今日の人工知能技術分野の進歩は前例のない成長に達しています。 多くの人にとって、この要因は憂慮すべきものですが、逆にこの状況を歓迎する人もいます。
そのようなイノベーションの 1 つが ChatGPT ニューラル ネットワークです。 彼女についてはさまざまな意見がありました。 この AI コンピュータ システムの全体像を把握するには、その機能を詳細に理解する価値があります。
ChatGPT とは何ですか? 誕生の歴史
この AI システムは、インターネットからの大量の情報に基づいてトレーニングされており、特定のプロンプトを使用して人間のようなテキストの形式で回答を生成できます。
このモデルは 2022 年 11 月にOpenAIによってリリースされ、Android、iOS、API、Web ブラウザーがサポートされました。
ChatGPT オンライン サービスの作成の歴史は、体系的な言語翻訳に関する初期研究からテキスト生成までの開発に至るまでたどることができます。
近年、深層機械学習の分野で大きな進歩があり、複雑なアーキテクチャのコンピュータ対話モデルのリリースに貢献しています。
2019 年の初めに、GPT-3 バージョンのプロトタイプとなるGPT-2 OpenAI ニューラル ネットワークが開発され、それに基づいて ChatGPT ダイアログ アプリケーションが起動されました。
同時に、2020 年に開発された GPT-3 モデルは、GPT の 3 番目のバージョンです。 彼女は、受信リクエストに対する答えへの手がかりとなる可能性のある大量のデータを使用して広範な学習プロセスを実行しました。
スイス企業 UBS の統計レポートによると、2023 年 1 月には 1 億人がこのサービスを積極的に利用しました。 この指標は対象者の数の記録です。
2022 年 11 月 30 日にリリースされた ChatGPT の前のバージョンは、テキスト対話を使用して正確な回答を得る、コンテンツを別の言語に翻訳する、記事やコードを作成するなどのユニークな機能により広く人気を集めました。 しかし、この AI システムの結果の実際の正確さは大きな疑問であり、多くの人からしばしば批判されました。
ChatGPT ニューラル ネットワークは、強化とトレーナーの両方を使用したトレーニング テクノロジを使用した GPT-3 反復に基づいて定期的に改善されています。 どちらの場合も、モデルを最適化するために特別な教師が使用されました。
人々に教える際、会話は ChatGPT モデルを使用して行われ、教師は AI トレーナーと一般ユーザーという複数の立場で同時に使用されました。
同時に、近接ポリシー最適化モデルの基本アルゴリズムは、リージョン ポリシー最適化の以前の反復のアルゴリズムよりも財務コストの観点から大幅に収益性が高くなります。 これらは、より高いレベルの効率と、コストのかかる計算操作の数が最小限に抑えられるという点で区別されます。
ChatGPT-4 の更新バージョンは、ChatGPT Plus の有料ユーザーとテスターが利用できます。 その助けを借りて、人工知能はテキストコンテンツだけでなく画像も処理できます。
このようなアルゴリズムを備えたモデルは、Microsoft コンピューター企業の Azure 多機能インフラストラクチャに基づいてトレーニングされました。
ChatGPT サービスは、イラン、トルクメニスタン、アフガニスタン、リビア、ラオスなどの一部の国で制限されています。 同時に、このアプリケーションを独自にブロックした最初の国はイタリアです。
運用開始当初、このシステムには最新の情報が提供されていませんでした。 しかし、2023 年の春に、ChatGPT により、ユーザーは ChatGPT Plus モデルのプラグインを通じてインターネットにアクセスできるようになりました。
急速に発展する革新的な AI テクノロジーに対する社会の大きな懸念のため、ChatGPT-5 の新バージョンのトレーニングは現在保留されています。
関数
ChatGPT は、Nransformer 深層学習アーキテクチャに基づいています。 これにより、AI がさまざまな言語パターンを学習し、人間が書いたテキストに似た一貫したテキストを迅速に生成する能力が促進されます。
ユーザーがデータを入力すると、システムはテキスト処理を実行し、トレーニング中に取得した情報に基づいて考えられるフレーズを予測して回答を生成します。 次に、最適な予測から情報をサンプリングすることによって答えが生成されます。 このプロセスはオンラインの ChatGPT によって実行されます。
