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記事の対象者は以下の方を想定しております。
GPT-2とGPT-3は、人工知能の一種である言語モデルです。 これらは、テキスト生成、文章の翻訳、要約、質問応答など、様々な自然言語処理タスクに使用されます。GPT-2は、2019年に発表されたstaticAI社の言語モデルで、当時の最先端技術であるBERTを上回る性能を持っていました。 そして、その後の2020年には、GPT-2よりもはるかに大きな規模の言語モデルであるGPT-3が発表されました。 GPT-3は、当時最大の言語モデルであり、トレーニングデータに大量のWebテキストを使用しているため、非常に高い精度で自然言語処理タスクを実行することができます。GPT-2と比較して、GPT-3の最大の違いは、その規模の大きさにあります。GPT-3は、1つのモデルで、約1750億のパラメータを持っています。これは、GPT-2のパラメータ数の約100倍に相当します。 この規模の大きなモデルを持つことにより、GPT-3は、言語処理の分野において革新的な成果を達成しました。たとえば、文章の翻訳では、翻訳元と翻訳先の言語を指定するだけで、自動的に翻訳結果を生成することができます。 また、文章の自動生成でも、人間のような自然な文章を生成することができます。さらに、GPT-3は、大量のデータを使用することにより、質問応答の精度も向上させました。これは、GPT-3が、異なる言語処理タスクを解決するために、多数の異なるモデルを統合することができるためです。 これにより、多様なタスクに対して高い汎用性を持ち、単一のモデルで多数のタスクを解決することができます。 題材によっては、GPT-3の性能が低下する場合があります。たとえば、科学技術や医療のような専門分野の文章を生成する場合、GPT-3は正確な情報を生成することができないことがあります。また、GPT-3は、トレーニングに使用されたデータセットの偏りや、ステレオタイプな言語表現を含む可能性があります。 さらに、GPT-3は、非常に高価なハードウェアや大量のデータを必要とするため、一般的に研究機関や大企業のみが利用できます。また、GPT-3は、プライバシーや偏見の問題にも直面しています。大量の個人情報が必要なトレーニングデータを使用しているため、GPT-3が生成するテキストには、性別や人種などの偏見が含まれる可能性があります。そのため、GPT-3の使用には、プライバシーと偏見の問題を考慮する必要があります。
GPT-2とGPT-3の違いは、規模だけではありません。GPT-3は、より多様で複雑なタスクにも対応することができます。そしてこの点が革新的な違いがあります。ある種のルビコン川を隔てた境目と捉えていいかもしれません。 AIをビジネス活用する際に考えるべきこととしては、GPT3を使うか、GPT2以前の技術を使うかによってアプローチが大きくことなります。それはGPT2以前の技術（BERTやトランスフォーマーを含む）は、1000サンプル程度のデータ量でファインチューニングを行いタスクを解くことを前提にしている点です。しかも、質疑応答、文章分類、要約、等のタスクの目的に応じてチューニング用のデータを用意する必要があります。 GPT3が使えれば話が早いですが、モデルで一般公開されているものがなく、また仮にモデルを入手できたとしてもGPT3 で1000万円程度のマシンが必要あると言われております。API形式で料金を払い利用するということがメジャーな利用方法です。一方、システム投資を割り切れるのであれば、企業であればGPT3くらいまでなら、予算化し自社内で構える選択肢もあるように思います。 企業が言語モデルを活用する際には、かならず企業が持つ機密情報の問題が付きまといます。APIでそういった情報がやりとりされてしまうのは、現時点ではリスクが大きすぎるのではないでしょうか。
GPT-3は、より大規模で多様なタスクに対応することができ、自然言語処理分野において大きな進歩をもたらしました。 その性能には限界があり、ChartGPTやGPT4では大幅に解消されることになりますが、プライバシーや偏見等の問題もあります。 今後も、より進化した言語モデルの開発が進むことが期待されます。