインチューニングは、モデルの反応を洗練させ、望ましい行動と一致させ、倫理基準の遵守を保証するのに役立ちます。
コンテキストと刺激のデザイン
意味のある応答を生成するために、ChatGPTは会話や刺激で提供されるコンテキストを考慮します。モデルは文脈を理解し、適切で一貫性のある応答を提供するために、直前のテキストを考慮します。刺激を適切に構成し、表現することで、モデルを導き、望ましい応答を引き出すことができます。
応答生成
入力テキストが提示されると、ChatGPTは学習した単語の確率分布をサンプリングして応答を生成します。学習中に得られた文脈と知識に基づいて、次に最も可能性の高い単語を予測します。トップkサンプリング、カーネルサンプリング、ビームサーチなどのテクニックを使って、生成されるレスポンスの質と多様性を向上させることができます。
倫理的配慮
OpenAIは、ChatGPTのような言語モデルを倫理的に使用することの重要性を認識しています。偏った出力や有害な出力を避けるために、モデルの訓練と微調整が確実に行われるように対策が取られています。人間のレビュアーには、OpenAIの倫理ガイドラインに適合するように、潜在的なモデルの出力をレビューし、採点する際の指針となるガイドラインが提供されています。