ChatGPTの仕組みとは？学習モデルなどを詳しく解説

「ChatGPTの仕組みはどのようになっているのだろうか」「ChatGPTはどのように学習や文章の生成をしているのだろう」
Chatgptに関して上記のような疑問をお持ちではないでしょうか。
当記事ではChatGPTのアーキテクチャや学習、文章生成の仕組みを解説しています。仕組みを理解するための関連研究や、ChatGPTの活用方法も解説していますので、ぜひ参考にしてください。

ChatGPTとは

ChatGPTとはOpenAI社によって開発された大規模言語モデル（LLM:Large Language Models）です。

ChatGPTは、ユーザーが入力した文章に対し会話形式で返答できます。これは、ChatGPTが大量のデータを用いて学習を行った後に、ユーザーがインプットした文章に対する自然言語処理を行っているためです。ChatGPTがユーザーの入力した文章を認識する仕組みや、回答をする仕組み、また学習をする仕組みについては次項で解説しています。

また、ChatGPTは翻訳や言語学習、プログラミングや執筆作業など、多くの業務に利用可能です。そのため今後の世界ではChatGPTをはじめとする生成AIが多くの作業を行うことになるでしょう。生成AIを利用するユーザー側は単純作業ではなく、より頭を使った業務に集中できるようになることが期待されています。

ChatGPTを開発したOpenAIについては別記事で解説していますので、あわせてご覧ください。
Open AIとは?設立の経緯やChatGPT・Gymについても解説

ChatGPTの仕組みをわかりやすく解説

当項ではChatGPTの仕組みをわかりやすく解説します。解説する内容は以下の通りです。

ChatGPTの構成要素

ChatGPTは以下の要素で構成されています。

Transformerは、文章を単語に分け、単語の位置や関連性によって文章の理解をする仕組みです。またTransformerでは意図に対応する文章の生成もできます。ユーザーが入力した文章の理解や、返答する文章の生成をTransformerが行っています。

学習アーキテクチャは学習データと学習方法によって実現されたChatGPTの記憶領域と呼べる仕組みです。学習アーキテクチャはTransformerによる単語や文章の理解の尺度を与えています。

インタフェースはユーザーとのやりとりをする仕組みです。ChatGPTのプロンプトやAPIのことを指しています。インタフェースがユーザーの文章を受け取ることでChatGPTのTransformerが動作すると考えるとよいでしょう。

生成AIとは？

ChatGPTに関連して「生成AI」という単語を目にしたことがあるのではないでしょうか。生成AIとは文章、画像、音声などのデータ生成能力を持つAIシステムです。ChatGPTは生成AIの1種であり、ユーザーが入力した文章に対して、返答する文章を「生成」しています。

生成AIは文章だけでなく画像や音声も生成可能です。OpenAI社はそれぞれ以下のサービスを利用開始しています。

またOpenAI社に限らずGoogle社のBardやMicrosoft社のCopilotなど、新たな生成AIサービスが普及してきています。Copilotについて解説した記事もぜひご覧ください。

Microsoft 365 Copilotの使い方を解説 | 便利な機能を活用しよう

ChatGPTが会話の理解や返答をする仕組みは？

ChatGPTは自然言語処理技術を用いてユーザーの会話理解や返答をしています。自然言語処理を用いた会話理解は以下の順序で進められます。

そして自然言語を用いた返答（文章生成）は以下の手順です。

ChatGPTが学習する仕組みは？

ChatGPTが学習する仕組みは以下の通りです。

上記の方法でChatGPTは自然言語処理をできるように学習を行います。ユーザーが入力した文章に対する理解、返答する文章を生成する能力を上記で身につけることで、自然な会話が実現します。

