GPTの進化を徹底解説ーTransformerからの発展

2025年1月17日 08:06

前回の記事では、生成AIパスポートの試験対策としてTransformerの仕組みについて解説しました。今回は、同じく試験範囲から、生成AIの基盤技術であるGPT（Generative Pre-trained Transformer）について、その進化の過程とそれぞれの特徴を解説します。

この記事では、GPT-1から最新のGPT-4までの各バージョンがどのように発展してきたのかについて触れます。生成AIの進化に興味がある方にぜひ読んでいただきたい内容です。

GPTのはじまり

GPTは、OpenAIが開発した自然言語処理モデルであり、初めて発表されたのは2018年のことです。その基本的な仕組みは、Transformerアーキテクチャをベースに、膨大な未ラベルデータを使って事前学習を行い、その後、特定のタスクに応じた微調整を加えるという2段階のプロセスにあります。このアプローチにより、GPTはあらゆるタスクに柔軟に対応できるモデルとして注目されるようになりました。

初代のGPTは、まだ小規模で基礎的なものでしたが、そこからの進化は目覚ましいものがあり、各バージョンごとに能力が飛躍的に向上しています。以下に、その進化を順を追って解説していきます。

GPT-1

GPTの歴史は、2018年にOpenAIが発表した初代モデルから始まりました。このモデルのパラメータ数は約1.17億と比較的小規模でしたが、トランスフォーマーアーキテクチャを採用することで、従来の手法と比べて大きな性能向上を実現しました。大量の未ラベルデータを活用した事前学習により、文脈をある程度理解した生成が可能になりましたが、まだ研究段階の用途が中心で、生成品質や汎用性には限界がありました。

GPT-2

2019年に発表されたGPT-2は、初代から大幅にスケールアップされ、パラメータ数は最大で15億にまで増加しました。これにより、生成されるテキストの質が大幅に向上し、人間が書いたものと区別がつかないほどの文章生成が可能になりました。また、GPT-2はゼロショット学習能力を獲得し、微調整なしでもさまざまなタスクにある程度対応できるようになった点で画期的でした。

しかし、生成能力が向上したことで、悪用リスクも懸念されるようになり、当初は一般公開が制限されました。それでも、高品質なテキスト生成モデルとして、研究や実用分野での活用が進みました。

GPT-3

2020年に登場したGPT-3は、1750億という膨大なパラメータを持ち、生成AIの歴史を大きく変えました。このモデルはFew-shotやOne-shot、さらにはZero-shot学習に対応し、ユーザーが数例のプロンプトを提示するだけでタスクに適応する柔軟性を持っています。文章生成だけでなく、質問応答や翻訳、コード生成など多岐にわたる用途で注目を集め、APIとして公開されたことで、多くのアプリケーションに統合されました。

しかし、膨大な計算リソースを必要とする点や、2021年時点の知識しか持たない点など、いくつかの課題も残されていました。

GPT-3.5

GPT-3.5は、GPT-3の改良版として2022年に登場しました。このモデルは、ChatGPTの初期バージョンとして活用されており、会話型AIとしての性能が大きく向上しています。特に、InstructGPTの技術を基盤としており、ユーザーからの指示に従って正確かつ適切な応答を生成する能力が強化されています。InstructGPTは、人間のフィードバックを活用してモデルを訓練する手法（RLHF: Reinforcement Learning from Human Feedback）を採用しており、これによりユーザーの意図を的確に把握する能力が向上しました。

GPT-3.5は、特に生成精度と高速応答が改善され、より実用性の高い生成モデルとして多くの場面で活用されています。

GPT-4

最新のGPT-4は、2023年にリリースされ、GPTシリーズの中で最も強力なモデルです。パラメータ数は1兆7,600億という驚異的な性能に進化しました。これにより、ハルシネーションが発生する確率が大幅に減少しました。また、このモデルの最大の特徴は、マルチモーダル対応が可能になった点です。テキストだけでなく画像も処理できるようになり、より多様なタスクに対応できるようになりました。

さらに、専門性が向上し、医療や法律、プログラミングなどの高度な知識を必要とする分野で正確な応答を提供できます。長文の文脈を保持する能力が強化され、長時間の会話や複雑な文章生成にも対応できるようになりました。

GPTの進化がもたらしたもの

GPTの進化によって、生成AIは私たちの生活や仕事に大きな影響を与えました。文章生成や翻訳、プログラミング支援だけでなく、教育や医療分野などの専門的な用途でも活用されています。特にGPT-3.5以降は、会話型AIとしての実用性が大きく向上し、さまざまな分野で新しい可能性を切り開いています。

おわりに

この記事では、GPT-1からGPT-4までの進化をたどり、それぞれのバージョンが持つ特徴と進化のポイントについて解説しました。生成AIパスポート試験では、GPTの各バージョンやInstructGPTの仕組みが出題される可能性がありますので、この記事を参考にしながら試験対策を進めてください。