GPTモデル: Knowledgeの設定がモデルに与える影響#04

GPTsのKnowledgeの設定が、GPTの回答結果に与える影響を理解することは、モデルの構造を理解する事につながる。今後のプロンプトエンジニアリングやAPIを用いたコーディングに役に立つと思い、今回調べたことをまとめています。ここでの内容は初心者の私の理解となり、基礎的なものですが、皆さんの参考になれば幸いです。

GPTモデルの基本構造と機能

GPT（Generative Pretrained Transformer）は、大量のテキストデータを通じて言語のパターンを学習し、新しい文章を生成するAIモデルです。このモデルは、言葉を数値に変換し、分析して文脈を数字化します。この構造により、多様な情報提供（予測）が行えています。

GPTsとKnowledgeの拡張

多様な予測をするGPTモデルの予測精度を高めるために、「Knowledge」の設定が重要となります。設定によってモデルに追加の情報を提供することで、コンテキスト（文脈）が与えることができ、モデルの予測を特定の主題や分野に関するより詳細かつ具体的な回答（予測）にする調整ができます。

文脈が変われば、予測も変わる

ファインチューニングなの？

ファインチューニングとは異なります。これを理解するためには、もう少し内部構造の理解が必要です。GPTの初期処理ではテキストを小さな単位（トークン）に分割し文脈を整理します。これは、係り受け解析と構文解析と呼ばれ、この文章の整理した結果を、数値化（ベクトル化）して統計処理を可能な状態にします。これにより、統計関数をいつくか組み合わせて、予測が行えるようになります。関数の組み合わせの回答が、最も正しくなるような変数（訓練パラメータ）を見つけることが、チューニングです。

ベクトル化のイメージ（訓練の記載ではありません）

Knowledgeの設定は、モデルのチューニングとは異なる

まとめますと、モデルのチューニングはモデル自体の訓練パラメータを調整し、特定のタスクに適したモデルを作成するプロセスを意味します。一方で、Knowledgeの設定は、コンテキストを与えることで、モデルに特定の情報や文脈を提供して、特定の応答を生成させるプロセスです。

感想

今回、Knowledgeを設定することでChatGPTが専門的な回答をする理由を調べ、自然言語処理の機械学習に関する一端を理解できた。専門用語や難解な説明により理解が難しい機械学習も、実際に具体的な題材で操作しながら、専門用語に触れると、理解の仕方も変わってくるのでお勧めです。
また、モデル構造の理解が深まることで、効果的なプロンプトの設計や不適切なモデルの反応への対応がより緻密になったことは少しの成果だと思う。Knowledgeの理解が進んだので、次はGPTsの設定「Action」を調べる予定です。最後までお付き合いいただきありがとうございました。