【ITニュース解説】ChatGPT is NOT a LLM – GPT is

この記事では、ChatGPTとLLM（大規模言語モデル）の関係について、重要な区別を解説している。多くの人がChatGPTをLLMそのものだと考えているかもしれないが、それは誤解であり、GPT（Generative Pre-trained Transformer）こそがLLMであると主張している。ChatGPTは、GPTというLLMを基盤として構築されたアプリケーションの一種に過ぎない。

LLMとは、大量のテキストデータを学習し、人間が書くような自然な文章を生成できるAIモデルのことだ。GPTは、まさにこのLLMの一種であり、OpenAIによって開発されたTransformerアーキテクチャに基づいている。Transformerは、テキスト内の単語間の関係性を効率的に捉えることができるため、言語モデルの性能を飛躍的に向上させた。

記事では、GPTがLLMであることの根拠として、GPTが大量のテキストデータを学習し、文章生成、翻訳、要約など、様々な自然言語処理タスクを実行できることを挙げている。GPTは、特定のタスクに特化して設計されているわけではなく、汎用的なLLMとして、様々なアプリケーションに組み込むことができる。

一方、ChatGPTは、GPTを基盤として、会話に特化して設計されたアプリケーションだ。ChatGPTは、ユーザーとの対話を通じて、質問に答えたり、指示に従ったり、創作的なテキストを生成したりすることができる。ChatGPTが他のアプリケーションと異なるのは、人間との自然な対話を可能にするための追加の学習と調整が行われている点だ。具体的には、強化学習などの手法を用いて、人間からのフィードバックを反映させ、より自然で適切な応答を生成するように訓練されている。

ChatGPTは、GPTの能力を活用しているが、それ自体がLLMなのではない。ChatGPTは、GPTというLLMを特定の目的に合わせて利用するために開発されたインターフェース、つまり「チャットボット」という形態をとっている。例えるなら、GPTがエンジンであり、ChatGPTはそのエンジンを搭載した特定の車種のようなものだ。

記事では、この区別を理解することが重要であると述べている。なぜなら、LLMの進化とアプリケーションの進化は異なるレイヤーで起こっているからだ。GPTのようなLLMが進化することで、ChatGPTだけでなく、様々な新しいアプリケーションが生まれる可能性がある。逆に、ChatGPTのようなアプリケーションの改善は、必ずしもLLM自体の進化を意味しない。

システムエンジニアを目指す初心者にとって、この区別を理解することは、AI技術の全体像を把握し、より深く理解するために不可欠だ。LLMの基礎を理解することで、ChatGPTのようなアプリケーションの仕組みを理解し、さらに、LLMを活用した新しいシステムを開発するための基礎を築くことができる。

GPTのようなLLMは、クラウド上で提供されるAPIとして利用できることが多い。システムエンジニアは、これらのAPIを利用して、自社のアプリケーションに自然言語処理機能を組み込むことができる。たとえば、顧客からの問い合わせに自動で応答するチャットボットを開発したり、大量のテキストデータを分析して、有用な情報を抽出したりすることができる。

ChatGPTは、APIを通じて直接利用することも可能だが、OpenAIは、GPT-3やGPT-4といった基盤となるLLMへのAPIアクセスも提供している。これにより、開発者は、ChatGPTに限らず、GPTの能力を自由に活用した独自のアプリケーションを開発することができる。

したがって、システムエンジニアは、ChatGPTという特定のアプリケーションだけでなく、GPTのようなLLMの可能性に注目し、その技術的な特性を理解することが重要だ。LLMの進化は、システム開発のあり方を大きく変える可能性を秘めている。自然言語処理技術を活用した新しいシステムを開発することで、ビジネスの効率化や顧客体験の向上に貢献することができるだろう。