ChatGPTは自己注意機構を有する「Transformerモデル」に基づいて、ユーザーの入力に対する適切な応答を生成します。
この記事では、テキストの前処理の重要性についても触れ、トークン化や埋め込みなどの概念を紹介しています。
また、ChatGPTの評価方法や課題についても説明し、AIシステムの性能を測定する方法や今後の改善点が提示されています。
ChatGPTの仕組みを理解することで、AIテクノロジーに関する知識が深まり、その可能性をより具体的に捉えることができます。
AIと自然な会話ができる時代が到来し、多くの人がチャットボット「ChatGPT」を利用し始めています。しかし、背後で動作する仕組みを理解している人は少ないかもしれません。
この記事では、OpenAIが開発したChatGPTがどのようにして賢明な回答を生成するかを、わかりやすく段階的に説明します。テキストの前処理から始まり、トランスフォーマーモデルを使用した自己注意機構まで、ChatGPTの動作原理を解説しています。
ChatGPTの仕組みを学ぶことで、AIへの理解を深め、テクノロジーの魅力や可能性をより身近に感じることができるでしょう。ぜひこの記事を通じて、AIの世界を探求してみてください。に感じることができるでしょう。ぜひ、この記事を通じてAIの世界を探求してみてください。
- ChatGPTの仕組み
- トランスフォーマーモデルとは
- ChatGPTに追加でトレーニングする方法(追加学習)
- ChatGPTの評価モデル
- 自然言語処理における評価軸
- ChatGPTの課題
- まとめ
- ライズ株式会社からの重要なお知らせ
ChatGPTの仕組み
ChatGPTは、ユーザーからの入力を自然言語処理というAI技術を用いて処理することで、的確な応答を生成しています。
AIとの会話例
ChatGPTの仕組みを理解するためには、いくつかのステップに分けて考えることが有効です。ChatGPTの動作を順序立てて理解してみましょう。
Chat GPTの仕組みフロー
- ユーザーからの入力
まず、ユーザーがテキストを入力します。この入力がプロセスの出発点です。
例)
最初に、ユーザーが「ChatGPTの革新性を教えてください」と入力します。
- 前処理
入力されたテキストは前処理され、モデルが理解しやすい形式に変換されます。このステップでは、不要なスペースの削除や特定の文字の正規化が行われます。
例)
ユーザーが「ChatGPTの革新性を教えてください」と入力した内容が例えば「」を除いて、
ChatGPTの革新性を教えてくださいのみの入力になるようなイメージです。
- トークン化された入力
前処理されたテキストは「トークン」に分割されます。トークンとは、テキストを構成する最小単位です。
例)
テキストは「トークン」に分割されます。
この例では、"ChatGPT"、"の"、"革新性"、"を"、"教えて"、"ください"といったトークンに分割されます。
- エンコーディング/コンテキストとトークンの統合
トークンはエンコーディングされ、それぞれ意味を持つベクトルに変換されます。これにより、モデルがトークンの意味を理解しやすくなります。同時に、トークン間の関連性や文脈が統合されます。
例)
各トークンはエンコーディングされ、意味を持つベクトルに変換されます(私はが(3,5)などのベクトル表現に変換)。
そして、トークン間の関係や文脈が考慮され、トークンのベクトルが更新されます。
- トランスフォーマーモデル
このプロセスの核心部分です。エンコーディングされたトークンは、トランスフォーマーモデルに供給されます。
このモデル内部で、以下のサブプロセスが行われます。
- 自己注意機構: 各トークンが他のトークンとどう関連するかを計算します。
- 位置的エンコーディング: トークンの順序情報を追加します。
- 複数の注意層: 注意機構を通じて情報を精緻化します。
- フィードフォワードニューラルネットワーク: 各トークンに追加の計算を行い、最終出力を準備します。
- 出力トークンの予測: 次に来るべきトークンを予測します。
例)
自己注意機構: 例えば、「革新性」というトークンが「ChatGPT」と強く関連していると判断されます。
位置的エンコーディング: トークンの位置関係がエンコードされ、文章の流れが考慮されます。
複数の注意層: 情報が複数の層を通じて精緻化され、より正確な予測のための準備が整います。
フィードフォワードニューラルネットワーク: 追加の処理を経て、次のトークンの予測に必要な情報が整えられます。
出力トークンの予測: 「革新性」というトークンに基づき、それに関連する情報や文脈に合った回答が生成されます。
- 生成されたトークン列
モデルは予測されたトークン列を生成します。これが応答の草稿となります。
例)
モデルは「ChatGPTは、大規模なデータセットを学習することで、自然言語を理解し、人間らしい応答を生成できる点が革新的です」といった内容を含むトークン列を生成します。
- 後処理
生成されたトークン列は後処理され、文法や表現が調整されます。 - ユーザーへの応答
後処理されたテキストがユーザーへの応答として提供されます。
実際に聞いてみるとこのように返答が返ってきます。
ChatGPTの実際の返答
トランスフォーマーモデルとは
トランスフォーマーモデルは、Googleの研究者が「Attention Is All You Need」という論文で発表した革新的なアプローチで、以下の特徴があります。
並列処理の可能性: トランスフォーマーは入力データを並列処理でき、学習速度が大幅に向上します。
アテンション機構: 単語間の関係を学習し、特に遠く離れた単語同士の関連性も捉えます。
