GPT-3自然言語処理モデルは、イーロン・マスクが設立したサンフランシスコの研究所OpenAIが開発した先進の機械学習型AI（人工知能）システム。
それは人間のようなテキスト・音声・ビデオ応答を生成することができる、最も高度なAIシステムの一つです。
自然言語を処理し正確で意味のある応答を生成する技術で、AIチャットや言語翻訳まで多くの用途に役立てられています。
「GPT-3」はホントの意味で、どこまで人間の表現力に近づいているのでしょうか。
僕ぼっくりがGPT-3の能力を探り、従来のAIシステムとの違いを説明します。
…分からないことだらけでしたが、がんばって勉強しましたよ。笑
自然言語処理モデル「GPT-3」とは？
GPT-3のモデルは、Transformerネットワークアーキテクチャをベースに、ディープラーニングアルゴリズムを活用し、膨大なデータを分析することで自然言語のパターンを学習しています。
以前の言語処理モデル「GPT-2」の学習のベースが15億トークンコーパスだったのに対し、GPT-3は過去最大の1750億トークンコーパスを用いて学習させています。
それにより、様々な文脈で正確なテキストを生成できるんですね。
まあ分かりやすくいうと、勉強熱心ってことです。笑
表現力や語彙力をケタ違いにたくさん持っているような感じですね。
つまりGPT-3が以前のモデルから大きく発展した点は、人間のような生々しい表現の言葉を高精度に、しかもカンタンに生成できることです。
従来のAIライティングシステムとどう違うのか？
GPT-3は従来のAIライティングと比較して、はるかに高度な機能を備えています。
あらかじめ決められたルールに則っているのではなく、Web上のあらゆる文章や文脈や構成からつねに学んでいるのです。
これを「機械学習」といいます。
GPT-3は今までのAIと比べて、この学習能力がズバ抜けて高いのです。
それにより、より多様で正確で文脈に沿った応答や、より人間らしい文章が生成できるようになりました。
またGPT-3の特徴として、エラーからも学べることが挙げられます。
つまりGPT-3が生成した文章を、人間が訂正したり採用しなかったりといった反応をも判断材料に取り込み、そこから学習してパフォーマンスを向上させるのです。
これはGPT-3が生成する応答の精度向上に寄与する、今までのAIにない重要な機能です。
GPT-3のしくみを支える「トランスフォーマー」
GPT-3は大規模なテキストコーパスで事前に学習させた、ニューラルネットワーク「トランスフォーマー」を用いて動作します。
その膨大なデータから学習しつづけている頭脳「トランスフォーマー」をもって、文脈や前後関係から次に適した単語を予測し文章生成していくのです。
単語間の関係を自動的に分析し、学習した関係を適用して、首尾一貫した正確な文章を書き出します。
文法的にも意味的に正しい文章がホントに出来てくるので、マジでビビりますよ。
しかも勉強し続けてるって恐くないですか…。笑
マジで人間がいつか敵わなくなるのでは…。
GPT-3の応用例
GPT-3の能力は自然言語処理だけでなく、様々な分野への応用が可能です。
例えば、AI自動応答などのカスタマーサービス、オンライン教育、ニュース記事生成など。
顧客の履歴をもとにパーソナライズされたメールを生成したり、エンゲージメントの高いコンテンツを自動生成したり、膨大なWeb文章から抽出してまとめ記事を作ったり…
説得力のある文章の生成、機械翻訳の改善、質問への自動応答などにも利用されています。
いまも、自然言語生成・自然言語理解・自動質問応答など、より高度なレベルの研究が進んでいるそうで。
文章生成だけでなく、GPT-3のもつ可能性はまだまだ広がりを見せているのですね。
GPT-3はまだ初期段階
AIはまだまだ黎明期であり、GPT-3もまだ初期段階です。
それでもすでに多くの人がその可能性を感じ、そして扱いはじめているんですね。
これからより加速度的に、その活用場面は増えていくことでしょう。
「GPT-3」は、人間のような自然表現のできる、高度な機械学習人工知能（AI）システム。
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