GPTモデルの仕組みをわかりやすく解説！

Posted at 2024-12-31

こんにちは！今日は、AIの中でも注目されているGPTモデルについて、「どうやってテキストを生成しているのか」を分かりやすく解説します。中学生でもイメージできる基本の話から、数式を使った具体的な仕組みまで説明しますよ！
※この記事は、ChatGPTの出力を基に作成しています。

GPT（Generative Pre-trained Transformer）は、コンピューターが自然な文章を作るためのAIモデルです。本や記事、インターネット上の文章を大量に学習して、次に来る言葉を予測しながら文章を生成します。

例えば、以下のようなことが得意です：

GPTは「次にどんな言葉が来るか」を考えるのが得意な、言葉の予測マシンみたいなものです！

GPTは、以下のような流れで文章を作ります：

次の言葉を予測する
「私は朝ごはんに〇〇を食べました」という文を考えると、「〇〇」の部分に来そうな言葉を予測します。例えば、「パン」「ご飯」「オムレツ」などです。
過去の文脈を考慮する
文の中での「文脈」を考えながら、次の言葉を選びます。「朝ごはん」という言葉があれば、「パン」や「ご飯」が選ばれやすくなります。
選んだ言葉をつなげる
これを何度も繰り返して、自然な文章が完成します。

簡単に言えば、「次に来る言葉」を予測するゲームを何度も繰り返して文章を作っています。

GPTの仕組みは、条件付き確率という考え方を使っています。文章全体の確率は次のように表されます：

$$
P(w_1, w_2, \dots, w_n) = P(w_1) \cdot P(w_2|w_1) \cdot P(w_3|w_1, w_2) \cdot \dots \cdot P(w_n|w_1, w_2, \dots, w_{n-1})
$$

具体的には、「朝ごはん」の後に「パン」が来る確率や、「食べました」が続く確率を計算します。

文章を「トークン」と呼ばれる小さな単位に分解します。
例：「私は朝ごはんにパンを食べました」→ [私は, 朝ごはんに, パンを, 食べました]

各トークンを「埋め込みベクトル」と呼ばれる数値に変換します。これでコンピューターが意味を計算しやすくなります。

GPTは「トランスフォーマー」という仕組みを使い、自己注意機構（Self-Attention）で文脈を考慮します。この仕組みは次のような数式で表されます：

$$
\text{Attention}(Q, K, V) = \text{softmax}\left(\frac{QK^\top}{\sqrt{d_k}}\right)V
$$

これによって、文脈に応じて重要な単語に集中して次のトークンを決めます。

トランスフォーマーの出力を基に、全語彙の中から次のトークンの確率を計算します：

$$
P(w_{i+1}|w_1, w_2, \dots, w_i) = \text{softmax}(\mathbf{W}_o \cdot \mathbf{h}_i + \mathbf{b}_o)
$$

最も確率が高いトークンを選びます。

GPTは、「次に来る言葉を予測する」というシンプルな仕組みをもとに動いています。ただ、その裏側には大量のデータ学習や高度な数学が詰まっています。

この記事では、GPTの基本から、数式を使った仕組みの説明までを簡単にまとめました。GPTの文章生成の流れを理解することで、AIの面白さや仕組みの奥深さを感じてもらえたら嬉しいです！

ぜひ、GPTを使うときに「どうやって文章を作っているのかな？」と考えながら楽しんでみてください！