ChatGPT-4を使ってみた
巷で話題のChatGPT、無料版だと3.5でChatGPT4を利用するには課金する必要があるらしい。
以前に話題になったときにアカウントを作って少しは使ったことがあったものの、あまり熱心には触ってなかった。
バージョン4になってだいぶ良くなったということなので、課金してみた。
確かにすごい。3.5は回答がめっちゃ早い。4にすると、無課金ぐらいに遅くなってしまう。
4は3.5に比べて賢くなった？ChatGPT自体の説明をしてもらった。
ChatGPT 4
ChatGPTについて、「ニューラルネットワーク」の歴史と共に要素技術を解説してほしい。
ChatGPTは、OpenAIが開発した大規模な言語モデルで、GPT-4（Generative Pre-trained Transformer 4）アーキテクチャをベースにしています。このモデルは、自然言語処理（NLP）タスクにおいて高い性能を示し、多様な質問への回答や文章生成が可能です。ChatGPTの開発に至るまでのニューラルネットワークの歴史と要素技術について説明します。
1. ニューラルネットワークの歴史：
ニューラルネットワークは、1940年代から研究が始まりました。これは、生物学的なニューロン（神経細胞）の働きを模倣することで情報処理が可能なアルゴリズムを開発する試みでした。以降、パーセプトロン、バックプロパゲーション、ディープラーニングなど、様々な技術が発展してきました。
2. ニューラルネットワークの要素技術：
2.1. パーセプトロン：
1958年にフランク・ローゼンブラットによって開発された、最も初期のニューラルネットワークの一つです。単純な二値分類問題を解決できる単層のネットワークで、線形分離可能な問題に対してのみ有効でした。
2.2. バックプロパゲーション：
1980年代に発表された、多層ニューラルネットワークを効率的に学習させるためのアルゴリズムです。誤差逆伝播法とも呼ばれ、出力層から入力層へ向かって逆方向に誤差を伝播させ、ネットワークの重みを更新します。
2.3. ディープラーニング：
2000年代に入り、隠れ層が多数ある深いニューラルネットワーク（ディープニューラルネットワーク）が注目されました。これにより、画像認識や音声認識など複雑な問題に対しても高い性能を発揮するようになりました。
3. GPT-4アーキテクチャの要素技術：
3.1. トランスフォーマー：
2017年にVaswaniらによって提案された、自己注意メカニズム（Self-Attention Mechanism）を用いたニューラルネットワークのアーキテクチャです。トランスフォーマーは、長いシーケンスの扱いや並列計算の効率化に優れており、自然言語処理や時系列データの処理に適しています。GPT-4は、このトランスフォーマーをベースにしています。
3.2. 自己注意メカニズム：
自己注意メカニズムは、入力シーケンス内の各単語が他の単語とどの程度関連しているかを学習することができるアルゴリズムです。これにより、文脈に応じた単語の重要度が自動的に評価され、長い文章でも意味の理解が可能になります。
3.3. 事前学習と転移学習：
GPT-4は、大量のテキストデータを用いて事前学習されます。この事前学習によって、言語の基本的な文法や一般的な知識を獲得します。その後、特定のタスクに対して転移学習を行い、タスク固有の知識を追加で獲得します。
3.4. マスクド言語モデリング：
GPT-4は、マスクド言語モデリングという手法を用いて事前学習を行います。これは、一部の単語をマスク（隠す）し、そのマスクされた単語を予測するタスクを解かせることで、文脈の理解や言語の生成能力を向上させる手法です。
これらの要素技術が組み合わさって、ChatGPTは高い自然言語処理能力を発揮し、様々なタスクで活用されています。今後も、ニューラルネットワークやGPTシリーズの技術は進化し続け、さらに高性能な言語モデルが登場することが期待されます。
ChatGPTに関連する論文を教えて
ChatGPTは、GPT-4アーキテクチャに基づいており、GPT-4はOpenAIによって開発されたGPTシリーズの最新版です。GPTシリーズに関する主要な論文は、以下のとおりです。
1. "Improving Language Understanding by Generative Pre-Training"（2018年）
著者：Alec Radford, Karthik Narasimhan, Tim Salimans, Ilya Sutskever
