GPT (言語モデル)

Generative Pre-trained Transformer (GPT)

Generative Pre-trained Transformer（GPT）は、OpenAIによって開発された一連の言語モデルで、人間に近い自然な文章を生成する能力を持っています。これらのモデルは、大規模なテキストデータコーパスをもとに学習され、さまざまな自然言語処理タスクに対応するために調整可能です。

アーキテクチャの特徴

GPTは、Transformerアーキテクチャのデコーダーのみを使用しており、Universal Language Model Fine-tuning（ULMFiT）と同様の言語モデルアプローチを適用しています。この手法により、テキスト生成だけでなく、翻訳や文書分類といった幅広い自然言語処理の用途においてもファインチューニングが行えます。その名称に含まれる「pre-trained」つまり「事前訓練」は、大量のテキストデータに基づく最初の訓練プロセスを指し、モデルは各文節の次に来る単語を予測する学習を行います。このようにして構築された堅牢な基盤によって、特定のタスクにおける下流処理が限られたデータでも適切に機能するのです。

GPT-1の登場

2018年6月11日、OpenAIは「Improving Language Understanding by Generative Pre-Training」というタイトルの論文を発表し、GPTを初めて世に送り出しました。この時点で利用可能な自然言語処理モデルは、主に手動でラベル付けされた大量のデータに依存する教師あり学習を採用していましたが、そのアプローチには制約がありました。十分な注釈が施されたデータセットがない場合や、特定の言語（例えばスワヒリ語やハイチ・クレオール語）のコーパス構築が難しい場合、従来のモデルは効果的に機能しません。そこで、GPTは「半教師あり」アプローチを提唱しました。

半教師ありのアプローチ

GPTの訓練は、大きく分けて2つの段階に分かれています。最初は、教師なし生成に基づく「事前訓練」という段階で、言語モデリングの目的を用いて初期パラメータを設定します。次に、これらのパラメータをターゲットとするタスクに適合させるための「ファインチューニング」の段階があります。このプロセスにより、モデルは特定のタスクに必要な文脈や知識をより深く理解れるようになります。

訓練環境について

GPT-1を訓練するには、非常に高い計算能力が要求されました。具体的には、NVIDIA Quadro P600を8台使用し、約30日間の訓練を行いました。それにより、運用効率が33%で、1日あたり0.96ペタFLOPSという驚異的な処理能力が発揮されました。これにより、モデルはより豊かな表現を持つ文章を生成することが可能となりました。

結論

GPTは、自然言語処理の分野において革新をもたらす存在となり、多くのタスクに対して柔軟に適応できる能力を持っています。この技術は今後も進化し続け、多様な応用が期待されています。

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