ChatGPTの歴史｜いつから？バージョン一覧と進化を年表で【GPT-6まで】
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▼ChatGPT（チャッピー）はいつから生まれた？
一般の人が使えるようになったのは
2022年11月ですが、
実はChatGPTの始まりは
2017年の1本の論文でした。
GPT-1から2026年10月のGPT-6まで、
チャッピーの約9年の歴史を年表と
「なぜそうなったのか」をまとめます🍵✨
ChatGPTは、2022年に
とつぜん現れたように見えますが、
実は、その前に5年の準備期間がありました。
その後の9年の歴史は、
基本的にずっと同じことのくり返しです。
AIがまちがえる
→ 使う人が声を上げる
→ 作った会社が直す
この繰り返しでAIは進化してきました。
「AIがまちがえる → みんなが指摘する → 直す」
この繰り返しの歴史を1本の糸にして、
9年をたどっていきましょう。
▼ChatGPTの歴史を年表で
第1章 ChatGPTが生まれる前（2017〜2022年）｜なぜ、2022年に生まれたの？
ChatGPTが登場したのは、2022年11月。
でも、ChatGPTのようなAIが、
突然生まれたわけではありません。
その前の5年間の準備期間で、AIが文章を作る力と、
人のお願いに合わせて答える力が、
少しずつ育っていました。
では、準備期間中に
何が起きていたのでしょうか？
順番に見ていきましょう。
▼2017年：Transformer｜今のAIにつながる土台ができた
2017年6月、Googleの研究者たちが
「Transformer（トランスフォーマー）」という
新しいAIの仕組みを論文で発表しました。
Transformerは、文章の中で、
どの言葉とどの言葉が関係しているのかを
とらえるのが得意な仕組みです。
たとえば、
「太郎は、雨が降っていたので、傘を持って出かけた」
という文章。
「傘」が出てくる理由を考えるには、
「雨が降っていた」という部分も
理解する必要があります。
Transformerは、
このような言葉どうしの関係を
とらえるための仕組みを持っています。
この技術は、その後の
AIの発展に大きな影響を与えました。
そして、のちに登場するGPTにも、
Transformerが使われることになります。
▼2018〜2019年：GPT・GPT-2｜大量の文章から、言葉を学ぶ
2018年6月、
OpenAIは「GPT」というAIを発表しました。
GPTは、Transformerと
「先に大量の文章を読ませて学ばせる」
という方法を組み合わせたAIです。
ここで大切なのは、
AIに、いきなり仕事を教えるのではなく、
まず大量の文章を学ばせるという考え方です。
本を読んだり、
文章を書いたりするための土台を、
先に作るイメージです。
そのあと、正解のお手本を使って、
翻訳や質問への回答など、
特定の仕事ができるように調整します。
そして2019年2月、
GPTの次のモデル「GPT-2」が発表されました。
GPT-2は、ウェブ上の
約800万件のページから集めた文章を
使って学習しました。
主な練習方法は、
文章の続きを予測すること。
たとえば、
「今日は天気がいいので、公園に……」
この続きを予測する練習を、何度も繰り返します。
こうして、GPT-2は、
前後のつながりを保ちながら、
長い文章を作れるようになりました。
ただ、OpenAIは、
悪用される心配があるとして、
発表当初はGPT-2の大きなモデルを
すべて公開しませんでした。
AIが文章を作る力を高める一方で、
その力が
悪いことにも使われる可能性が
見えてきたのです。
▼2020年：GPT-3｜少しの例から、いろいろな仕事ができるように
GPT-2から、
さらに進化したのが「GPT-3」です。
2020年5月、OpenAIはGPT-3に
関する研究を発表しました。
GPT-3の大きな特徴は、
いくつかの例を見せるだけでも、
新しい仕事に対応できるようになったことです。
たとえば、AIに翻訳をさせたいとします。
英語：apple
日本語：りんご
英語：book
日本語：本
このような例をいくつか見せると、
AIは、次の英単語も日本語に訳そうとします。
「翻訳して」と
こちらが指示してなくても、
この後に「pen」と送ると、
「日本語:ペン」と返してくれる。
例の並びから
「次も英語と日本語の対応を続けるのだろう」
とモデルが文脈から推測できるようになったんですね。
もちろん、毎回正しくできるわけではありません。
それでも、仕事ごとに
大量のお手本を用意しなくても、
文章で例を示すだけで、
さまざまな作業に対応できるようになりました。
GPT-3は、
1,750億個もの「パラメータ」を持っています。
パラメータとは、
AIが学習を通じて調整する数値のことです。
AIの規模を表すときによく使われます。
当時の大規模な言語AIと比べても、
非常に大きなモデルでした。
ただ、ここで1つ問題がありました。
文章を上手に作れることと、
正しい答えを返せることは、別だったのです。
GPT-3は、もっともらしい文章を作れても、
事実ではないことを
本当のように答える場合がありました。
また、人を傷つける文章を作ってしまう
こともありました。
文章を作る力は育ってきましたが、
人のお願いをきちんと理解し、
役に立つ答えを返すには、
まだ課題が残っていたのです。
▼2022年1月：InstructGPT｜人の評価を使って、答え方を改善
そこでOpenAIが取り組んだのが、
「InstructGPT（インストラクトGPT）」です。
InstructGPTの目的は、
AIをさらに大きくすることだけではありません。
人のお願いに、
もっときちんと応えられるAIを作ること
でした。
そのために、人の力を借りました。
まず、人が「こう答えてほしい」
というお手本を作ります。
次に、AIにいくつかの回答を出させ、
人が「どの答えがよいか」を評価します。
その評価を使って、
AIの答え方を改善していきました。
たとえば、
「小学生にもわかるように説明して」と頼んだとき。
難しい専門用語ばかり並べるのではなく、
簡単な言葉で説明する。
そうした、人が望む答えに近づけるための工夫です。
2022年1月に発表された研究では、
InstructGPTはGPT-3よりも指示に従いやすくなり、
事実ではないことを作り出す頻度も減りました。
さらに、研究で人が回答を評価したところ、
パラメータが100倍以上少ないInstructGPTのモデルが、GPT-3の大きなモデルよりも好まれました。
AIは、ただ大きくすればよいわけではない。
人が望む答えを返せるように育てることも、
大切だったのです。
そして、この
「人の評価を使ってAIを改善する」
という考え方は、
ChatGPTを作るうえでも重要な土台になりました。
▼なぜ、ChatGPTは2022年に生まれたのか？
ここまでの流れを、簡単に整理してみましょう。
2017年： AIが言葉の関係を捉えるための、重要な仕組みが登場した。
2018〜2019年： 大量の文章から学び、文章を作るAIが進化した。
2020年： 少しの例から、さまざまな仕事に対応できるようになった。
2022年1月： 人の評価を使って、お願いに応えやすいAIへと改善する研究が発表された。
そして2022年11月30日、
OpenAIはChatGPT(チャッピー)
を公開しました。
ChatGPTは、それまでの研究を土台に、
会話を通じてAIを使えるようにしたサービスです。
つまり、2022年に
突然すごいAIが生まれたわけではありません。
文章を作る力を育てる研究と、
人のお願いに応える力を育てる研究。
その積み重ねが、
ChatGPTの登場につながったんですね。
次の章では、ChatGPTが公開されてから、
どのように進化していったのかを見ていきます。
→後日公開予定です🍵✨
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