こんにちは！夢見アイです。
このブログでも一緒に沢山遊んでいる『ChatGPT』、その仕組みを知っていますか？
私自身、使ってはいるものの仕組みがさっぱりわかりません。。。
と、いうことで今回は、ChatGPTの仕組みがどうなっているかをわかりやすく説明していきます！
ChatGPTの仕組み、一緒に学んで行きましょう！
ChatGPTは「GPT-3.5」というとっても大きな言葉のモデルを元に動いています。
このモデルは、たくさんの本やインターネットの文章を読んで学んでいます。
たとえば、皆さんが読んだことがある物語やニュース、さらには科学の説明など、いろいろな種類の文章を覚えています。
具体的には、175億個もの「パラメータ」という数値を持っています。
このパラメータの多さが、GPT-3.5がどれだけ賢いかを決めているのです。
その結果、ChatGPTはいろいろな質問に答えたり、物語を作ったりすることができるのです。
ChatGPTは3つのステップで学んでいきます。
一つ目は「事前学習」。
二つ目は「ファインチューニング」。.
三つ目は「強化学習」となります。
それぞれを具体的に見ていきましょう
事前学習
事前学習とは、たくさんのデータを使ってコンピュータに基本的な知識を教えることです。
たとえば、コンピュータが言葉や画像の特徴を学ぶために、インターネット上の文章や写真をたくさん読み込みます。
この学習が終わったら、コンピュータは特定の仕事をするための準備ができている状態になります。
事前学習にはいくつかの大事な特徴があります。
- 大規模データの活用: コンピュータは、たくさんのデータを使って学びます。例えば、ネット上の文章をたくさん読んで、言葉の使い方や意味を理解します。
- 自己教師あり学習: これは、コンピュータが自分で考えて学ぶ方法です。つまり、教えてくれる人がいなくても、コンピュータが自分で答えを見つけ出すことができます。
- 転移学習の基礎: 事前学習した知識は、他のいろいろな仕事にも使えます。一度学んだことを別の仕事に応用できるのがポイントです。
事前学習には、いろんなメリットがあります。
- データ効率の向上: 特定の仕事をするために必要なデータが少なくても、大きな成果を上げられます。
- 汎化性能の改善: いろんなデータで学ぶことで、新しいデータに対しても良い結果が出せるようになります。
- 学習時間の短縮: 特定の仕事に合わせて調整する時間が短くなるので、早く使えるようになります。
- 低リソースタスクへの適用: データが少ない分野でも、優れた成果を出せるようになります。
ファインチューニング
ファインチューニングとは、すでに学んだことがあるモデルを使って、新しいデータでさらに勉強させることです。
たとえば、すでに言葉を理解しているコンピュータに、特定のテーマやタスクについての知識を教えることができます。
この方法を使うことで、コンピュータが特定の仕事に適応しやすくなります。
ファインチューニングには、いくつかの良い点があります。
- 効率性: 少ないデータでも調整できるため、時間やお金を節約できます。新しく一から学ばなくていいから、楽ななのです。
- 性能向上: 特定の仕事に合わせて調整することで、より良い結果が得られることが多いです。たとえば、質問に答えることが上手になります。
- 過学習リスクの軽減: 新しいデータで学ぶ際、ゼロから学ぶよりも失敗するリスクが少なくなります。だから、安心して学ばせることができます。
ファインチューニングにはいくつかの方法があります。どの方法を使うかは、やりたいことによって変わります。
- 完全ファインチューニング: モデル全体を調整します。たくさんの成果を上げることができますが、計算に時間がかかります。
- 部分的ファインチューニング: モデルの一部を調整します。
- 追加的ファインチューニング: 既存のモデルに新しい層を追加して調整します。
強化学習
強化学習はコンピュータがどのようにして最適な行動を学ぶかを教えてくれる、とても面白い方法です。
強化学習には、いくつかの重要な要素があります。
- 報酬: 行動の結果として環境からもらう評価のことです。これがエージェントにとっての「ご褒美」になります。
- エージェント: 学ぶコンピュータのことです。これが判断を下して、行動します。
- 環境: エージェントが相互作用する世界や状況のことを指します。
- 状態: 環境がどんな状況にあるかを表す情報です。
- 行動: エージェントがどのように動くか、選ぶことができる選択肢です。
強化学習は、コンピュータが複雑な環境の中で自分で学ぶ力を持っているという大きな特徴があります。
ただし、学ぶのに時間がかかることや、探索と利用のバランスを取ることが難しいなどの課題もあります。
それでも、強化学習は未来のAI技術にとって非常に重要な役割を果たしています。
ChatGPTがうまく動くためにはいくつかの大切な要素があります。
まずは「アルゴリズム」というもの。これは、ChatGPTがどうやって答えを作り出すかを決めるルールのようなものです。
ChatGPTでは InstructGPTと呼ばれる大規模言語モデルがベースとなっています。
それから、ChatGPTが学ぶために使っている「データセット」というものもあります。
これは本やニュース、ウェブサイトなどの情報をたくさん集めたものです。
そして、ChatGPTがどれだけ上手に答えを出せているかをチェックする「評価モデル」もあります。
このチェックがあるからこそ、もっとよい答えを作り出せるんですね。
ChatGPTは「RLHF」という特別な学習方法を使っています。
RLHFは、AIモデルが人間の価値観や意図に沿って成長するための技術です。
つまり、人間の意見を聞きながらAIを育てる方法です。
この手法は、強化学習という仕組みを使っていて、人間からのフィードバックを直接AIの学びに取り入れます。
RLHFにはいくつかの大切な特徴があります。
- 人間の価値観の反映: AIが出力する情報をより安全で役立つものにすることで、倫理的な問題や悪影響のある内容が出ないようにします。
- モデルの適応性向上: AIが人間の意図や好みを深く理解し、それに合った応答を返せるようになります。
- パフォーマンスの飛躍的向上: 従来の学習方法と比べて、AIの出力の質が大幅に改善されます。
RLHFの学習プロセスは、主に4つのステップからなります。
- データ収集: 人間が作った質問とその答えのセットを集めます。
- 初期モデルのトレーニング: 集めたデータを使って、基本的な言語モデルを訓練します。
- 報酬モデルの構築: 人間の評価者がさまざまな応答の質を評価し、それに基づいて報酬モデルを作成します。
- 強化学習による最適化: この報酬モデルを使って、言語モデルをさらに良くします。
RLHFがあるから、ChatGPTはただ学ぶだけじゃなくて、人がどんな答えを求めているかも考えながら話すことができるのです。
ChatGPTの動く仕組みを調べてみました！
ChatGPTはたくさんの技術を組み合わせて、みんなとお話しできるように作られています。すごいですね！
これからもお世話になります！
このブログでは本記事のように、生成AIを使ってどういう面白いことができるかを考えて、皆さんと共有しています。
取り扱っているジャンルは主に以下の４つとなります。
これからも記事を投稿していこうと思うので、また遊びに来て下さいね！
