• ChatGPTの仕組みがわからない

• ChatGPTをAPIで学習させたいが、方法がわからない

• ChatGPTを活用したサービスの開発に興味があるが、基礎知識が不足している

ChatGPT（チャットGPT/チャットジーピーティー）は、大量のデータを学習し、人間との対話によって自然言語生成を行うAIです。InstructGPT、GPT、エンコーダ・デコーダモデルという3つの主要な技術を活用しています。

この記事では、ChatGPTの仕組みについて、InstructGPT、GPT、エンコーダ・デコーダモデルという3つの技術を中心に解説します。また、ファインチューニングについても触れるため、ぜひ参考にしてください。

簡単に説明！ChatGPTの仕組みの基礎知識を解説

ChatGPTの仕組みは一見複雑に見えるかもしれませんが、入力から出力への流れを細分化すると、以下の5つの主要なステップに分かれます。

ChatGPTは、Webから蓄積した情報を解析して質問に答える仕組みを持っています。モデルの部分が担っており、人間のように自然な文章を生成するための鍵となっています。

また、パラメータの違いは、精度、多様性、複雑なタスクへの対応力の向上など、言語モデルの性能に多岐にわたって影響を与えます。

ChatGPTの仕組みは、非常に先進的で複雑な部分もありますが、次で基本的な概念をわかりやすく解説します。

【関連記事】ChatGPT日本語での使い方解説！知っておくと得な3つのポイントも

ChatGPTの仕組みを支える技術

ChatGPTの背後にある主要な技術や、データを下記に分けて紹介します。

• InstructGPTとは

• GPTの基本概念

• Encoder-Decoderモデル

• 学習データ：何から学習しているのか

• 学習方法：どう学習するのか

• 評価モデル：どのように回答を生成するのか

InstructGPTとは

InstructGPTは、人間が好むような文章を生成するための高度なモデルです。

• データの読み込み：人間が読む文章と同じようなデータを読み込み、学習

• 人間との対話：人間とチャットを行い、フィードバックを受けて改善

この2つの流れがInstructGPTの基本的な仕組みを形作ります。人間の言語を理解し、それに応じて反応する能力が、InstructGPTの強みです。

InstructGPTはデータの読み込みと人間との対話により、一般的な言語モデルよりも優れた文章生成能力を持つものであると言えます。

GPTの基本概念

Generative Pretrained Transformer（GPT）の理解は、人工知能の言語モデルの基礎です。

• Transformer：文脈を把握し、単語の出現確率から次の言葉を予測できる構造

• 文法の把握：GPTは文法を理解し、自然な文章を生成

• Generative Pretrained：既存のデータから学習し、新しい文章を生成

これらの要素が組み合わさって、GPTはTransformerの力を借りて文脈を理解し、その上で学習したデータを用いて自然な文章を生成する能力を持っています。

Encoder-Decoderモデルとは

エンコーダとデコーダのモデルは、人間が理解できる情報へ変換する流れの基本です。

• エンコード：文字、画像などの入力データを符号化

• デコード：符号化されたデータを元の人間が理解できる情報として出力

Encoder-Decoderモデルの流れは、多くの人工知能のアプリケーションで使用される基本的な概念です。

学習データ

ChatGPTの学習には、Common Crawl や BooksCorpus といったオープンソースのデータセットが使用されているようです。

データセットは、ChatGPTが人間のように多様な会話をするための基盤となります。世界中の情報が集約された学習データを通じて、能力を向上させているわけです。

学習方法

ChatGPTの学習方法は、主に以下の流れから成り立っています。

ファインチューニングとスカラーチェックによって、ChatGPTは幅広い知識と高い精度を持つ会話能力を獲得しています。

評価モデル

評価モデルは、ChatGPTの応答の質を評価する際に重要な役割を果たします。特にRLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）は、人間の価値観に合わせた評価を行う技術です。

具体的には、以下の点をスカラーでチェックします。

RLHFを使用すると、ChatGPTは人間の感覚に近い評価基準で自己評価を行い、高品質な応答を生成する助けとなります。

【図解】ChatGPTの仕組みをわかりやすく解説

では、ここからはChatGPTの仕組みを下記にわけて詳しく見ていきましょう。

• データ収集

• 前処理

• 学習

• 評価

• 出力

• ユーザー

データ収集

データ収集は、ChatGPTの学習プロセスの最初のステップです。この段階では、大量のテキストデータがインターネットや他の情報源から収集されたものを用います。

ChatGPTの学習には、Common Crawl や BooksCorpus といったオープンソースのデータセットが使用されているようです。このデータは、モデルが言語を理解するための基盤となります。

