AI 言語モデル BERT および GPT。どの企業がその背後にいるのか、具体的に何ができるのか、そしてその違いは何でしょうか? | o1+

🤖✨ AI言語モデルBERTとGPT

私たちの生活を変えるテクノロジーについての洞察!

AI 言語モデル BERT と GPT は、近年、自然言語処理 (NLP) の世界に革命をもたらしました。これらは、検索エンジンから音声アシスタント、自動翻訳に至るまで、私たちの日常生活に影響を与える数多くのアプリケーションの中心となっています。しかし、これらのテクノロジーを支えているのはどの企業でしょうか。具体的には何ができるのでしょうか。また、両者の違いは何でしょうか?

に適し：

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🌐 BERT: トランスフォーマーからの双方向エンコーダー表現

BERTの背後にある会社

BERT を支援しているのはテクノロジー大手の Google です。 AI と機械学習のリーダーの 1 つとして、Google は 2018 年に BERT を一般に導入しました。 BERT の開発は NLP 研究におけるマイルストーンであり、Google 内外の数多くのアプリケーションに影響を与えました。

BERT とは何ですか?何ができるのですか?

BERT は、「Bidirectional Encoder Representations from Transformers」の略です。これは、単語の左右両方のコンテキストからの情報を考慮することで、テキスト内の単語のコンテキストを理解することを目的とした、事前トレーニングされた言語モデルです。これは、テキストを一方向にのみ読み取る以前のモデルとは異なります。

BERT の双方向性により、モデルは言語におけるより深いつながりと意味を捉えることができます。これは、次の 2 つの主な方法を通じてトレーニングされます。

1. マスクされた言語モデリング (MLM)

これには、文内でランダムに選択された単語をマスクすることが含まれ、モデルはコンテキストに基づいてそれらの単語を予測しようとします。

2. 次の文の予測 (NSP)

モデルは、ある文が別の文に続くかどうかを予測することで、文間の関係を理解することを学習します。

BERTの応用例

BERT により、次のような多くの NLP タスクのパフォーマンスが大幅に向上しました。

質疑応答システム

テキストから質問に対する回答を抽出する機能が向上しました。

テキストの分類

ドキュメントとメッセージをより正確に分類。

感情分析

テキスト内の感情や意見をよりよく認識できるようになります。

固有表現認識 (NER)

名前、場所、組織などのより正確な識別。

Google は、オープンソース リリースを通じて、研究者や開発者がさまざまなアプリケーション向けに BERT をカスタマイズおよび最適化できるようにしました。

🚀 GPT: 生成的な事前トレーニング済みトランスフォーマー

GPT の背後にある会社

GPT モデルは、フレンドリーな人工知能の開発と進歩に特化した研究会社である OpenAI によって開発されました。 OpenAI は 2015 年に設立され、それ以来機械学習においていくつかのブレークスルーを達成してきました。

GPT とは何ですか?何ができるのですか?

GPT は「Generative Pre-trained Transformer」の略です。双方向の BERT とは異なり、GPT は左から右にテキストを生成する単方向モデルです。このモデルは、大規模なデータセットでの事前トレーニングによって人間のようなテキストを生成することに特化しています。

GPT のさまざまなバージョン (GPT、GPT-2、GPT-3、および GPT-4) では、それぞれモデルの機能とサイズが増加しています。特に GPT-3 と GPT-4 は、その優れたテキスト生成機能により世界中の注目を集めています。

GPTの応用例

GPT は、次のようなさまざまなコンテキストで使用できます。

自動テキスト生成

記事、物語、詩を書くこと。

チャットボットと仮想アシスタント

ユーザーと自然に会話ができます。

翻訳

異なる言語間のテキストの翻訳。

コード生成

自然言語記述に基づいてプログラム コードを作成します。

テキストの要約

長い文書の短いバージョンを作成します。

GPT は、文脈に応じて一貫したテキストを生成できるため、多くの業界で強力なツールとなっています。

⚖️ BERT と GPT の違い

1. アーキテクチャとトレーニング方法

BERT は双方向であり、単語の前後のコンテキストを同時に考慮することでテキストを理解することに重点を置いています。トレーニング方法としてMLMとNSPを使用します。