エンコーダとデコーダの構造: エンコーダが入力を理解し、デコーダが出力を生成します。
ChatGPTに追加でトレーニングする方法(追加学習)
ChatGPTは大規模なデータセットで訓練されていますが、学習データに限界があります。このため、特定のデータや情報を扱う際にはRAGやファインチューニングが利用されます。
RAGとファインチューニングのChatGPTへの入力の仕組み
RAGの仕組み
RAGは、情報検索技術を使ってモデル性能を向上させる技術です。
生成コンポーネント: 検索された情報を基に、適切な回答を生成します。
検索コンポーネント: クエリに基づいて文書を検索します。
ファインチューニングの仕組み
既存のモデルを特定のタスクやデータセットに対してさらに訓練することで、より正確な結果を得ることができます。
RAGとファインチューニングの組み合わせ
RAGモデルをファインチューニングすることで、特定のタスクに応じた精度の高い情報提供が可能になります。
つまり、RAGとファインチューニングは、AIの精度を高め、ユーザーのニーズに応じた正確な応答を可能にする強力な手法です。
ChatGPTの評価モデル
自然言語処理のモデルには「ChatGPT」「Gemini」「Claude」など、多岐に渡るAIが存在し、どのモデルが優れているかを評価することは非常に重要です。
モデルの性能を評価する際には、言語性能、ドメイン適応性能（医療、法律、金融など）、倫理などのガバナンスの側面から検討する必要があります。
各モデルの評価グラフ 参考:Artificial Analysis
ここでは、特に一般的に用いられる言語性能に着目し、代表的な評価モデルについて解説します。
自然言語処理における評価軸
自然言語理解（NLU）と自然言語生成（NLG）は異なる評価軸を持ち、それぞれ別々に評価することが重要です。
自然言語処理に含まれる概念
1. 自然言語理解 (NLU)
自然言語理解は、テキストの意味を解析し理解する能力を指します。テキスト分類や固有表現認識（NER）、含意予測などが含まれます。
この評価には、GLUEベンチマークや日本語に特化したJGLUEなどが使用されます。
2. 自然言語生成 (NLG)
自然言語生成は、与えられた入力に基づいて意味のあるテキストを生成する能力を指します。要約や機械翻訳、メール作成、ニュース記事生成などが該当します。
評価には、CNN/DailyMailやXSUM、WMT、Leetcodeなどのデータセットが使われます。
3. 知識集約的なタスク
これらのタスクでは、専門知識や一般常識が必要です。例えば、MMLUやNaturalQuestions、TriviaQAなどが含まれます。
ChatGPTのMMLUの結果
MMLU（Massive Multitask Language Understanding）は、言語モデルの知識を測定するために設計されたベンチマークで、ゼロショットやフューショットの設定で評価されます。ChatGPTは特に英語の知識に優れた結果を示しています。
4. 推論能力
推論能力は、与えられた情報から論理的な結論を導き出す能力です。数学推論や常識推論が含まれ、GSM8K、SVAMP、AQuAなどのデータセットが使用されます。
多様な学術試験のChatGPTの回答結果
5. 価格
論文であまり触れられないものの、価格はユーザーにとって重要な要素です。モデルごとの価格比較も重要です。
モデルごとの価格比較
6. スピード
生成スピードも、特にIoTやチャットボットなどのリアルタイムアプリケーションで重要です。遅延があると顧客体験が低下するため、スピードは大事な評価ポイントです。
これらの評価指標を通じて、LLM（大規模言語モデル）の性能を総合的に評価し、自分に合ったモデルを選ぶことができます。AIの優秀さを評価する際には、これらの基準を踏まえて理解を深めることが重要です。
ChatGPTの課題
ChatGPTは革新的な自然言語処理モデルですが、いくつかの課題も存在します。ここでは、その主な課題と解決への取り組みについて紹介します。
誤情報の生成
ChatGPTは時折、誤った情報（ハルシネーション）を生成します。
この問題に対処するため、より信頼性の高いデータソースを用いた訓練やファクトチェック機能の統合が検討されています。また、ユーザーからのフィードバックを活用してモデルの精度を改善する取り組みも重要です。
クリエイティブ職への影響
ChatGPTのような言語生成モデルは、ライターやコンテンツクリエイターの仕事に影響を与える可能性があります。
しかし、AIを補助的なツールとして活用し、人間との協働を模索することで、クリエイティブ職の生産性向上が期待されます。
最新情報への対応不足
ChatGPTは訓練データに基づいて動作するため、最新の情報には対応できないことがあります。
この課題を解決するには、定期的な再訓練や最新情報を取り込むプロセスが必要です。
これらの課題に加えて、プライバシー保護や偏見の軽減、倫理的な利用なども重要な課題です。社会全体が協力して、AIの可能性を最大限に引き出しつつ、負の影響を最小限に抑えることが求められます。
まとめ
本記事では、ChatGPTの評価モデルとその課題について詳しく解説しました。ChatGPTは高度な自然言語処理技術を活用しており、その動作原理を理解することは、AI技術の正しい利用に不可欠です。
同時に、誤情報の生成や最新情報への対応など、ChatGPTが抱える課題も認識し、解決に向けて努力することが必要です。
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