アーキテクチャ構造には複数のモジュール式トランスフォーマーが含まれており、それぞれが自己制御システムとフィードフォワード ニューロンのネットワークを備えており、ChatGPT がトレーニング情報からパターンを選択することでテキストを認識して作成できるようになります。
目的地
このような仮想対話者は、Telegram メッセンジャーなど、さまざまなサイトで使用されています。 コールセンター専門家の荷降ろしに貢献し、お客様の待ち時間の短縮に貢献します。 さらに、社内の業務の自動化にも活用できます。
この AI モデルは、ユーザーとさまざまなトピックに関する会話を行うためによく使用されます。 同時に、システムは要求に応じて個別の会話スタイルを選択します。
さらに、ChatGPT は、コンテンツ生成、言語翻訳、テキスト素材の一般化など、他の NLP (神経言語プログラミング) アプリケーションでも使用されます。
また、誤ったコードを明確にしたり、スクリプトを書いたり、詩を作ったりするためにも使用できます。 他のニューラル ネットワークとの主な違いは、異なる性質のリクエストを実行できることです。
さらに、この AI システムはあらゆるテキストのスタイルと構造を最適化できます。
ChatGPT は次の目的で使用されます。
- さまざまな要素の明確な説明
- ジョークを生み出す。
- 数学的問題の解決策。
- 音楽作品の形成
- 最適なアイデアを探す
- 説明とコーディング
- さまざまな言語で独自のテキスト記事を生成する
- 推奨事項を取得します。
- 複雑な概念の説明
- さまざまなトピックに関するエッセイや記事を作成する
専門家は、一部のデジタル専門職で ChatGPT が部分的に置き換えられると予測しています。 彼らのリストには次の専門分野が含まれています。
- ジャーナリスト
- 弁護士。
- グラフィック デザイナーとウェブ デザイナー
- コピーライター。
- プログラマー。
- データ分析。
- 管理者。
- 秘書。
- マーケティング担当者
- 貿易マネージャー。
有料および無料の使用
現在、ユーザーには ChatGPT を無料で使用できるさまざまなリソースが提供されています。 そのうちの 1 つは、iOS または Web バージョンをサポートする Poe アプリです。 ChatGPT-4 との通信は、送信された最初のメッセージによって開始できます。
OpenAI Corporation は、特定の AI 使用量に対する支払いが行われるサブスクリプション スキームに基づいて、ChatGPT API アプリケーションへのアクセスも提供します。 サービス料金は、必要な設定やリクエストの量によって異なります。
さらに、ChatGPT API に統合されている多くのサードパーティ リソースもシステムの使用料を請求します。 正確な価格は OpenAI の公式 Web サイトで確認できます。
さまざまな言語で利用可能
OpenAI は、いくつかの言語で ChatGPT のバージョンを開発しました。 それぞれが特定の言語のワイド テキスト データセットでトレーニングされており、それらに対する応答を作成できます。 同時に、この AI システムを適用するプラットフォームを考慮して、ChatGPT のさまざまな言語バージョンにアクセスする条件も異なります。
使用説明書
ChatGPT の公式 Web サイトにアクセスするには、Web インターフェイスを介してオンライン プラットフォームを使用する方法、または ChatGPT 統合からブラウザ拡張機能をダウンロードする方法など、いくつかの方法があります。
アプリケーションのインターフェースは非常にシンプルです。 単一のチャット ウィンドウとして表示されます。 ニューラル ネットワークとの対話は、自動補完の原則に基づく対話の形式で実行されます。
アクションのアルゴリズムは次のとおりです:
- ChatGPT の公式 Web サイトにアクセスし、登録します。
- クエリを入力してアプリケーション インターフェイスを起動します。 「チャットの開始」フィールドにテキストを書き込む必要があり、それに基づいて ChatGPT は応答を生成する必要があります。 テキストは肯定的なものでも疑問的なものでも構いません。