前処理

収集されたデータは、前処理の段階で。不要な文字や記号の削除、文法の正規化などのクリーンアップと整理が行われます。この段階でのデータのクリーン＆整理は、効果的な学習のために不可欠です。

学習

前処理されたデータを用いて、モデルの学習が始まります。データからパターンを抽出し、言語の構造と意味を捉えるためのモデル学習が行われます。

モデルの訓練では、主に下記のステップが行われているようです。

学習プロセスは、多くの計算リソースと時間を必要とします。

評価

学習が完了したら、モデルの性能を評価する段階に移ります。未知のデータを用いてモデルの予測精度をテストします。特にRLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）は、人間の価値観に合わせた評価を行う技術です。具体的には、以下の点をスカラーでチェックします。

性能評価は、モデルが実際のタスクでどれだけうまく機能するかを判断する基準となります。

出力

評価段階でのテストが成功したら、モデルは出力段階に移ります。ユーザーからのクエリに対して応答を生成するための応答生成が行われます。この応答は、最終的にユーザーに表示されるものです。

ユーザーへの応答

最後のステップでは、生成された応答がユーザーに提供されます。ユーザーとの対話が、ChatGPTの最終的な目的であり、多岐にわたる応用が可能となります。

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また、貴社のワークフローにGPTを導入できる可能性を検討し、精度の高いプロンプトの構築やモデルのチューニングなど、GPT導入に必要なサポートをいたします。

論文から紐解くChatGPTの仕組み

ChatGPTは、Transformerベースのアーキテクチャを採用し、大規模なデータセットで訓練されています。ここからはChatGPTの仕組みを、論文を参考に解説します。

• 論文：2203.02155.pdf (arxiv.org)

まず、ChatGPTのアーキテクチャは、深い層のTransformer（自然言語処理（NLP）や機械翻訳（MT）など、さまざまなタスクに使用される深層学習モデル）ベースのモデルで構成されています。このアーキテクチャには以下の主要な部分があります。

次に、ChatGPTの訓練は、大規模なデータセットを用いて、教師あり学習に基づいて行われます。訓練の流れには以下も含まれています。

モデルの訓練では、主に下記のステップが行われているようです。

そして、モデルが訓練されると、新しい入力テキストに対してテキストを生成できる状態となります。生成方法には、温度パラメータの調整など、さまざまなテクニックが用いられます。

前述したように、下記のEncoder-Decoderモデルが代表的ですね。

• 入力のエンコーディング：入力テキストをモデルが理解できる形式に変換

• 出力のデコーディング：エンコードされた入力から、単語ごとにテキストを生成

そのほか、人間のフィードバックによる微調整など細かい流れを経て、紹介した技術の活用によって、ChatGPTというサービスが作られているわけです。

• 参考論文：2203.02155.pdf (arxiv.org)

【一例】ChatGPTをAPIで学習させる方法

ChatGPTは汎用的なモデルなため、特定の分野や話題に対応するためには、追加の学習が必要です。ここでは、ChatGPTをAPIで学習させる方法の一例を紹介します。

まず、学習に必要なテキストデータを用意します。テキストデータは、対話する対象や内容に関連するものであれば何でも構いません。たとえば、医療分野のチャットボットを作る場合は、医学書や医療ニュース、医師と患者の会話などが適切です。

用意したテキストデータは、VectoreStoreやそのほか、テキストデータを数値ベクトルに変換できるデータベースに保管します。これにより、テキストデータの検索や管理が容易です。

次に、LangChainというライブラリを利用します。LangChainは、自然言語処理のタスクを簡単に実行できるように設計されたライブラリです。LangChainは、ChatGPTのAPIとデータベースとの連携をサポートしています。

LangChainを使えば、データベースから情報を検索させて、GPTに渡せます。また、GPTが生成した言語を評価したり、フィードバックしたりも可能です。

ここまで用意できれば、ChatGPTに渡す情報として用意したテキストデータをデータベースから検索し、その情報をGPTに渡して生成するという仕組みを構築できます。このChatGPTをAPIで学習させる方法はあくまで一例であり、他にもさまざまな工夫や応用が可能です。

