主婦がAIに書かせた世界一わかりやすいChatGPTの教科書

最近タイムラインでよく見かけるChatGPT。なんだかすごいらしいという話なんだけど、自分で試してみたらトンチンカンな答えしか返ってこないという経験をした方も多いのではないでしょうか。私もそうでした。
このnoteは非エンジニアの主婦がChatGPTを使いこなしたくて、いったいChat GPTで何なの？という話から、どんなふうに使えばいいの？という具体的なことまで、すべてAIに聞いて書いてもらったものです。

読んでいる途中によくわからない部分が出てきたら、ChatGPTにコピーして「この文章を中学生でもわかるように説明してください」と書くと、噛み砕いて説明してくれます。中学生を小学生、高校生とかに変えると説明の仕方が変わるので試してみてください。

目次はChatGPTが考えたので、一見小難しいですが大丈夫です。安心してください。全くゼロからわかるように何度も質問して書いてます。

---

1.ChatGPTの概要

1-a. GPT-4アーキテクチャの紹介

アーキテクチャはコンピューターシステムやプログラムの設計や構造を指します。これは、コンピュータープログラムや人工知能モデルがどのように構成され、どのように機能するかを決定するための設計図のようなものです。

このセクションでは、GPT-4アーキテクチャの概要とその特徴について説明します。こういうパートは飛ばしがちだと思うのでですが、ここをわかっておくと後々効いてくるので、面倒がらずに読んでもらえれば。

GPT-4アーキテクチャの概要

GPT-4（Generative Pre-trained Transformer 4）は、OpenAIによって開発された大規模な言語モデルで、トランスフォーマーというアーキテクチャをベースにしています。トランスフォーマーは、文章の中の単語のつながりを理解することができる技術で、アテンションと呼ばれる方法を使っています。これは、コンピューターが言葉を扱うための特別な仕組みの一つです。

アテンションとは、コンピューターが文章を理解する際に使われる方法で、文章内の重要な単語に焦点を当てることができます。文章を読むとき、私たちは自然に重要な単語やフレーズに注意を向けますが、アテンションはコンピューターにも同じように重要な部分に集中させることができる技術です。これにより、コンピューターは文章の意味をより正確に理解し、翻訳や要約などのタスクを効果的に行うことができます。

アテンションは、文章内の各単語が他の単語とどの程度関連しているかを計算します。関連性が高いほど、その単語は重要であると判断されます。
例えば、文章を翻訳する際、コンピューターは各単語が他の単語とどれくらい関連しているかを見て、重要な単語に焦点を当てます。そして、その情報をもとに文章全体の意味を理解し、正確な翻訳を行うことができます。

GPT-4は、インターネット上の大量のテキストデータを学習しており、その知識は非常に広範で多様です。学習データには、ウェブページや書籍、ニュース記事、論文、ブログ、ソーシャルメディア投稿などが含まれています。

GPT-4は、学習データをもとに自然言語理解（NLU）と自然言語生成（NLG）のタスクをこなすことができます。

GPT-4アーキテクチャの主な特徴

GPT-4アーキテクチャの主な特徴は以下の通りです。

スケーラビリティ

GPT-4は、モデルのサイズを大きくすることで、性能が向上することが知られています。これにより、より高度なタスクや複雑な質問に対応できるようになります。みんなが使えば使うほど加速度的に賢くなっていくのはこのためです。

事前学習と微調整

GPT-4は、大量のテキストデータを使って事前学習された後、特定のタスクやドメインに対して微調整が行われます。これにより、モデルは特定の目的に合わせてカスタマイズされ、より高い性能を発揮します。モデルをカスタマイズするにはAPIを活用するのが便利です。

一貫性と多様性

GPT-4は、文章全体にわたる一貫性を保ちながら、多様な回答やアイデアを生成することができます。これにより、ユーザーは柔軟な対話やアイデアの探求が可能になります。

ゼロショット、ワンショット、フューショット学習

GPT-4は、与えられたタスクに対して事前学習データだけで対応するゼロショット学習、1つの例を使って対応するワンショット学習、複数の例を使って対応するフューショット学習を行うことができます。これにより、モデルは様々なタスクに対応できる柔軟性を持っています。

