GPT(ジーピーティー)とは | 意味や読み方など丁寧でわかりやすい用語解説

GPTとは、Generative Pre-trained Transformerの略称であり、OpenAIによって開発された大規模言語モデル（LLM）の一種である。人間が書いたかのような自然で論理的な文章を生成する能力を持ち、質疑応答、文章の要約、翻訳、プログラムコードの生成など、極めて広範なタスクに対応できる。代表的な応用例であるChatGPTの登場により、その技術は社会に大きな影響を与え、多くのITシステムやサービスに組み込まれ始めている。システムエンジニアを目指す上で、GPTをはじめとする生成AIの仕組みを理解することは、今後のキャリアにおいて不可欠な知識となりつつある。

GPTの性能を理解するためには、その名称を構成する3つの要素、すなわち「Generative（生成）」、「Pre-trained（事前学習済み）」、「Transformer（トランスフォーマー）」をそれぞれ理解する必要がある。

まず「Generative」は、モデルの種類が「生成モデル」であることを示している。これは、与えられたデータから新しいデータを生成する能力を持つAIモデルを指す。従来のAIで主流であった「識別モデル」が、画像を見て犬か猫かを分類するような、既存のデータに対してラベルを割り当てるタスクを得意とするのに対し、生成モデルは文章や画像、音声などをゼロから創造することができる。GPTの場合、入力されたテキスト（プロンプト）に基づいて、それに続く最も可能性の高い単語を次々と予測し、連結させることで一連の文章を生成していく。

次に「Pre-trained」は、モデルが「事前学習済み」であることを意味する。これは、特定のタスクを解かせる前に、インターネット上に存在する膨大な量のテキストデータをあらかじめ学習させているということである。この事前学習のプロセスを通じて、GPTは特定の専門知識だけでなく、一般的な常識、文法、文脈の理解、さらには多様な文体や表現方法といった、言語に関する包括的な能力を獲得する。この大規模な事前学習により、個別のタスクごとにゼロからモデルを構築する必要がなくなる。わずかな追加データを用いて特定の目的に合わせて微調整する「ファインチューニング」を行うだけで、高い精度で専門的なタスクに対応させることが可能になる。

最後の「Transformer」は、GPTの根幹をなすニューラルネットワークのアーキテクチャ名である。このアーキテクチャは、2017年にGoogleの研究チームが発表した論文で提唱され、自然言語処理の分野に革命をもたらした。Transformerの最大の特徴は、「Attention（アテンション）機構」と呼ばれる仕組みを備えている点にある。これは、文章中のどの単語が他のどの単語と強く関連しているかを動的に計算し、その関連性の度合いに応じて重み付けを行う技術である。例えば、「その猫は道路を渡った。なぜなら、お腹が空いていたからだ。」という文において、「それ」が「猫」を指していることを正確に把握できる。従来のモデルでは、文が長くなるほど前の単語の情報を忘れがちになるという課題があったが、Attention機構はこの問題を解決し、長文であっても文脈全体を考慮した一貫性のある文章生成を可能にした。また、Transformerは処理の並列化が容易な構造を持つため、巨大なデータセットを用いた大規模な学習に適しており、モデルの高性能化を加速させる要因となった。

GPTの学習プロセスは、主に2つの段階で構成される。第一段階が前述の「事前学習」であり、膨大なテキストデータを用いて、文中のある単語の次に来る単語を予測するというタスクを繰り返し解かせる。この自己教師あり学習を通じて、モデルは言語の統計的なパターンを内部に構築していく。第二段階として、より人々の意図に沿った、安全で有用な応答を生成するために、「RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）」という人間からのフィードバックに基づく強化学習が行われることがある。これは、AIが生成した複数の回答を人間がランク付けし、その評価を報酬としてモデルに与えることで、より好ましい回答を生成するように振る舞いを調整していく手法である。

システムエンジニアは、GPTのような技術をAPI経由で利用し、自社のアプリケーションやサービスに高度な言語処理機能を組み込む役割を担う。例えば、顧客対応チャットボット、社内文書の自動要約システム、ソフトウェア開発におけるコード生成支援ツールなどが考えられる。その際、単にAPIを呼び出すだけでなく、意図した通りの出力をAIから引き出すための指示文（プロンプト）を工夫する「プロンプトエンジニアリング」のスキルが重要となる。また、システムの要件に応じて適切なモデルを選定し、コスト、応答速度、セキュリティ、そして倫理的な側面まで考慮したシステム設計を行う能力が求められる。GPTは単なる便利なツールではなく、現代のソフトウェア開発における重要な構成要素の一つであり、その本質的な仕組みを理解することが、より高度で価値のあるシステムを構築するための第一歩となる。