GPT-2

Generative Pre-trained Transformer 2 (GPT-2)

Generative Pre-trained Transformer 2（GPT-2）は、2019年2月にOpenAIによって開発された多目的な自然言語処理モデルです。GPT-2はテキストの生成、翻訳、質問応答、要約など、さまざまなタスクをこなす能力を備えています。特に、生成したテキストはしばしば人間によるものと見分けがつかないほど自然ですが、長文の生成においては、時折意味不明な表現や繰り返しが見受けられることもあります。

開発背景と技術

GPT-2はOpenAIの先代モデルであるGPTを基にしており、そのスケールアップ版として設計されました。具体的には、パラメータ数と訓練用データセットの規模がそれぞれ10倍に増加しています。GPTアーキテクチャは、深層学習におけるトランスフォーマーモデルを採用しており、従来のRNNやCNNに比べて優れた性能を実現しています。その成果は、推論の並列化を大幅に向上させたことに起因しています。

トランスフォーマーモデルでは「アテンション」と呼ばれる機構を利用し、入力されたテキストの関連性が高い部分に焦点を当てて処理を行います。この仕組みによって、コンピュータは情報の重要な点を効果的に把握し、精度を維持しながら適切な出力を生成できます。

学習プロセス

GPT-2は、「教師なし」事前学習と「教師あり」微調整の2段階に分けて訓練されます。まず、大規模な未ラベルデータセット「BooksCorpus」を使用して未発表のテキストから学習します。このステージはモデルがテキスト生成に関する一般的なパターンを学習するためのもので、この結果が次の特定のタスクに応じた調整の基盤となります。

データセットとモデル

GPT-2は、約800万のウェブページから収集された「WebText」コーパスを訓練データセットとして使用しています。このコーパスは、情報の質を保つために、Redditでの支持を受けたリンクから高品質なコンテンツのみを抽出する方法で構築されました。

モデルのアーキテクチャは12層のデコーダから成り、各層は64次元の状態を持つマスク付き自己アテンション・ヘッドで構成されています。この設計により、モデルは長距離の文脈を保持し、様々なタスクに柔軟に対応できる能力を実現しています。

性能と評価

GPT-2は自然言語処理のベンチマークタスクにおいて高いパフォーマンスを示しており、特に自然言語推論や質問応答、意味的類似性の評価で従来のモデルを上回りました。例えば、テキスト含意推論のタスクでは、GPT-2は従来の最高値を上回るパフォーマンスを発揮しました。

しかし、モデルの長文生成では一貫性に欠ける場合もあり、時にはテーマが逸脱したり、論理的な繋がりが失われたりすることがあります。これは特に段落が2段以上になると顕著です。

公開と応用

GPT-2は2019年の早期に発表され、その後特定のタスクには特別な訓練を受けることなく「ゼロショット」での推論が可能とされる基盤モデルとしての利用が広まりました。例えば、ニュース記事の自動生成やストーリーの補完、質問応答システムなど多岐にわたります。

また、OpenAIは当初モデルの完全版の公開を躊躇しましたが、後に完全版が公開され、多くの開発者や研究者がこの技術を利用できるようになりました。さまざまなアプリケーションやプロジェクトがGPT-2を使用しており、その能力は多くの人々に影響を与えています。

今後の展望

GPT-2の成功を受けて、その後のバージョンであるGPT-3も開発されるなど、さらなる進化が期待されます。これにより、さらなる自然言語処理の領域での革新がもたらされることが予想されます。

もう一度検索