GPT (言語モデル)
大規模言語モデルの種類
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GPT（英: Generative Pre-trained Transformer、日: 生成的事前学習変換器[1]）とは、OpenAIによる言語モデルのファミリーのことである。通常、大規模なテキストデータのコーパスで訓練され、人間的な文章を生成する。
Transformerアーキテクチャのデコーダー部分のみを使用し、Universal Language Model Fine-tuning(ULMFiT)と同じ言語モデルアプローチを採用している[2]。テキスト生成、翻訳、文書分類など諸々の自然言語処理に合わせてファインチューニングできる。名称に含まれる"pre-trained"（事前訓練）とは、大量のテキストコーパスによる最初の訓練プロセスを指し、モデルは、各節に続く単語を予測するよう学習する。これによりもたらされる強固な基盤によって、各処理固有の下流処理が限定的なデータ量であってもモデルが適切に動作する。
GPT-1
2018年6月11日、OpenAIは"Improving Language Understanding by Generative Pre-Training"というタイトルの論文をリリースし、その中でGPT（Generative Pre-trained Transformer）を導入した[3]。
この時点では最高のパフォーマンスを行うニューラル自然言語処理モデルは、主に手動でラベル付けされた大量のデータからの教師あり学習を採用していた。この教師あり学習への依存は、十分に注釈が付けられていないデータセットの使用を制限するだけでなく、非常に大規模なモデルの訓練に莫大な費用と時間がかかっていた[3][4]。多くの言語（スワヒリ語やハイチ・クレオール語など）は、コーパス構築に使用できるテキストが不足しているため、このようなモデルを使用して翻訳や解釈をすることが難しい[4]。これに対して、GPTの「半教師あり」アプローチには2つの段階が含まれていた。2つの段階は、言語モデリングの目的を使用して初期パラメータを設定する教師なし生成「事前訓練」段階と、これらのパラメータがターゲットとするタスクに適合された教師あり識別「ファインチューニング」段階である[3]。
訓練には NVIDIA Quadro P600 を8枚30日使用し、実行効率33%のため、0.96ペタFLOPS・日となった。[5]
GPT-4
GPT-5
シリーズ一覧
| 名称 | 用途 | アーキテクチャ | パラメータ数 | 訓練データ | リリース日 |
|---|---|---|---|---|---|
| GPT-1 | 汎用 | 12-level, 12-headedのTransformerデコーダ（エンコーダなし）、linear-softmaxによりフォローされる。 | 1億1700万 | BookCorpus：[7] 様々なジャンルの7000冊の未発表書籍からの4.5GBのテキスト | 2018年6月11日[5] |
| GPT-2 | 汎用 | GPT-1 + 正規化/初期化 | 15億 | WebText（40GB） | 2019年2月14日 |
| GPT-3 | 汎用 | GPT-2 + スパースアテンション | 1750億[8] | 570GBのプレーンテキスト、4000億のトークン。主にCommonCrawl, WebText, English Wikipedia, および2つの書籍コーパス（Books1およびBooks2）. | 2020年6月11日[9] |
| Codex | プログラミング | GPT-3をプログラミング用途に調整 | 2021年8月10日[10] | ||
| InstructGPT | 会話 | GPT-3を人間のフィードバックによる指示に従うよう微調整[11] | 2022年3月4日 | ||
| GPT-3.5 | 汎用 | 非公開 | 非公開 | 非公開 | 2022年3月15日 |
| ProtGPT2 | タンパク質配列[12] | GPT-2 large（36層）と同様 | 7億3800万 | UniRef50からのタンパク質配列（計4488万、検証のために10%を使用した後） | 2022年7月27日 |
| BioGPT | 生物医学のコンテンツ[13][14] | GPT-2 medium（24層、16 heads）と同様 | 3億4700万 | PubMedの空でない項目（計150万） | 2022年9月24日 |
| ChatGPT | 会話 | GPT-3.5を使用し、教師あり学習とRLHF[15]の両方でファインチューニングされている（転移学習のアプローチ）[16] | 非公開 | 非公開 | 2022年11月30日 |
| GPT-4 | 汎用、マルチモーダル[17] | テキスト予測とRLHFの両方で訓練されている。詳細非公開[18] | 非公開 | 非公開 | 2023年3月14日 |