前回からChatGPTをメインとした最近話題のAIについて記事を書き始めました。
御社でもAIには注目されていると思いますが、さまざまな誤解があるのも正直なところです。
そこで、ここでは、ChatGPTにブログ記事を書かせて、ChatCPTがどんなことができて、何が限界なのかを示しつつ、AIについて正しい理解を持っていただけるような情報を提供していこうと思います。
それでは、本文です。
本文はAI（ChatGPT）が書いたものを人間が編集したものとなっております。
ChatGPTが実現する自然な会話とは：前例のない状況や質問に対する回答能力
ChatGPTは、前例のない状況や質問に対する回答能力を備えた自然言語処理技術です。
従来のシステムでは、あらかじめ決められた質問に対する答えしか返せませんでしたが、ChatGPTは大量の文章を学習することで、より柔軟に対応できるようになりました。
ChatGPTは、言語処理に関する先進的な技術であるため、自然な会話に必要な言語理解や推論、文脈把握など、多岐にわたる要素を取り入れています。
また、ChatGPTはその高い汎用性と柔軟性から、さまざまな分野で活用されるようになってきています。
例えば、カスタマーサポートやFAQの自動応答、音声アシスタントの会話処理、文章生成、翻訳、文章要約などの応用があります。
ChatGPTの特長である自然な会話能力を活かすことで、企業はより顧客満足度の高いサービスを提供することができるようになります。
言語モデルとしてのChatGPTの構造：自己回帰型ニューラルネットワークによる文脈の理解
ChatGPTは、自然言語処理において言語モデルとして機能することができます。
つまり、ChatGPTは、ある文脈で次に来る単語を予測することができるように設計されています。
ChatGPTは、自己回帰型ニューラルネットワークを使用しており、それによって文脈を理解することができます。
自己回帰型ニューラルネットワークとは、過去の情報を保持し、現在の入力を考慮して、予測を行うことができるニューラルネットワークのことを指します。
ChatGPTは、1つのトークン（単語や句読点など）を入力として取り、次に来るトークンの予測を出力します。
そして、次に来るトークンを再度入力として受け取り、次のトークンを予測するというプロセスを繰り返し行うことで、文全体の予測を行います。
ChatGPTの構造は、トランスフォーマー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基にしています。
トランスフォーマーは、自然言語処理において高い精度を示すことが知られていましたが、その学習には多くのコンピューティングリソースが必要でした。
ChatGPTは、トランスフォーマーをベースにしており、さらに学習に必要な計算資源を削減するために、いくつかの改良が加えられています。
その結果、大量のデータを使用して学習を行うことができ、高い精度を実現しています。
自然な会話を実現するためのChatGPTの学習方法：大規模かつ多様なデータセットの活用と転移学習の応用
ChatGPTが自然な会話を実現するために必要なもう1つの要素は、大規模かつ多様なデータセットの活用です。
自然言語処理の分野では、データセットが非常に重要であることが知られており、ChatGPTの開発にあたっても、膨大な量のデータセットを用いて学習させることが重要とされています。
具体的には、ChatGPTは、WikipediaやWebコーパスなどの大規模なデータセットを用いて学習されます。
さらに、ChatGPTの学習には、自然言語処理の分野で広く使われている転移学習の手法が応用されます。
転移学習とは、あるタスクで学習した知識を、別のタスクに応用する手法であり、ChatGPTでも、大規模なデータセットで学習した知識を、自然な会話を生成するタスクに応用することで、より自然な会話を実現することが可能になります。
以上のように、ChatGPTが自然な会話を実現するためには、前例のない状況や質問に対する回答能力、自己回帰型ニューラルネットワークによる文脈の理解、大規模かつ多様なデータセットの活用と転移学習の応用が必要となります。
ChatGPTは、これらの要素を網羅的に取り入れることで、高度な自然言語処理技術を実現しています。
今後も、より高度な自然な会話を実現するために、ChatGPTの改良や応用が進められることが期待されます。
どうでしょうか？
この文章を書かせるために私がした質問は2回です。
たった2回の質問をすることで、これだけの文章が自動的に吐き出されてきました。
ということは、このChatGPTを使いこなすために我々人間に求められる能力は「質問力」なのです。
どのように質問すれば、ChatGPTから望む答えを引き出せるのか？
その技術が問われるのです。
ChatGPTに与える質問のことを英語ではプロンプト（prompt）と言います。
これまで、コンピューターに何かをやってもらうには、専用のプログラミング言語を使う必要がありました。
しかし、ChatGPTは、それが自然言語でできてしまうのです。
ここに大きな技術的ジャンプがありました。
私たちの身近にも自然言語でコンピューターを動かすことができる仕組みがありますよね？
たとえば、Appleの「Siri」やGoogleの「OK!Google」やAmazon「Alexa」と言ったものです。
これもChatGPTと同じように自然言語で動かすことができるのですが、できることがちょっとショボいというだけの話です。
今後は、こうした自然言語を使ってコンピューターにさせたいことをさせる技術というのが必須スキルになってくると思います。
ChatGPTは使えないとか、子供のおもちゃみたいにしか考えていない方は、少し誤解があると思います。
次にくるスキルについて、もう一度考えてみてはいかがでしょうか？