はじめに
大規模言語モデル（LLM）は、人工知能および自然言語処理の分野において、ますます重要な役割を果たしているものである。人間のようにテキストを理解し生成する能力は、テクノロジーおよび社会のさまざまな側面に深い影響を及ぼしている。
LLMの機能は目覚ましい進歩を遂げており、従来のモデルと比べてより高度なタスクの実行が可能となっている。この進化の過程において、GPT-3.5は重要な位置を占めており、初期のモデルと、より洗練された後継モデルとの橋渡し的存在である。
GPT-3.5が現在の地位を築いたのは、どのような機能によるものか——その最も信頼性の高い答えは、以下に従う。
GPT-3.5とGPT-4の違い
GPT-3.5の基本的な特徴
GPT-3.5は、自己回帰型のTransformer言語モデルとして分類される。このアーキテクチャは、テキストを単語ごとに生成し、先行する単語に基づいて次の単語を予測する。Transformerアーキテクチャは、注意メカニズムにより、テキスト内の長距離の依存関係を捉え、並列処理を可能にするため、自然言語処理タスクにおいて大きな進歩をもたらした。
GPT-3.5は、大量のテキストとコードのデータセットでトレーニングされている。この膨大な量のデータにより、モデルは多様なトピックにわたる人間のようなテキストを理解し、生成することができる。GPT-3のトレーニングデータサイズが570GB以上であったことを示しており、GPT-3.5も同様の規模のデータでトレーニングされたと考えられる。
GPT-3.5のトレーニングの重要な側面は、人間のフィードバックによる強化学習（RLHF）の使用である。RLHFは、モデルの出力を人間の価値観に合わせ、有害または不正確な応答を減らすのに役立つ。このプロセスでは、人間の評価者がモデルによって生成されたさまざまな応答を評価し、その評価を使用して報酬モデルをトレーニングする。
次に、この報酬モデルを使用して、近位方策最適化（PPO）などの強化学習アルゴリズムを通じて言語モデルをさらに微調整する。
GPT-3.5は、少数の例から新しいタスクを実行することを学習できる「少数ショット学習」能力も備えている。この能力は、大規模なトレーニングデータセットでの事前トレーニングに由来しており、モデルは最小限の特定のトレーニング例で新しいタスクやコンテキストに適応することができる。
GPT-3.5は、速度、コスト効率、コンテキストウィンドウサイズが改善されたGPT-3.5-Turboに進化している。GPT-3.5-Turboは、より高速な処理と低いコストにより、開発者にとってより実用的でアクセスしやすいものとなっている。より大きなコンテキストウィンドウにより、モデルは一度により多くの情報を処理できるようになり、より長いテキストや会話で一貫性を維持するのに役立つ。
GPT-3.5シリーズには、さまざまなモデルが存在する。たとえば、一般的なチャット用に最適化されたGPT-3.5-Turbo、指示に従うように設計されたGPT-3.5-Turbo-Instruct、およびより長いテキストを処理できるGPT-3.5-Turbo-16kなどである。これらのバリエーションを理解することは、開発者が特定のニーズに最適なモデルを選択する上で重要である。
GPT-4との違い
GPT-4は、GPT-3.5と比較して、一般的に能力が高く、正確であり、より大きなコンテキストウィンドウとマルチモーダル機能（テキストと画像の入力）を備えているが、場合によっては処理速度が遅くなることがある。
GPT-4は、GPT-3.5の約13億のパラメーターに対して、約1兆のパラメーターという大幅に多いパラメーター数を誇り、推論、創造性、より複雑なタスクを処理する能力が向上している。GPT-4は、テキストと画像のマルチモーダル入力をサポートしているが、GPT-3.5にはこの機能がない。GPT-4は、医学部入学試験や放射線診断を含むさまざまな評価において、一般的に高い精度を示している。
ただし、GPT-3.5 Turboはより費用対効果が高く、特定のタスクではより高速になる可能性がある。GPT-4はより大きなコンテキストウィンドウも備えており、より長いドキュメントや会話を処理できる。
GPT-4の高度な推論能力やマルチモーダル機能が不要なタスクには、GPT-3.5-Turboは、パフォーマンスと費用対効果のバランスが取れており、チャットボットなどのアプリケーションに適した高速応答時間を提供するため、依然として価値のある効率的なオプションである。
GPT-4oは、ビジョン、オーディオ、テキスト処理の高度な機能を統合し、一部のインスタンスではGPT-3.5よりも高速である、OpenAIの最新のフラッグシップモデルを表している。その出現は、より強力で汎用性の高いAIシステムへの継続的な傾向を示唆している。
GPT-3.5の強みと弱み
強み
- 速度と効率: GPT-3.5-Turboは、GPT-3と比較して応答速度が数倍から10倍程度速く、ほぼリアルタイムでのレスポンスを実現する。
- 無料で利用可能: GPT-3.5は、ChatGPTの無料版で利用可能である 。
- 簡単な問題解決: 簡単な社内文書の作成、シンプルなFAQの回答、基本的なカスタマーサポートなど、複雑ではないテキスト生成においては、GPT-3.5-Turboでも十分に効果的である。
弱み
- 精度の限界: GPT-3.5は、もっともらしく聞こえるものの、不正確または無意味な回答（ハルシネーション）を生成する傾向がある。
- 応答の多様性が少ない: GPT-4と比較して、GPT-3.5は文脈の理解や感情の認識において劣る場合がある。また、長いプロンプトや複雑な指示に対する理解も限定的である。
