ChatGPTは、大規模なデータセットであるインターネット上のテキストを用いて学習された、OpenAIによって開発されたGPT-4アーキテクチャを基にした言語モデルです。学習には以下のプロセスが含まれます。
- 前処理: 学習データセットからテキストを収集し、様々な言語やドメインからのテキストを含めます。データはクリーニングされ、トークン化されます。
- トークン化: テキストはトークン（単語や短い文字列）に分割され、モデルが理解しやすい形式に変換されます。これにより、モデルは文章の意味や文法を学習できます。
- 学習: GPT-4は、自己回帰モデルと呼ばれるタイプの言語モデルです。これは、与えられたテキストの一部に基づいて、次に来る単語やフレーズを予測するタスクを学習することを意味します。モデルは、損失関数を最小化することでパラメータを調整し、最適化アルゴリズムを使用して学習します。
- 転移学習: 一度基本的な言語モデルが学習されると、特定のタスクに対応するために転移学習が適用されます。このプロセスでは、モデルは新しいデータセットやタスクに適応し、その結果、さまざまな質問応答や文章生成タスクで高い性能を達成できます。
- 微調整: モデルが特定のタスクに対応するように、さらに微調整が行われます。このプロセスでは、タスク固有のデータセットでモデルを学習させ、性能を向上させます。
ChatGPTは、この学習プロセスを経て、質問に対する回答や文章生成など、様々なタスクを実行できるようになります。