GPT（Generative Pre-trained Transformer）は、OpenAI社が開発したトランスフォーマーというニューラルネットワーク構造をベースにする大規模言語モデルです。膨大なテキストデータから事前学習を行い、自然な文章生成や多様なタスクに対応できます。現代の生成AIの基盤技術として広く活用されています。
GPTとは
GPT（Generative Pre-trained Transformer）とは、膨大なテキストデータを事前に学習し、文脈に沿って人間のように自然な文章を生成することができる、トランスフォーマーという技術に基づいた大規模言語モデルです。
詳しく解説
GPTは、Googleが発表したニューラルネットワーク構造であるトランスフォーマーを採用しています。その名前の通り、2つの大きなステップで構築されます。1つ目は「事前学習」で、インターネット上の膨大なテキストデータを読み込み、次に来る単語を予測する訓練を行います。2つ目は「微調整」で、特定の用途に適応させるための追加学習や、人間のフィードバックを反映する訓練を行います。これにより、単なるテキストの穴埋め予測から、質問に回答する、指示に従う、といった高度な会話能力を獲得しました。GPTの登場は、自然言語処理の歴史におけるブレイクスルーとなり、現在の生成AIの急速な発展を牽引しています。
具体例・使われ方
GPTの技術はさまざまな場面で実用化されています。代表的な例がOpenAIの対話型アシスタント「ChatGPT」です。また、文章の要約、外国語の翻訳、プログラミングコードの生成、創造的なライティングの支援など、ビジネスから教育まで多岐にわたるサービスやアプリケーションに組み込まれて利用されています。
似た用語との違い
GPTと「トランスフォーマー」は、全体と一部の関係にあります。トランスフォーマーは、2017年に発表されたニューラルネットワークの基本アーキテクチャ（設計図）そのものを指します。これに対してGPTは、トランスフォーマーの仕組みを文章を生成する用途に特化させ、OpenAI社が大規模なデータで事前学習した具体的なモデルのシリーズを指します。
注意点
GPTは高い性能を持ちますが、万能ではありません。確率的に尤もらしい単語を予測して文章を作る仕組みであるため、事実とは異なる情報をさも正しいことのように出力するハルシネーションと呼ばれる現象が発生します。また、学習に用いられたデータが古ければ最新の情報を反映できない点や、倫理的・著作権的な課題についても注意を払う必要があります。