GPTとは「生成事前訓練トランスフォーマー」の略で、テキストを生成するAI技術の一つです。本動画では、トランスフォーマーの基本構造から、GPTの仕組み、モデルの訓練プロセス、単語の埋め込みやソフトマックス関数の役割まで、専門的な内容を視覚的かつ段階的に解説しています。難解に見えるAIの裏側も、構造を理解することで驚くほどスッキリします。
GPTとは何か？
まず「GPT」はGenerative Pre-trained Transformer（生成事前訓練型トランスフォーマー）の略です。「生成」とは新たなテキストを作り出す能力、「事前訓練」は大量のデータを元に学習していること、「トランスフォーマー」はAIの核となるモデル構造を意味します。
トランスフォーマーの仕組み
入力データのトークン化と埋め込み
テキストはトークンと呼ばれる小さな単位に分解され、各トークンは数値のベクトルで表現されます。意味の近い単語ほどベクトル空間上で近くなるように設計されています。
豆知識: GPT-3のトークン埋め込みベクトルは1万2,188次元もあり、単語の「意味」を方向で表現しています。
アテンション機構
アテンションブロックは、単語同士の関連性を判断し、意味を更新します。たとえば「モデル」という単語が文脈によって「機械学習」か「ファッション」かを判断できるのはこの機構のおかげです。
予測と生成のプロセス
モデルは次に来る単語を確率分布</bとして予測し、実際の単語をサンプリングで決定します。これを繰り返すことで、長い文章が1語ずつ生成されていきます。
なぜ「予測」で文章が作れるのか
一見、「次の単語を当てるだけ」で文章が書けるのは不思議に思えるかもしれません。しかし、それができるのはトランスフォーマーが文脈情報を吸収しているからです。
参考: GPT-3は1,750億のパラメーターを持ち、予測を重ねることで人間のような文章生成を実現しています。
ソフトマックス関数と温度
出力された値を確率分布</bに変換するのがソフトマックス関数</bです。また、温度（temperature）を調整することで、文章の「創造性」が変わります。温度が低いと予測は堅実になり、高いと自由な発想が可能になります。
ベクトルの世界と意味の方向性
高次元ベクトルの差を使うことで、意味の関係性</bを捉えることもできます。たとえば、「王 – 男 + 女 = 女王」という例が有名ですね。
面白い例: 「ドイツ – 本 + 寿司 = ソーセージ（ブラッドブルスト）」になる例もあり、思わず笑ってしまいます！
トランスフォーマーの意義と今後
トランスフォーマーは音声、画像、テキストなど様々な情報を処理できるため、現在のAI技術の中でも特に中心的な存在です。GPTを含む多くの最新AIがこの技術の恩恵を受けています。
GPTの構造を理解すれば、AIの可能性が広がる！
本動画は「難しそう」と感じがちなGPTの仕組みを、段階的に、しかも視覚的に解説してくれています。これを観れば、ChatGPTが1単語ずつ丁寧に考えている様子が手に取るように分かるでしょう。ビジネスや研究、趣味においても、GPTを理解することは今後の大きな武器になるはずです。
- GPTの基本構造と動作原理がわかる
- アテンションの概念を視覚的に学べる
- 単語の「意味」がどのように処理されているかが明らかになる
この動画を見るべきかどうか評価
- 技術理解のしやすさ：★★★★★
- 内容の深さ：★★★★☆
- 実生活への応用度：★★★☆☆
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