1−2　ChatGPTの技術的背景

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ChatGPTの技術的背景

ChatGPTの背後には、深層学習（ディープラーニング）と呼ばれる技術があります。この章では、その技術的背景と、ChatGPTがどのようにして言語を理解し生成するのかについて探ります。

1. 深層学習とは？

深層学習（ディープラーニング）は、ニューラルネットワークという構造を持つAIモデルを使用して、大量のデータから特徴やパターンを自動的に学習する技術です。特に、多層のニューラルネットワークを使用することで、複雑なタスクやデータの特徴を捉えることができます。

専門用語補足:

• ニューラルネットワーク: 人間の脳の神経細胞（ニューロン）を模倣した計算モデル。入力層、中間層、出力層の3つの層から成り立っています。

2. トランスフォーマーアーキテクチャ

ChatGPTの核となる技術は、トランスフォーマーアーキテクチャです。このアーキテクチャは、テキストの中の各単語が他の単語とどのように関連しているかを効率的に捉えることができ、高品質なテキスト生成を可能にしています。

専門用語補足:

• トランスフォーマーアーキテクチャ: 自然言語処理タスクにおいて高い性能を持つ、ニューラルネットワークのアーキテクチャ。

3. ファインチューニング

ChatGPTは、大量のテキストデータを学習した後、特定のタスクに特化した学習（ファインチューニング）を行います。これにより、特定の用途やニーズに合わせてモデルの性能を最適化することができます。

専門用語補足:

• ファインチューニング: 事前に大量のデータで学習したモデルを、特定のタスクのデータで追加学習すること。

第1回ChatGPT講座「ChatGPTとは何か？」目次

• 1−1　ChatGPTの紹介と概要

• 1−2　ChatGPTの技術的背景

• 1−3　ChatGPTの実際の応用例

• 1−4　ChatGPTを自分たちのビジネスやプロジェクトに取り入れる方法

• 1−5　ChatGPTの制限と課題

• 1−6　ChatGPTの未来と展望

• 1−7　質疑応答とまとめ

• 1−T　振り返りテスト