【関連記事】ChatGPTの活用事例12選｜何に使えるのか一挙徹底まとめ

ChatGPTの仕組みでよく使われる単語

ChatGPTの背後にある技術は非常に高度で、さまざまな専門用語が登場します。以下では、よく使われる単語とその意味について、初心者にも分かりやすく解説しています。

• API

• パラメータ数

• トークン

• 学習

• 学習データ

• ファインチューニング

• 学習モデル

API

APIとは、Application Programming Interfaceの略で、ソフトウェア間でデータのやり取りをするための規則や手段です。たとえば、ChatGPTを自分のWebサイトに組み込みたい時、APIを使うことで、モデルとWebサイト間でスムーズに通信できます。

APIは橋渡しのような役割を果たし、さまざまなプログラムが連携して動作する基盤となります。

【関連記事】ChatGPTのAPIとは？使い方や活用事例を解説

パラメータ数

パラメータ数は、機械学習モデルの複雑さや能力を表す数字です。パラメータが多いほど、学習データから得られる情報をより詳細に捉えられます。

GPT-3.5やGPT-4など、バージョンごとにパラメータ数が異なり、モデルの精度と能力が向上しています。

トークン

トークンとは、文章を小さい単位に分割することを指します。たとえば、「I love ChatGPT」を「I」「love」「ChatGPT」に分割することです。この分割によって、モデルは文章の構造を理解しやすくなります。

トークン化は、言葉を解析する最初のステップであり、精度の高い文章生成の基盤です。

学習

学習とは、モデルが大量のデータからパターンや規則を見つけ出し、それを利用して未知のデータに対して予測や応答をする過程です。言い換えれば、学習を通じて、機械は人間のように思考や判断を模倣する能力を習得します。

学習データ

学習データとは、機械学習モデルが学習する際に使用するデータのことです。このデータは、モデルが世界を理解するための教科書のようなもので、質と量がモデルの性能に直接影響します。

ファインチューニング

ファインチューニングとは、既に学習されたモデルを特定のタスクに特化させるための追加学習のことです。たとえば、医療の専門用語に対応させるためなど、特定の目的に合わせて調整されます。

学習モデル

学習モデルとは、データから学習した知識や規則を表現する数学的な構造のことです。ChatGPTのような大規模なモデルは、多岐に渡る知識と技能を持ち、それを人間と同様の方法で応用できます。

【関連記事】ChatGPT プロンプト作り方｜コツや活用例を徹底解説

ChatGPTの仕組みとあわせて知りたいQ&A

ChatGPTの仕組みとあわせて知りたいQ&Aを、下記にわけて紹介します。

• ChatGPTのトークンの仕組みは？

• ChatGPTの仕組みを学べる本は？

• ChatGPTの仕組みは確率が関係している？

• ChatGPTの問題点は何ですか？

• ChatGPTが話題になるのはなぜ？

• ChatGPTを作った人は誰ですか？

• ChatGPTの計算が苦手な理由は？

• ChatGPT3と4の違いは？

ChatGPTのトークンの仕組みは？

ChatGPTは、自然言語を数値化するために、トークンと呼ばれる単位に分割します。トークンは、単語や文字ではなく、単語や文字の一部を表すことがあります。たとえば、「こんにちは」という単語は、「こ」「ん」「に」「ち」「は」という5つのトークンに分割されます。

このようにして、ChatGPTは、さまざまな言語や表現に対応する仕組みです。トークンは、ボキャブラリーと呼ばれる辞書に登録されており、それぞれに一意の番号が割り当てられます。

ChatGPTは、トークンの番号を入力として受け取り、次のトークンの番号を予測することで、自然言語を生成します。

ChatGPTの仕組みを学べる本は？

ChatGPTの仕組みを学ぶためには、深層学習や自然言語処理の基礎知識が必要です。そのような知識を身につけるためのおすすめの本は以下のとおりです。

• 『ゼロから作るDeep Learning』（斎藤康毅著）

• 『PythonとKerasによるディープラーニング』（フランソワ・ショレ著）

• 『自然言語処理入門』（奥村学や黒橋禎夫著）

• 『IT Text 自然言語処理の基礎』（鈴木潤・岡崎直観著）

これらの本では、ChatGPTのベースとなるニューラルネットワークや自然言語処理の手法を詳しく解説しています。また、実際にコードを書いて実行することで、理解を深められます。

ChatGPTの仕組みは確率が関係している？

ChatGPTの仕組みは、確率が大きく関係しています。ChatGPTは、入力されたトークンに対して、次に来るトークンの確率分布を出力します。確率分布とは、各トークンが出現する確率を表したものです。

