2023/10/14 (更新日: 2023/10/15)

ChatGPT?米国オープンAI社が開発した言語成A生Iの事！どう使うの？今更聞けない人の為に・・

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ChatGPT?

今更、聞けないですよね。

言葉は知っていても、どんなモノで、どう使うのか？

お教えします。

そもそも、オープンAIは、２０１８年に初代GPTを発表しました。

・２０２０年⇒パラメーター数１７５０億　言語

・２０２２年⇒パラメーター数３５５０億　言語

そして・・

・２０２３年⇒パラメーター数1兆以上~　言語・画像

素晴らしい躍進を遂げています。

今から先の時代は、どうなうのやら？？？

生成AI？

生成AIとは、コンピュータが学習したデータを元に、新しいデータや情報をアウトプットする技術です。従来のAIが決められた行為の自動化が目的であるのに対し、生成AIはデータのパターンや関係を学習し、新しいコンテンツを生成することを目的としています。

生成AIには、以下の種類があります。

画像生成AI

画像生成AIは、画像データを入力することによって、その画像の特徴を学習し、新しい画像を生成するAIです。

テキスト生成AI

テキスト生成AIは、テキストデータを入力することによって、そのテキストの特徴を学習し、新しいテキストを生成するAIです。

音声生成AI

音声生成AIは、音声データを入力することによって、その音声の特徴を学習し、新しい音声を生成するAIです。

動画生成AI

動画生成AIは、動画データを入力することによって、その動画の特徴を学習し、新しい動画を生成するAIです。

生成AIは、さまざまな用途で使用できます。

コンテンツの生成

生成AIは、コンテンツの生成に使用できます。例えば、画像生成AIは、イラストや写真の生成に使用できます。テキスト生成AIは、記事や小説の生成に使用できます。音声生成AIは、音楽やナレーションの生成に使用できます。動画生成AIは、映画やテレビ番組の生成に使用できます。

研究開発

生成AIは、研究開発にも使用できます。例えば、画像生成AIは、新しい薬の開発に使用できます。テキスト生成AIは、新しいビジネスモデルの開発に使用できます。音声生成AIは、新しい言語の開発に使用できます。動画生成AIは、新しい製品の開発に使用できます。

エンターテインメント

生成AIは、エンターテインメントにも使用できます。例えば、画像生成AIは、新しいゲームの開発に使用できます。テキスト生成AIは、新しい小説や漫画の開発に使用できます。音声生成AIは、新しい音楽や映画の開発に使用できます。動画生成AIは、新しいテレビ番組やアニメの開発に使用できます。

生成AIは、まだ発展途上の技術ですが、さまざまな可能性を秘めています。今後、さまざまな分野で活用されていくことが期待されています。

生成AIの課題としては、以下のようなものが挙げられます。

偏り

生成AIは、学習したデータに偏りがあると、その偏りが生成されたコンテンツにも反映される可能性があります。

悪用

生成AIは、偽情報や差別的なコンテンツの生成に悪用される可能性があります。

安全性

生成AIは、まだ発展途上の技術であり、セキュリティ上の問題が指摘されています。

生成AIは、さまざまな可能性を秘めていますが、課題にも注意が必要です。今後、これらの課題を解決しながら、生成AIが社会に役立つ技術として発展していくことが期待されています。

パラメーター数？

機械学習モデルの学習に使用される変数の数です。パラメーター数が多いモデルは、より複雑なパターンを学習することができますが、学習に時間がかかる傾向があります。

パラメーター数は、機械学習モデルの性能と精度に影響を与える重要な要素です。パラメーター数が多いモデルは、より複雑なパターンを学習することができるため、より正確な予測を生成することができます。しかし、パラメーター数が多いモデルは、学習に時間がかかる傾向があり、また、過学習のリスクが高くなります。

過学習とは、モデルが学習データに過度に適合してしまうことです。過学習したモデルは、学習データでは正確な予測を生成できるものの、新しいデータに対しては正確な予測を生成できなくなる可能性があります。

パラメーター数を決定する際には、以下の点に注意する必要があります。

モデルの目的

モデルの目的が何であるかによって、必要なパラメーター数は異なります。例えば、画像認識モデルでは、より多くのパラメーターが必要になります。

データの量と質

データの量と質が少ない場合は、パラメーター数を多くすることで、モデルの性能を向上させることができます。

計算リソース

パラメーター数が多いモデルは、学習に多くの計算リソースを必要とします。

パラメーター数は、機械学習モデルの性能と精度に影響を与える重要な要素です。適切なパラメーター数を決定することで、モデルの性能を向上させることができます。

パラメーター数を増やすことで、モデルはより複雑なパターンを学習することができます。例えば、画像認識モデルでは、パラメーター数を増やすことで、より細かい特徴を学習することができます。これにより、より正確な画像認識が可能になります。

しかし、パラメーター数を増やすと、学習に時間がかかるようになるというデメリットもあります。また、パラメーター数が多いモデルは、過学習のリスクが高くなります。過学習とは、モデルが学習データに過度に適合してしまうことです。過学習したモデルは、学習データでは正確な予測を生成できるものの、新しいデータに対しては正確な予測を生成できなくなる可能性があります。

パラメーター数を決定する際には、モデルの目的、データの量と質、計算リソースなどを考慮する必要があります。

◆米国オープンAI社

２０１５年にイーロン・マスク、サム・アルトマン、イリヤ・スチューフェンスキーらによって設立された、非営利の人工知能（AI）研究企業です。人類全体に利益をもたらす汎用人工知能（AGI）を普及・発展させることを目標に、AI分野の研究を行っています。

オープンAI社の主な研究成果としては、以下のようなものが挙げられます。