一般的にフューショット学習はゼロショット学習よりも回答の質を向上させる可能性があります。フューショット学習では、複数の例を用いてモデルが新しいタスクに適応することを学びます。そのため、モデルは与えられたタスクに対してより正確な回答を生成しやすくなります。

ゼロショット学習では、事前学習データのみを利用して新しいタスクに対処しますが、その知識が限定的であるため、回答の質が低くなることがあります。一方で、フューショット学習は新しいタスクに関する具体的な例を学習することで、より適切な回答を提供できるようになります。

例えば、フューショット学習をさせて文章の要約タスクを行わせる場合、プロンプトに以下のような例を含めることができます。

例1:
元の文章: "太陽は恒星であり、地球の周りを回っています。太陽は主に水素とヘリウムで構成されており、核融合反応によってエネルギーを生成しています。"
要約: "太陽は恒星で、水素とヘリウムからなり、核融合でエネルギーを作り出します。"

例2:
元の文章: "人工知能は、コンピューターやソフトウェアが人間の知能を模倣する技術です。機械学習や深層学習などの手法を用いて、知識を獲得し、問題を解決できるようになります。"
要約: "人工知能は人間の知能を模倣し、機械学習や深層学習で知識を獲得し問題を解決する技術です。"

新しいタスク:
元の文章: "ネットワーキングは、コンピューターやデバイスが相互に通信するための技術です。インターネットは、世界中のネットワークが接続された巨大なネットワーキングシステムです。"
要約: _____

このように、いくつかの例をプロンプトに含めることで、モデルは新しいタスクに対する解決方法を学び、フューショット学習を行うことができます。ただし、モデルの性能は与えられた例の質や量に依存するため、最適な結果を得るためには適切な例を提供することが重要です。

転移学習

GPT-4は、あるタスクで学んだ知識やスキルを別のタスクにも適用する能力を持っています。これにより、新しいタスクやドメインへの適応が容易になります。

多言語対応

GPT-4は、多数の言語に対応しており、言語間の情報のやり取りや翻訳タスクもこなすことができます。これにより、異なる言語圏のユーザーが同じプラットフォームでコミュニケーションを取ることが可能になります。

一般的には英語でプロンプトを入力する方が、ChatGPTから質の高い回答を得ることができます。ChatGPTはもともと英語のテキストデータをもとに訓練されており、英語の知識や文法、語彙に関しては非常に強力です。

それに対して、日本語に関しては、訓練データに含まれる日本語の量が英語に比べて少ないため、回答の質が低くなる可能性があります。ただし、ChatGPTは多言語に対応しているので、日本語での質問にもある程度対応できますが、英語での回答に比べると質が劣ることがあります。

英語でプロンプトを入力することで、より正確で質の高い回答を得る可能性が高まります。
以下のようなプロンプトを使用して、日本語での質問を英語に翻訳し、その回答を再度日本語に翻訳することができます。

Please translate the following question from Japanese to English, answer it, and then translate the answer back to Japanese.

質問: [ここに日本語で質問を入力してください]

Translated question: [英訳された質問がここに入ります]
Answer: [英語での回答がここに入ります]
Translated answer: [日本語に翻訳された回答がここに入ります]

以上のような特徴を持つGPT-4アーキテクチャをベースにしたChatGPTは、多岐にわたるタスクや質問に対応することができ、効果的なプロンプトを与えることで、ユーザーが求める情報やアイデアを得ることが可能です。この講座を通じて、GPT-4アーキテクチャの特徴を理解し、効果的なプロンプトの書き方を学び、ChatGPTを最大限に活用できるようになることが目的です。

[ここまでを中学生でもわかるように要約すると]

GPT-4は、OpenAIが作った大きなコンピューター言語モデルで、文章の意味を理解し、新しい文章を作ることができます。インターネット上のいろいろな文章から学んで、たくさんのことができるようになりました。このモデルは、大きくしたり、特別な目的に合わせて調整したりできます。また、いろんな言語に対応できるので、英語や日本語などで質問しても答えることができます。ただ、英語で質問すると、もっと良い答えがもらえることが多いです。

この要約は1章まるまるコピーして「中学生でもわかるように要約して」とお願いするとChatGPTが書いてくれました。