またAIの学習については以下の記事でも解説していますので、あわせてご覧ください。

AI学習の方法とは? AIの基礎から分かりやすく解説

ChatGPTが提供する情報の正誤を判断する仕組みは？

結論から述べると、ChatGPTが提供する情報の正誤を判断する仕組みは学習する仕組みの4で登場した評価モデルです。

評価モデルはAIが生成したアウトプットの精度を測るための仕組みです。ChatGPTの評価モデルは主に以下の判断基準で、生成する文章に対する評価を行います。

評価は文章を上記の各項目で数値化することで行います。

またChatGPT利用中に「その内容が間違っている」と伝えることで、評価モデルがより正しく数値化をできるようになります。ChatGPTの精度向上に貢献できるので、ぜひ間違いを指摘しましょう。

ChatGPTがデータを参照する仕組みは？

ChatGPTは学習したデータだけでなく、過去の会話の内容を記録して、参照しています。

ChatGPTは学習したユーザーとの会話の中でも学習をします。ユーザーとの会話は、ユーザーが求める情報を得るための大きなヒントとなるためです。

ChatGPTは膨大なデータベースに学習データや過去の対話を記録し、ユーザーが入力した文の理解や返答文の生成を行います。データを参照する仕組みは、私たちがパソコンを触るときと同じで、膨大な学習データベースに対してアドレスを指定することでデータを参照しています。

利用法によっては自社のデータセットをChatGPTに学習させることで、データを参照できるようになります。これによりChatGPTが社内に閉じた情報であっても質問の意味の理解、回答をすることも可能です。

ChatGPTの便利な活用事例を解説

ChatGPTの仕組みを理解した上で、便利な活用事例を知っておきましょう。主な活用事例として以下があります。

マニュアルの自動生成

ChatGPTを用いて業務用マニュアルの自動生成が可能です。業務マニュアルの作成は、情報収集、整理だけでなく、執筆が必要となるため作成者の負担が大きくなりやすいでしょう。ChatGPTを用いることで執筆作業の負担を大きく減らすことが可能です。

例として業務マニュアルの下書きをChatGPTに依頼します。まずはどんなマニュアルを作るのか、どういった形式にするのかを指示しましょう。

「社内の勤怠管理システムの使い方マニュアルを作成してください。」

筆者が実施した際には以下の出力がされました。

もちろん具体的な手順は異なるでしょう。しかし、上記の下書きを書き換える作業の方が、0から執筆をするよりも大幅に楽になります。「すべてを任せる」というよりは「案を作ってもらう」ことで業務効率を向上させられます。

リファレンスチェック

リファレンスチェックは日本語で身元照会という意味です。具体的には転職希望者の履歴書や面接の内容のうち、前職での実績や勤務状況が正しいことを前職の関係者に確認をする調査を指します。

ChatGPTでリファレンスチェックのサポートが可能です。リファレンスチェックの際にどういった質問をするべきか、ChatGPTに質問案を用意してもらいましょう。

「弊社で受け入れる転職者のリファレンスチェックに含めるべき質問を15個用意してください。」

筆者が実施した際には以下の出力がされました。

実際にはこのまま使用するのではなく、転職希望者がその場で話した内容や履歴書に書かれている内容を含めましょう。

注意したい点としてリファレンスチェック自体をChatGPTに任せることはできません。リファレンスチェックは転職希望者の個人情報を扱う必要があり、学習させるべき情報ではないためです。

記事の要約文を生成

記事の要約文を作成する際にもChatGPTを役立てましょう。

例として以下の指示を出します。
「以下の記事の内容を300文字で要約してください。」
（記事を貼り付ける）

記事の要約が出力されますが、以下の点には十分に注意してください。

回答は指定文字数ぴったりではなく、近い文字数で出力されると考えておきましょう。ただし、大幅に少ない場合は「もう少し詳しく」と指示することで文字数が増える可能性があります。

また、ChatGPTが必ず正しいわけではありません。実際には人が要約した内容と異なる可能性もあります。本来要約は複数人で行い、チェック時に内容を合わせるべき作業です。ChatGPTに要約を任せる場合は要約担当者が1人増えた、程度に考えましょう。