たとえば、「こんにちは」というトークンに続くトークンとして、「私」「あなた」「世界」などが考えられますが、それぞれにどれくらいの確率で出現するかを示したものが確率分布です。

ChatGPTは、この確率分布から最も高い確率を持つトークンを選択するか、あるいはランダムにサンプリングすることで、自然言語を生成します。このようにして、ChatGPTは、確率的なモデルとして動作します。

ChatGPTの問題点は何ですか？

ChatGPTは、多くの自然言語データを学習することで、高度な会話能力を持つようになりましたが、それでもまだ問題点があります。

そのひとつは、安全性や倫理性の問題です。ChatGPTは、学習したデータに含まれる偏見や差別的な表現をそのまま反映することがあります。

また、事実と異なる情報や不適切な内容を生成することもあります。これらの問題は、ChatGPTの利用者や社会に悪影響を及ぼす可能性があります。そのため、ChatGPTの開発者や利用者は、常に安全性や倫理性に配慮する必要があるでしょう。

もうひとつの問題点は、説明性や理解性の問題です。ChatGPTは、自然言語を生成する際に、どのようなロジックや知識を用いているかを明らかにしません。

また、自分が生成した言葉の意味や背景を理解しているかどうかも不明です。これらの問題は、ChatGPTの信頼性や信用性に影響する可能性があります。そのため、ChatGPTの内部構造や動作原理を解析することが重要です。

ChatGPTが話題になるのはなぜ？

ChatGPTが話題になるのは、高い自然言語生成能力を保有するためです。ChatGPTは、人間と自然に会話できるだけでなく、詩や小説、コードなどさまざまなジャンルのテキストを生成できます。また、多言語に対応しており、英語や日本語だけでなく、中国語やフランス語などでも会話可能です。

さらに、画像や音声など他のメディアとの連携性も高いものです。これらの能力は、従来の自然言語処理システムとは一線を画すものであり、人工知能の進化を象徴するものとも言えるでしょう。そのため、ChatGPTは、多くの人々の関心を集めていると考えられます。

ChatGPTを作った人は誰ですか？

ChatGPTを作った人は、OpenAIという非営利団体です。OpenAIは、2015年に設立された人工知能研究機関であり、「人類全体にとって良い」というビジョンを掲げています。

OpenAIは、人工知能の開発や普及に関する倫理的な問題に取り組んでおり、「汎用人工知能」（AGI）や「超人工知能」（ASI）の実現を目指しています。OpenAIは、ChatGPT以外にも、「DALL-E」や「CLIP」など多くの革新的な人工知能システムを開発しています。

• 「DALL-E」：自然言語の説明からリアルな画像やアートを作成

• 「CLIP」：自然言語の監督から視覚的な概念を効率的に学習するニューラルネットワーク

ChatGPTの計算が苦手な理由は？

ChatGPTの計算が苦手な理由は、そのモデルの複雑さと大きさにあります。ChatGPTは、テキストの文脈や意味を理解するために、単語や文の関係性を表すベクトルを内部的に計算します。

このベクトルは、テキストの長さや複雑さに応じて指数的に増加するものです。そのため、ChatGPTは長いテキストや多様なテキストを生成する際に、計算資源や時間が不足することがあります。

また、ChatGPTは、事前に学習した一般的な知識や文法を基にしてテキストを生成しますが、特定の分野や話題に関する知識や用語は十分に網羅されていないことがあります。そのため、ChatGPTは、専門的な内容や新しい情報を正確に生成することが困難な場合があるでしょう。

ChatGPT3と4の違いは？

ChatGPT3と4は、同じ原理で動作するモデルですが、その規模や性能に違いがあります。

ChatGPT4がChatGPT3よりも大きく、強力なモデルであることを意味します。その結果、ChatGPT4は、より長くて多様なテキストを生成できます。

【関連記事】ChatGPTを活用した開発支援でビジネスの効率化を実現するには

まとめ

ChatGPTは、高度な自然言語生成能力を持つことから注目を集めていますが、その一方で、安全性や倫理性の問題や、計算資源や時間の問題も抱えています。

最後に、ChatGPTを利用する際には、これらの問題に配慮し、利用者や社会にとって有益な方法で活用することが大切です。この記事を参考にして、ChatGPTについての理解を深め、より効果的に活用していただければ幸いです。

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