GPTとは？人工知能の新星を理解する

近年、AIの分野では様々な進歩がありますが、その中でもGPT（Generative Pre-trained Transformer）は特に注目されています。GPTは、文章を理解し、新しい文章を生成する能力を持つAIです。この記事では、GPTの基本的な仕組みや応用例について、できるだけわかりやすく説明します。

GPTの基本原理
GPTの全体像
1. 少し詳しく解説
GPTの学習プロセス
GPTの応用例
まとめ

GPTの基本原理

GPTは、Transformerと呼ばれるニューラルネットワークの一種をベースにしています。このTransformerは、文章内の単語の関係性を理解し、次に来る単語を予測することができます。そして、GPTは大量のテキストデータを学習し、その中から文脈に適した文章を生成しています。

GPTの全体像

上図では、GPTの基本的な仕組みを示しています。GPTは、入力された文章をトークン（単語や句）に分割し、それぞれのトークンに対して単語ベクトルを生成します。次に、これらのベクトルを用いて文章全体の表現を作り、その文脈に応じて次のトークンを予測します。

少し詳しく解説

GPTは、Transformerと呼ばれるニューラルネットワークのアーキテクチャをベースにしており、その基本的な構成要素をブロックと呼ばれる単位で構成されています。以下では、GPTの各ブロックが何を行っているかについて解説します。

Self-Attention ブロック

Self-Attention ブロックは、Transformerの中核となる部分です。このブロックでは、入力された文章の中で単語と単語の間の関係性を理解します。具体的には、各単語が文章内の他のすべての単語とどの程度関連しているかを計算します。この計算結果は、各単語の重要度を示すベクトルとして表されます。

Multi-Head Attention ブロック

Multi-Head Attention ブロックは、複数の Self-Attention ブロックを並列に適用することで、より複雑な文脈を捉えることができます。このブロックでは、複数の異なる重み行列（ヘッド）を用いて複数の異なる関係性を同時に計算します。そして、これらの計算結果を組み合わせてより豊かな表現を得ます。

Feed-Forward Neural Network ブロック

Feed-Forward Neural Network ブロックは、Self-Attention ブロックから得られた情報を元に、各単語の新しい表現を生成します。このブロックでは、各単語の特徴を抽出し、より高次元の表現を作成します。具体的には、各単語のベクトルを活性化関数に通して非線形変換を行います。

Layer Normalization ブロック

Layer Normalization ブロックは、各層での入力データの分布を安定化させる役割を果たします。これにより、モデルの学習が安定しやすくなります。具体的には、各層での入力データの平均と分散を計算し、それらを用いて入力データを正規化します。

Residual Connection ブロック

Residual Connection ブロックは、各層の出力に元の入力データを加算することで、モデルの学習を助けます。このブロックは、勾配消失問題を緩和し、深いネットワークの学習を可能にします。具体的には、各層の出力に対して元の入力データを加算します。

Layer Stacking ブロック

Layer Stacking ブロックでは、複数の上記のブロックを積み重ねてモデルを構築します。これにより、より複雑な文章の表現が可能になります。一般的には、数十層から数百層のブロックを積み重ねることがあります。

GPTの学習プロセス

GPTの学習プロセスは、以下のようなステップで行われます。

データの収集: GPTは大量のテキストデータを必要とします。これには、ウェブページのテキスト、ニュース記事、書籍などが含まれます。
トークン化: 入力されたテキストデータはトークン（単語や句）に分割されます。この段階では、文章を意味のある単位に分割することが重要です。
ベクトル化: トークン化されたテキストは、各トークンに対応する単語ベクトルに変換されます。これにより、文章全体を数値表現することが可能になります。
学習: GPTは、入力されたテキストデータを用いて学習を行います。この過程では、ニューラルネットワークが文章のパターンや関係性を理解し、次のトークンを予測する能力が向上します。