GPT（Generative Pre-trained Transformer）とは、OpenAIによって開発された自然言語処理（NLP）のための生成的事前学習モデルの一つです。トランスフォーマーというアーキテクチャをベースにしており、大量のテキストデータから言語の構造を学習することで、テキスト生成、質問応答、文章要約、テキストベースの質問応答、翻訳など、多岐にわたる言語タスクを処理することが可能です。
GPTシリーズは、その発展に伴い複数のバージョンがリリースされています。GPT-1の公開以降、GPT-2、GPT-3、GPT-4と進化を遂げ、モデルの容量が増大し、学習に使用されるデータの量も増加しました。特にGPT-3以降は、数十億のパラメータを持ち、広範囲にわたるテキストデータで学習されていることで知られています。これにより、非常に多様で複雑なテキスト生成タスクを高い精度で行うことが可能になりました。
GPTモデルの特徴は、大規模な事前学習と少量のファインチューニング（特定のタスクに対してモデルを微調整するプロセス）によって、幅広い言語関連タスクに柔軟に対応できる点にあります。この事前学習とファインチューニングのアプローチにより、特定のタスク用にデータを大量に集めて学習させる必要がなく、既に学習された一般的な言語モデルをベースにして迅速にタスク特化型のアプリケーションを開発することができます。
GPTの応用は非常に広範で、自動文章生成、質問応答システム、文章校正、コンテンツの要約、会話型AI、さらにはプログラミングコードの生成に至るまで、多岐にわたります。これらの技術は、教育、エンターテイメント、ビジネス、科学研究など、さまざまな分野での革新を促進しています。
また、2023年にはGPT3やGPT4をチャット形式で操作することができるサービス「ChatGPT」もリリースされて注目を集めました。
GPTの発展は、AIと自然言語処理の分野における重要な進歩の一つとされ、今後もその進化は続くと予想されます。しかし、その影響力と能力の高さに伴い、倫理的な使用、プライバシー保護、偏見の最小化など、技術的、社会的課題に対する慎重な対応も求められています。