- 応答を生成します。 リクエストを送信すると、システムはリクエストを API に送信し、ChatGPT を生成して受信したレスポンスとして返します。
- 回答を評価します。 ChatGPT によって生成された出力を読んで、その品質を評価することは価値があります。 回答が失敗した場合は、質問を変更して再試行できます。
- 多くのプラットフォームでは追加のクエリ オプションが提供されています。 たとえば、「創造性レベル」や「応答の長さの指定」などです。
- ニューラル ネットワークからより完全な回答を得るには、さまざまなサイトのルールをよく理解しておく必要があります。
ChatGPT のクエリを作成するためのルール
次の推奨事項に従う価値があります。
- ChatGPT に関する一般的な質問はしないでください。 そうしないと、彼から同じ一般的な応答が返されるでしょう。
- できるだけ信頼性の高い回答を得るには、具体的で明確なメッセージや質問を作成することが重要です。
- 特定のコマンドを使用する場合は、モデルがそれらのコマンドを理解していることを確認してください。
- ニューラル ネットワークの応答を調整する場合は、クエリに詳細を追加する必要があります。
- 「修正する」、「定式化する」、「作成する」、「書く」などのアクションワードを含める必要があります。
- 話し方をすぐに決める必要がある。
- 必要に応じて、テキストの量に制限を設定し、キー フレーズを示す必要があります。
ChatGPT を最適に使用するためのヒント:
- 対話の正確な目的を決定する
- 敬意を持って丁寧に話します。
- ChatGPT インターフェースのすべてのツールと機能を確認し、好みに応じてニューラル ネットワークと対話するためのパラメータを構成します。
- 批判的思考を活用します。 AI モデルからの応答を受け取った後は、質問を明確にしてその関連性を検証する価値があります。
- 自分の経験と知識を考慮して、AI システムから受け取ったデータを評価する
正確な情報を生成する必要がある場合、与えられた事実の信頼性を他の信頼できる情報源でチェックする必要があります。
ChatGPT の最も一般的なクエリ
例えば：
- イタリアの首都?
- どの本を読むことをお勧めしますか?
- コーヒーや紅茶の淹れ方
- 明日の天気はどうなりますか?
- フランス語を早く学ぶにはどうすればよいですか？
- 窓を掃除するにはどうすればよいですか？
これらはほんの数例です。 実際、ChatGPT は、実際の対話者との会話と同様のあらゆる質問をすることができます。
このオンライン AI サービスは、仕事や勉強のアシスタントとして使用でき、生物学、物理学、数学、その他の学問分野について質問することができます。
さらに、プレゼンテーションの作成や記事の執筆に関する推奨事項のリクエストを送信することもできます。
ChatGPT 応答精度
この対話型 AI モデルの精度の割合は、入力情報の品質と特定のタスクによって異なります。 ChatGPT は、人間の応答と区別するのが難しい応答を定式化できます。 ただし、その精度には、ニューラル ネットワークがトレーニングされたデータの種類と品質の点で一定の制限があります。 したがって、意味のない答えや不正確な答えが得られる場合があります。
ChatGPT は完全な AI モデルではなく、偏った応答を生成することが多いことにも注意してください。 これは、彼女のトレーニングが偏った情報に基づいていた場合に特に当てはまります。 このため、専門家は、高品質の情報を出力できるようにするために、適切な戦略的モデレーションとフィルタリングを使用して、このような対話モデルを適用することをアドバイスしています。
ChatGPT の利点
この AI モデルは、多くの重要な利点があるため、優れたソリューションです。
- 広範な学習教材。 ChatGPT は、大規模なテキスト コンテンツのセットでトレーニングされました。 そのため、他の AI 言語モデルよりも複雑で多様な応答が生成される可能性があります。
- 拡張構造。 このニューラル ネットワーク モデルは、内部アテンション システムと変換モジュールを使用する GPT-3 反復アーキテクチャに基づいています。 これにより、AI がテキストを最適に認識して作成できるようになります。
- オンライン処理。 ChatGPT は、リアルタイムで応答を処理および生成できます。 これは、会話型 AI モデルに特に当てはまります。