GPT-3.5の実用的な活用方法とベストプラクティス
実生活での利用シーン
GPT-3.5は、ビジネス、教育、ヘルスケア、クリエイティブ分野など、さまざまな分野で活用されている。ビジネスにおいては、コンテンツ作成、顧客サポート、プロフェッショナルなコミュニケーション、データ分析、ソフトウェア開発などに利用されている。
教育分野では、学習ツール、課題作成支援、学習教材作成などに役立つ。ヘルスケア分野では、医療文書作成、患者記録の合理化、医学文献分析などに貢献する。クリエイティブ分野では、脚本作成、クリエイティブな執筆支援、マーケティングコピー作成などに活用できる。
効率的なプロンプト設計
テキスト生成をガイドする上でプロンプトの役割は非常に重要である。明確で具体的なプロンプトは、モデルがユーザーの意図を理解し、より関連性の高い応答を生成するのに役立つ。指示を提供したり、目的の形式を指定したり、例を示したりすることで、生成されるテキストの品質を大幅に向上させることができる。
クリエイティブな使い方
GPT-3.5は、小説の続きや台本の作成といった文章生成や、テキストの要約・翻訳もできる。また、簡単なテーマを与えれば、そのテーマに沿って短編小説を生成してくれる。
高速でシンプルなタスクを重視するユーザー向け
GPT-3.5-Turboは、高速な処理速度とコスト効率性から、迅速な応答が求められるチャットボットや、大量のテキスト処理に適している。
GPT-3.5のトレーニングとデータ
トレーニングデータ
GPT-3.5は、インターネット上の大量のテキストとコードのコーパスで事前トレーニングされている。この事前トレーニングにより、モデルは一般的な言語パターンと知識を学習できる。
トレーニングデータには、書籍、記事、ウェブサイト、コードが含まれており、さまざまなトピックやスタイルに関する幅広い理解を提供する。GPT-3のトレーニングデータソースには、CommonCrawl、WebText2、Books1、Books2、Wikipediaなどが含まれており、GPT-3.5のトレーニングデータも同様に広大である。
パラメータの違い
GPT-3.5のパラメーター数は約13億と推定されており、GPT-3の1750億やGPT-4の約1兆と比較して大幅に少なくなっている。パラメーター数は、モデルの複雑さと保存できる量を大まかに示している。パラメーター数はGPT-3よりも少ないものの、GPT-3.5はRLHFなどの他の改善を取り入れている。
GPT-3.5と他のAIモデルとの比較
他のAIとの比較
GPT-3は1750億のパラメーターを誇り、GPT-3.5の推定13億と比較して、より大きな知識容量を示唆している。
ただし、GPT-3.5はRLHFによるトレーニングを取り入れており、人間の好みにより合致し、指示に従うことや自然な会話を行うことが多くの場合優れている。GPT-3はサイズが大きいため、より広範な知識ベースを持つ可能性があるが、GPT-3.5は人間の好みに合うように調整されているため、応答がより焦点を絞り、安全であることが多い
GPT-3.5は一般的に、言語生成の精度が向上し、事実誤りが減少し、トレーニングデータに存在するバイアスを軽減する努力が見られる。
LLaMAやVicunaなどのオープンソースモデルは、異なるライセンス条件とパフォーマンス特性を持つ代替手段を提供するが、多くの場合、効果的に展開して使用するにはより多くの技術的専門知識が必要である。
GPT-4やGPT-4oとの進化
GPT-4は、GPT-3.5と比較して、一般的に能力が高く、正確であり、より大きなコンテキストウィンドウとマルチモーダル機能（テキストと画像の入力）を備えている。GPT-4oは、ビジョン、オーディオ、テキスト処理の高度な機能を統合し、一部のインスタンスではGPT-3.5よりも高速である、OpenAIの最新のフラッグシップモデルを表している。これらの進歩は、より強力で汎用性の高いAIシステムへの継続的な傾向を示唆している。
よくある質問
GPT-3.5はどのようなタスクに適しているか？
GPT-3.5は、質問応答システム、自動文章生成、プログラミング補助、テキスト要約、翻訳など、幅広いタスクに適している。特に、高速性とコスト効率が求められるアプリケーションに適している 。
GPT-3.5とGPT-4の主な違いは何か？
GPT-4は、より多くのパラメーターを持ち、マルチモーダル入力に対応しており、推論能力、創造性、精度が高い。一方、GPT-3.5はより高速でコスト効率に優れている。
GPT-3.5をどのように利用すればよいか？
GPT-3.5は、OpenAIのAPIを通じて利用できる。また、ChatGPTの無料版でも利用可能である。
GPT-3.5の限界はどこにあるか？
GPT-3.5には、不正確な情報（ハルシネーション）を生成する可能性、バイアス、知識のカットオフ（通常2021年9月頃まで）などの限界がある。
GPT-3.5とGPT-4の精度差はどの程度か？
一般的に、GPT-4はGPT-3.5よりも精度が高いことが示されている。医学部入学試験などの評価では、GPT-4がより高いスコアを獲得している 。
まとめ
GPT-3.5は、その能力、制限事項、およびアプリケーションにおいて、大規模言語モデルの開発における重要なマイルストーンであると言える。テキスト生成、翻訳、質問応答において強力な機能を提供するが、精度、バイアス、および倫理的な影響に関する既知の制限事項も伴う。
ビジネス、教育、ヘルスケア、クリエイティブ分野での幅広い採用は、その汎用性と潜在的な変革力を示している。
GPT-3やGPT-4などの他の主要な言語モデルとの比較により、それぞれの長所と短所が明らかになり、特定のユースケースに適したモデルの選択に役立つ。