動画やテキストの画像は通常ChatGPTに読み込ませることができません。しかし、ChatGPTを活用した外部サービスであれば、対応できますのでそれらの利用をご検討ください。

ChatGPTによるボット

ChatGPTを活用してボットを作ることも可能です。ボットを作成するためにはChatGPTのAPIを活用することになります。

ChatGPTのAPIを使う方法は以下の記事でも解説していますのであわせてご覧ください。

ChatGPTの使い方 | できることや日本語での活用例を紹介

ChatGPTでボットを作成するための手順は以下の通りです。

上記までできたらプログラムを実行しリクエストを送ることで、ChatGPTによる返答を受けることが可能です。あとは利用したい環境にプログラムを配置し、特定のメッセージの際にChatGPTが起動するよう、プログラミングをしましょう。

英会話の相手

英会話の練習相手としてChatGPTを利用することも可能です。
例として以下の入力をすることで利用できます。

「ChatGPTの仕組みについて英語で会話しましょう。もし私の英文法が間違っていたら指摘してください。」

筆者が実施した際には以下の出力がされました。

続けてChatGPTに対して英語で質問をすれば、英語で返答をしてくれます。間違いも指摘してくれるので1人では難しかった英語学習を実現可能です。

プログラミングのコードレビュー

ChatGPTはプログラミングのコードレビューにも活用できます。コードの正確性確認は実行結果や専用ツールでセルフチェックをしたのちに、レビュワーへの提出によって実施することが一般的です。
しかし、ChatGPTがコードレビューをすることで従来よりも早い段階で間違いに気がつき修正できる可能性が高くなります。またレビュワー側にとってもコードレビュー時の間違いに気がつく可能性が高いです。

以下の方法で実施します。
「pythonでpostメソッドのリクエストを送りたいです。以下のコードが正しいか確認をお願いします。

import requests
~~
response = requests.post(url, data=data)
~~」

筆者が実施した際には以下の出力がされました。

コードの正常性判断はもちろん、よりよいコードにするためのアドバイスももらえます。

ChatGPTの仕組みに関する論文

ChatGPTの仕組みに関する以下の論文について内容を解説します。

回帰型ニューラルネットワーク（RNN）

回帰型ニューラルネットワーク（RNN）は時系列データに対する処理に特に適したニューラルネットワークの一種です。

論文Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate （2014）では従来のRNNと比較して「RNNに入力したどの部分を重視するか」の重みづけをしている特徴があります。
重みづけをしたことで、従来よりも長い文章を扱えるようになり、後にChatGPTが生成する文章の自然さに貢献しています。

トランスフォーマーモデル

トランスフォーマーモデル（Transfomer）は先述したRNNの後継となるニューラルネットワークのモデルです。Attention Is All You Need （2017）で提唱されました。

RNNでは前の処理の出力を次の処理の入力として利用しています。文章を前から読んでいき、理解した内容を次の単語や文に活用するイメージです。
一方でTransformerではエンコーダとデコーダが存在し、エンコーダが文章を一通り読み込んでからデコーダによる処理をします。よって前後の文や単語だけでなく、文章全体を考慮した意味の解釈をしやすくなりました。

ChatGPTでもTransformerが利用されており、自然な文章の生成に大きく貢献しています。

GPT

GPTは大規模なテキストデータで学習されたTransformerを用いているニューラルネットワークのモデルです。Improving Language Understanding by Generative Pre-Training (2018)で提唱されました。

GPTは大規模な学習だけでなく、文章生成の過程で前の単語を元に次の単語を予測する能力があります。またさまざまな自然言語処理に当てはめられる汎用性の高さも話題となりました。

GPTは名前の通りChatGPTに活用されています。

まとめ

ChatGPTの仕組みについて解説してきました。ChatGPTはGPTをモデルとして採用していますが、GPTはTransformerがベースとなっています。
ChatGPTはさまざまな場面での活用が可能となります。ぜひ業務で活用できる場面を増やしていきましょう。