自然言語処理 (NLP) の最新開発であるGPT-4 、技術的に大きな進歩を遂げています。特に、 AI コンテンツ生成に革命をもたらし、高品質のコンテンツを誰でもすぐに利用できるようにします。
パラメーターは、入力データの処理と出力データの生成におけるニューラル ネットワークの機能を決定する数値です。 GPT-4にいくつのパラメーターがあり、それらが何をするのかを知ることは、特に興味深く重要です。それは圧倒的だと思いますか？
幸いなことに、この記事では、 GPT-4パラメーターとその目的について知っておくべきことをすべて説明します。
GPT-4で未来に出会う
この主題を深く掘り下げる前に、言語理解における最新かつ最も先進的な反復であるGPT-4を通じて、人工知能の計り知れない機能を探ってみましょう。
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GPT-3 パラメーター、 GPT-4パラメーター、 ChatGPTパラメーターは同じですか?
まず、この重要な点を明確にすることが重要です。すべての GPT は NLP モデル、つまり実用的なアプリケーションのためのフレームワークを表します。一方、 ChatGPT GPT テクノロジーに基づいて構築されたチャットボットです。つまり、前述の実用的なアプリケーションを表します。この区別は、 GPT-4のパラメーターの数とその使用法を理解するために不可欠です。
次に、 ChatGPT 、 GPT-3 、およびGPT-4パラメーター数の比較に移ります。
GPT のパラメーターの数は、モデルのバージョンが上がるごとに着実に増加しました。 GPT-1 と名付けられた最初のものは 1 億 1,700 万個のパラメータを持っていましたが、次の亜種は 15 億個のパラメータを誇りました。 ChatGPTユーザーの多くが最もよく知っているバージョンである GPT-3 では、パラメーター数がさらに増加し、最大 1,750 億に達しました。 GPT-4パラメーター数は、前例のない 100 兆個に達する可能性があります。
これにより、 GPT-3 とGPT-4の簡単な比較が得られますが、ユーザーがアクセスできるチャットボットとしてのChatGPTは何を意味するのでしょうか?
答えは簡単です。 ChatGPT -3 (および 3.5) は現在でも無料で使用でき、GPT-3 モデルを利用しています。言い換えれば、これらのバージョンのチャットボットには 1,750 億のパラメーターがあります。一方、最新のChatGPTバージョン (有料サブスクリプションでのみ利用可能) は、 GPT-4のパラメーター数 (推定 100 兆) で動作します。
GPT パラメーターの意味と目的は数値によって変わらないことに注意してください。これは、話の次の部分、つまりGPT-4モデルのサイズと実際の使用につながります。
GPT-4にはパラメーターがいくつあり、それらは何をするのでしょうか?
ChatGPT -4 にパラメータがいくつあるかについての最初の答えは、圧倒されるかもしれません。つまり、 ChatGPTモデルの正確なサイズは現在不明です。なぜ？ ChatGPTの創設者であり所有者である OpenAI は、単にその情報を明らかにしませんでした。ただし、推測の余地がないわけではありません。
現在の最良の推定値はAX Semanticsから得られており、 GPT-4のパラメータ数は約 100 兆であるとされています。しかし、それは何を意味するのでしょうか？
基本的に、 ChatGPT -4 の 100 兆個のパラメーターにより、言語モデルは依然として制限内ではありますが、人間の脳の仕組みをより適切にエミュレートできます。述べられた推定が真実であれば、この巨大なGPT-4モデル サイズは、 ChatGPTより人間に近い論理プロセスと言語を処理するのに役立つ可能性があります。
GPT-4パラメータは、その機能と目的に応じて異なります。機能面では、隠れユニット、階層、注目頭数に応じてパラメータを設定できます。目的に応じて、パラメーターはモデル構成、学習パラメーター、位置パラメーター、およびハイパーパラメーターとして設計されます。これらの一部は GPT モデルとそれを使用するソフトウェアの基本を知らせるため、特定のパラメーターによってバッチ サイズ、入力、モデルの学習速度が決まります。
一言で言えば、 GPT-4パラメーターは、モデルが学習してクエリに応答するためのフレームワークを提供します。これらはメカニズムの歯車、あるいはアルゴリズムのコード行として考えることができます。各パラメータは、データが次のパラメータに転送される前に、特定のデータが特定の所定のカテゴリに分類されるかどうかを決定します。これらのパラメータを一致させて機能させることで、より正確な結果が保証され、エラーが発生する余地が少なくなります。
GPT-4パラメーターの内部動作を説明するには、機械学習と自然言語処理について深く掘り下げる必要がありますが、これについては別の機会に説明します。今のところは、簡単な定義を決めましょう。
GPT-4パラメーターは、NLP モデルがクエリを理解し、より正確な応答を提供するのに役立ちます。
しかし、 GPT-4パラメーターの数が全体のストーリーにおいて重要なのはなぜでしょうか? GPT-4モデル サイズの重要性については、以下をお読みください。
GPT-4パラメーター数が重要なのはなぜですか?
GPT のパラメーターは、「多ければ多いほど良い」という単純な原理に基づいて機能します。実際、この原則はコンピューターとデータ サイエンスの多くの側面に当てはまります。プロセッサ コアとスレッドが増えると処理能力が向上し、RAM が増えるとコンピューティングがよりスムーズになり、パラメータが増えると GPT モデルがより強力になります。
理由は簡単です。 GPT モデルのパラメーターが多ければ多いほど、より適切に学習し、何をするように求められているかを判断できます。 ChatGPTに質問するとき、あなたはプログラマとして行動しているのではなく、(ほとんどの場合) 会話している一般人です。ただし、水面下ではコンピューター プログラムにコマンドを発行しています。
これは、モデルが何を伝えているのか、どのような結果を生成すべきかを理解する必要があることを意味します。ご想像のとおり、このタスクは、本質的にバイナリ システムのすべてを理解するマシンにとっては非常に複雑になる可能性があります。このため、パラメーターのサイズは非常に重要です。マシンは、出力を生成する前に、より多くのパラメーターを使用して無数の二項決定を行うことができます。
GPT-4パラメーターを理解する
GPT テクノロジーは、機械学習と言語処理における興味深い発展です。 GPT-4には膨大な数のパラメーターがあるため、可能性はこれまで以上に大きくなります。 100 兆個のパラメーターの推定が的中している場合、 GPT-4が人間と同じように人間の言語を理解するという最終目標に近づいていることを意味します。