URL: https://s3-us-west-2.amazonaws.com/openai-assets/research-covers/language-unsupervised/language_understanding_paper.pdf
この論文では、GPT（Generative Pre-trained Transformer）の初代モデルが紹介されています。事前学習と転移学習のアプローチによって、自然言語理解を向上させる方法が示されています。
2. "Language Models are Unsupervised Multitask Learners"（2019年）
著者：Alec Radford, Jeffrey Wu, Rewon Child, David Luan, Dario Amodei, Ilya Sutskever
URL: https://cdn.openai.com/better-language-models/language_models_are_unsupervised_multitask_learners.pdf
この論文では、GPT-2が発表されています。より大規模なデータセットを用いて事前学習されたGPT-2は、生成タスクだけでなく、自然言語処理タスク全般において高い性能を示しました。
3. "Language Models are Few-Shot Learners"（2020年）
著者：Tom B. Brown, Benjamin Mann, Nick Ryder, Melanie Subbiah, Jared Kaplan, Prafulla Dhariwal, Arvind Neelakantan, Pranav Shyam, Girish Sastry, Amanda Askell, Sandhini Agarwal, Ariel Herbert-Voss, Gretchen Krueger, Tom Henighan, Rewon Child, Aditya Ramesh, Daniel M. Ziegler, Jeffrey Wu, Clemens Winter, Chris Hesse, Mark Chen, Eric Sigler, Mateusz Litwin, Scott Gray, Benjamin Chess, Jack Clark, Christopher Berner, Sam McCandlish, Alec Radford, Ilya Sutskever, and Dario Amodei
URL: https://arxiv.org/abs/2005.14165
この論文では、GPT-3が発表されています。GPT-3は、大規模なニューラルネットワークを用いて、数ショット学習やゼロショット学習において優れた性能を達成しました。
GPT-4に関する具体的な論文は、本回答の執筆時点（2023年5月）では公開されていませんが、上記の論文を読むことで、GPTシリーズの発展や、ChatGPTの基盤となる技術について理解を深めることができます。GPTシリーズは、各バージョンごとにモデルの規模が拡大され、より強力な自然言語理解能力が実現されています。また、それに伴い、さまざまな自然言語処理タスクに対して優れた性能を示しています。
GPT-4に関連する論文が公開された際には、さらに詳細な情報や、GPT-4およびChatGPTの性能や技術的な進歩について説明されるでしょう。特に、モデルのスケーラビリティ、事前学習手法の改善、転移学習の効率化、そしてコンピュータリソースの利用効率向上などが検討されることが予想されます。
また、GPT-4やChatGPTに関連する研究では、倫理的な側面やモデルの偏りの問題も重要な議論となっています。これらの課題に対処するためのアプローチや、モデルの安全性を向上させる技術についても、今後の研究で詳細に検討されることが期待されます。
GPTシリーズの進化により、自然言語処理の性能が向上し続けており、より多様なタスクや応用が実現可能になっています。GPT-4やChatGPTに関連する論文を通じて、自然言語処理技術の最前線を理解することができます。
なるほど…？
チャットのタイトルは「ChatGPTの要素技術」になった。
ChatGPT3.5 だとこうなる。（尋ねるたびに違う回答になるが）
ChatGPTについて、「ニューラルネットワーク」の歴史と共に要素技術を解説してほしい。
はい、喜んでお答えします。
「ニューラルネットワーク」は、人間の神経系を模倣して設計された人工知能の一種であり、数学的なモデルとして表現されます。以下で、ニューラルネットワークの歴史と共に、ニューラルネットワークを構成する要素技術について解説します。
1. パーセプトロン