GPT は一方向であり、単語を順番に予測してテキストを生成することに特化しています。前の単語に基づいて各単語が予測される自己回帰手法が使用されます。

2. 応用分野

BERT は主に、テキストの内容や意味を理解するタスクに使用されます。

GPT は、新しいテキストの作成を伴う生成タスクに使用されます。

3. 会社と理念

Google は BERT を使用して、機械の言語理解能力の向上に焦点を当てており、それが Google 検索などの製品に直接反映されます。

OpenAI with GPT は、倫理的配慮に重点を置きながら、人間のようなテキストを生成し、複雑なタスクを完了できる AI を開発することを目的としています。

4. モデルのサイズとアクセシビリティ

BERT はオープンソースとしてリリースされており、コミュニティ全体での研究開発が促進されています。

GPT は、特に新しいバージョンでは、そのサイズと複雑さのためアクセスしにくくなっています。 OpenAI は、使用状況の制御を維持し、悪用を防止するために、API を介したアクセスを提供します。

🏢 モデルの背後にある企業の重要性

GoogleとBERT

Google は、検索エンジンの精度と関連性を向上させるために BERT を開発しました。検索クエリとウェブサイトのコンテンツをより深く理解することで、Google はより関連性の高い結果をユーザーに提供できるようになります。 BERT のオープンソース リリースにより、研究コミュニティも充実しました。

OpenAIとGPT

OpenAI は GPT を使用して、生成モデルがいかに強力であるかを示しました。 GPT-3 と GPT-4 のリリースにより、OpenAI は AI の可能性とリスクについての議論を加速させてきました。 OpenAI は、テクノロジーが責任を持って使用されることを保証するために、制御されたリリース戦略に従っています。

⚠️倫理的考慮事項と課題

BERT や GPT などの言語モデルのパフォーマンスが向上するにつれて、倫理的な問題も生じます。

誤報

GPT の説得力のあるテキストを生成する機能は、誤った情報やフェイク ニュースを広めるために悪用される可能性があります。

偏見と差別

バイアスのあるデータに基づいてモデルをトレーニングすると、既存のバイアスが再現または強化される可能性があります。

データ保護

モデルをトレーニングするために大量のデータを使用すると、個人データの保護について疑問が生じます。

Google と OpenAI は両方ともこれらの課題を認識しており、リスクを最小限に抑えるための対策に取り組んでいます。たとえば、OpenAI は、安全で責任ある AI 開発の必要性を強調し、GPT の使用に関するガイドラインを確立しました。

🔮今後の展望

BERT と GPT の開発は、AI と NLP の新時代の始まりにすぎません。将来のモデルでは、両方のアプローチの長所を組み合わせて、さらに強力で汎用性の高いツールを作成できる可能性があります。

起こり得る展開

ハイブリッドモデル

双方向の理解と生成能力の組み合わせ。

特定のドメインへの適応

医学や法律などの専門分野のトレーニング モデル。

効率の向上

高いパフォーマンスを提供しながら、必要なリソースを削減するモデルを開発します。

より強力な倫理的枠組み

AI の責任ある使用のための基準とガイドラインの確立。

🌟 自然言語処理の進歩

BERT と GPT は、自然言語処理の進歩の印象的な例です。これらは、機械がどのようにして人間の言語を理解し、生成できるようになっているかを示しています。これらのモデルを支える企業である Google と OpenAI は、AI の展望を形成する上で重要な役割を果たしています。

BERT は言語の理解と解釈に重点を置いていますが、GPT はテキストの生成に重点を置いています。それらのアーキテクチャとアプリケーション領域の違いにより、これらは NLP の世界では補完的なツールとなっています。

今後、さらにエキサイティングな展開が待っていることは間違いありません。責任ある研究と倫理的配慮により、BERT、GPT、およびその後継者は、このような強力なツールに伴う課題に対処しながら、人々の生活を向上させるテクノロジーの開発に貢献できます。

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