- 生成される高品質の情報。 このシステムは、人間が書いたテキストと実質的に変わらないテキストコンテンツを生成します。 この要素は、複雑なアーキテクチャ構造と大量のデータに基づくトレーニングによって可能になります。
- 幅広い用途に対応。 ChatGPT モデルは、コンテンツ生成、言語翻訳、カスタマー サービス、チャットボットなどのさまざまなアプリケーションに適用できます。
ChatGPT には多くの肯定的なフィードバックが寄せられています。 さまざまな分野の大企業が、このニューラル ネットワークの人気の高まりに即座に反応しました。
たとえば、Google は独自のチャットボット Bard のテストを開始し、Microsoft は Bing 検索ボックスに組み込みの ChatGPT を生成しました。
c3.ai コーポレーションの株価は、ChatGPT を自社の AI 兵器に統合する決定以来、大幅に上昇しました。
コンテンツ生成に OpenAI テクノロジーを使用する決定後、デジタル メディア企業 Buzzfeed の資産価格は 20% 上昇しました。
これは、仮想通貨市場が弱気市場にあり、投資家の関心が低下していたという事実にもかかわらずです。 さまざまな情報源は、ChatGPT の開始後、暗号通貨市場のほとんどの投資家が人工知能と対話する暗号資産を優先し始めたことを確認しています。
ChatGPT の欠点
- 不正確または不正確な回答が得られる確率。 ただし、InstructGPT の以前のバージョンとは異なり、ChatGPT アプリケーションのレートは大幅に低くなります。
- 一部のユーザーは回答の実際の正確性に疑問を抱いています。
多くの専門家は、調査後の報告書で、GPT-4 は事実を歪曲する傾向があると指摘しています。 これは、権力への欲望のシステムによる実証において特に明らかです。
中国の大手 IT 企業は、他国の地政学的利益に関わるデータの拡散を排除するために、製品の作成に ChatGPT を使用することを禁止されました。
情報の機密性の侵害により、ChatGPT サービスはイタリアでブロックされました。
2023年の夏にChatGPTが更新された後、多くのユーザーは、AIの新しいバージョンが大幅に「愚か」になったことに気づきました。
カリフォルニア大学の科学者は、このテーマに関する特別な研究を実施しました。 彼らはまた、ChatGPT-4 は数学的問題を解くのが実際にははるかに悪くなったとも指摘しました。 さらに、質問に対する回答の質も低下しました。 この状況は「ドリフト」効果によって説明されます。これは、1 つの AI モジュールの作業の品質を向上させようとする試みが、他の AI モジュールの作業の低下に悪影響を与えることを意味します。
著名な経済学者のポール・クルーグマン氏は、ChatGPTが知識労働者の需要に大きな影響を与える可能性があると指摘した。
同時に、The Verge の James Vincent は、AI が主流になったという事実により、ChatGPT のバイラル アプリケーションが成功したことを賞賛しました。
ただし、ChatGPT によって生成される出力の品質レベルは、トレーニングの基礎となった情報の量と品質によって制限されることが多いことを理解する必要があります。 偏りのない実際のデータが確実にリリースされるようにするには、適切なモデレーション戦略とフィルタリング戦略をシステムに実装する価値があります。
結論
ChatGPT は、人類に役立つ AI の開発と推進を目的として 2015 年に設立された OpenAI Research Corporation によって作成された対話型 AI システムです。
- このシステムは、Gtnrative Pretrained Transformer 3 (GPT-3) アーキテクチャに基づいています。
- これは、最大かつ最も最適化された AI 言語モデルとみなされます。
- ChatGPT で利用できる情報は、プログラミング言語、インターネット現象、さまざまな参照データに関する情報で構成されます。
- 他の同様の AI システムと比較して、ChatGPT はクライアントの状態を監視および評価できるほか、以前の会話でクライアントに与えられた質問と回答を記憶することができます。
- ユーザーのリクエストに対して攻撃的な応答を返さないようにするために、ChatGPT はモデレータ API を通じて生成されたすべての出力をフィルタリングします。 この場合、否定的な回答は拒否されます。