ニューラルネットワークの起源となった技術が「パーセプトロン」です。パーセプトロンは、1957年にCornelius LanczosとFrank Rosenblattによって提唱され、単純な二値分類器として用いられました。パーセプトロンは、入力層、中間層、出力層の3つの層から構成され、各層は複数のノードで構成されます。パーセプトロンは、入力層からの信号を重み付けして中間層に伝え、中間層からの信号を再度重み付けして出力層に伝えることで、入力に対する分類結果を得ることができます。
2. バックプロパゲーション
パーセプトロンは、単純な分類問題には有効であるものの、複雑な問題には適用が限られていました。そのため、多層パーセプトロン（MLP）が提唱され、中間層を増やすことで複雑な問題に対処できるようになりました。しかし、多層パーセプトロンの学習には問題があり、1986年にバックプロパゲーションという学習アルゴリズムが提唱され、多層パーセプトロンの学習が可能となりました。バックプロパゲーションは、誤差逆伝播法とも呼ばれ、出力層から逆方向に誤差を伝播させることで各層の重みを更新していくアルゴリズムです。
3. 活性化関数
ニューラルネットワークの中で最も重要な要素技術の一つが活性化関数です。活性化関数は、入力信号の総和を非線形変換して出力を計算する関数であり、ニューラルネットワークの非線形性を実現しています
以下、ニューラルネットワークの説明が続く。
チャットのタイトルは「ニューラルネットワ技術の解説」。いや、違うんだなあ…。
ChatGPTに関連する論文を教えて
ChatGPTに関連する論文は、以下の2つの論文が挙げられます。
"Language Models are Unsupervised Multitask Learners" (Brown et al., 2020)
この論文は、GPT-3（ChatGPTを含む）の設計と性能について説明しています。GPT-3は、大規模なテキストコーパスを使用して学習された言語モデルであり、事前学習と微調整を組み合わせることで、さまざまな自然言語処理タスクで最先端の性能を発揮しています。
"Improving Language Understanding by Generative Pre-Training" (Radford et al., 2018)
この論文は、GPT-1（ChatGPTの前身）の設計と性能について説明しています。GPT-1は、事前学習と微調整を組み合わせることで、自然言語生成や文章分類などのタスクで最先端の性能を発揮していました。この論文は、GPT-1の成功に基づいて、GPT-3の設計が進化する契機となった論文の一つです。
これらの論文は、ChatGPTの起源となったGPTシリーズの設計と性能について説明しています。これらの論文には、GPTが自然言語処理タスクで優れた性能を発揮するために使用される技術についても詳しく説明されています。
リンクが無いし、年が間違っている？
確かに賢くなっているようだ。3.5のときは、文章はすごいけど内容はイマイチだったものが、内容や質問の解釈も正確になった模様。
賢くはなったけれど、何か仕事に役立つかというと、ちょっと疑問。
自分が詳しくない分野だと何かのお題に対するブログ記事を書いてもらうように依頼したら、一見それっぽい文章が出来上がる。ただ、自分の詳しい分野で細かい質問すると、まだ結構間違ったり変な回答になったりすることがよくある。
ということは、一見それっぽい回答でも自分が詳しくない分野だから気付かないだけで、まだまだ結構間違ったりしているということだよね。
世の中の大多数向けの当たり障りのない文章を書くのはすごく上手い。
現時点では、細かい要素はこちらで指定して、推敲というか文体を整えてもらうやり方が使いどころだろうか？それから突拍子もないことは気付きにもなるので、アイデアをもらうことも既に可能かもしれない。見出し一覧を考えてもらうとか。ブレストに使える？
SFを読むとAIのシンギュラリティだとかの話が出てくるけれど、まだまだ遠そう。好奇心が必要というか、質問と回答ではなくて勝手にAI自身で新しいことを試すようにならないと特異点にはならないよね。天動説の支持が大半を占める世の中で天体の動きを解析して地動説を導き出せるぐらいのことができるようになるには、何か別の視点のブレイクスルーが必要そう。
ChatGPTは自分のことをAIアシスタントと呼んでいるので、シンギュラリティとかの期待が間違っていてAIアシスタントとしては一つ壁を超えたものだということは事実なんだけれども。期待が高すぎたというか。
メッセージ数の制限があるのでプログラムを書いてもらうようなことはまだ試していない。また今度やろう。
