GPTモデルのパワーをご覧ください。テキスト生成、NLPタスク、チャットボット、コーディングなどのための高度なトランスフォーマーベースのAIです。主な機能を今すぐ学びましょう！
GPT (Generative Pre-trained Transformer) は、高度な人工知能（AI）モデルのファミリーを指します。 人工知能（AI）モデル 人間のようなテキストを理解し、生成することができる。OpenAIによって開発された モデルは ラージ・ランゲージ・モデル（LLM）である。 自然言語処理 自然言語処理（NLP）の分野に革命をもたらした。 この頭字語は、モデルの核となる特徴を示している：「ジェネレイティブ "は新しいコンテンツを作成する能力を示し Pre-trained "は膨大なデータセットでの初期学習段階を意味し、"Transformer" は、この この高度な処理を可能にする Transformer」は、この高度な処理を可能にする基本的なニューラルネットワーク・アーキテクチャを示す。
GPTモデルのバックボーンは トランスフォーマー・アーキテクチャーである。 研究論文「Attention Is All You Need」で紹介されたトランスフォーマー・アーキテクチャである。データを逐次処理する以前のリカレント ニューラル・ネットワーク（RNN）はデータを逐次的に処理するが、トランスフォーマーはアテンション・メカニズムを利用する。 アテンション・メカニズムを利用する。 を同時に処理する。これにより、モデルは文中の異なる単語の重要性を、互いの距離に関係なく評価することができる。 これにより、文脈やニュアンスを効果的に捉えることができる。
トレーニングには2つの重要な段階がある：
GPTモデルは研究室の枠を超え、広く使用される商用ツールへと移行した。その代表的な例が2つある：
GPTはテキスト中心であるが、最新のAIシステムはGPTとコンピュータビジョン（CV）を組み合わせることが多い。 コンピュータ・ビジョン（CV）と組み合わせることが多い。例えば モデルは画像を「見る」ことができ、GPTモデルはそれについて「話す」ことができる。これらのモデルの役割を区別することは重要である。 これらのモデルの役割を区別することが重要である。
次の例は、以下のワークフローを示している。 YOLO11が オブジェクトを検出し、GPTモデルの構造化プロンプトを作成するワークフローを示します。
from ultralytics import YOLO
# Load the YOLO11 model for object detection
model = YOLO("yolo11n.pt")
# Run inference on an image to "see" the scene
results = model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")
# Extract detected class names to construct a context-aware prompt
detected_objects = [model.names[int(cls)] for cls in results[0].boxes.cls]
prompt = f"Write a creative short story involving these items: {', '.join(detected_objects)}"
# This prompt can now be sent to a GPT API for generation
print(f"Generated Prompt: {prompt}")
その能力にもかかわらず、GPTモデルは次のような課題に直面している。 幻覚。 幻覚のような課題もある。また AI倫理や学習データに内在するバイアスに関する懸念もある。
未来はマルチモーダル学習にある。 GPT-4のようなモデルは、テキスト、画像、音声を同時に処理できる。 である。スタンフォード人間中心AI研究所（HAI）のような組織は スタンフォード人間中心AI研究所（HAI）のような組織は、このような基礎モデルをより強固なものにする方法を積極的に研究している。 これらの基礎モデルをより強固なものにする方法を積極的に研究している、 解釈しやすく、人間の価値観に沿ったものにする方法を積極的に研究している。これらの進化するモデルと効果的に相互作用することで、以下のようなスキルも生まれている。 プロンプトエンジニアリングというスキルも生まれている。 インプットを最適化し、可能な限り最良のモデルアウトプットをもたらす。
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