大原雄介のエレ・組み込みプレイバック

ChatGPTで盛り上がるクラウドAIサービスとAIプロセッサ（1/3 ページ）

エレクトロニクス／組み込み業界の動向をウオッチする連載。今回は、2月に入って急速に認知度が拡大したChatGPTと、その膨大な計算量を支えるクラウドやAIプロセッサについて考察する。

公開 2023年03月22日 09時02分

[TechFactory]

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　2023年2月で外せない大きなトピックに、ChatGPTを挙げても異論のある方は少ないだろう。ChatGPTのリリースそのものは2022年11月末で、そこからわずか5日で100万ユーザーを超え、2カ月で1億ユーザーに達したというから、なかなか凄まじい勢いである。日本では2月に入って急速に認知度が拡大し、多くのユーザーが試してはその結果をSNSに上げていたりするので、ご覧になった方も多いかと思う。

　ChatGPTそのものはまだ実験段階というか、十分に学習していない項目に対しては平気でうそをつく（図1）あたりは、実用に耐えるのか？と言われると怪しいわけだが、きちんと学習をさせた場合、2023年1月17日にペンシルバニア大学ウォートン校の研究結果によれば、MBAの試験に合格する程度の能力を既に備えているとする。つまり使い方次第では、これまでエキスパートシステムやナレッジベースと呼ばれていたものを、ChatGPTベースで構築する事が現実的な射程に入ってきたわけだ。加えて言えば、これに適切なフロントエンド（例えば音声認識や音声生成システム）を組み合わせれば、これまで多数のオペレータを張り付けていたコールセンターの業務の一部を代替する事も可能とみられている。

図1　存在を全否定された（笑）

　これに先立つ2022年に大きな話題を集めたのはStable Diffusionである。これはテキストの形で指示を与えると、それに合わせた画像を自動生成してくれるというサービスである（図2）。これも発表当初から認識を集めており、日本ではAI絵師なる言葉まで発明された。このStable Diffusionも、当初はいろいろ玩具扱いされていた気がするが、（3月のニュースではあるが）脳が知覚した内容を解析して画像化するなんて研究が出てきており、新たな領域に進もうとしている。

図2　合ってるような、合ってないような

　ただ、ChatGPTにしてもStableDiffusionにしても、小規模なシステムでは現実的な速度で利用するのは難しい。ChatGPTはもともとGPT（Generative Pre-trained Transformer）-3と呼ばれる言語モデルを改良したGPT-3.5のネットワークをベースに構築されている。ただもともとのGPT-3の時点でパラメータ数1750億個という巨大なネットワークであり、学習データは570GBほどとされている。GPT-3.5は当然これを上回っているはずだが、具体的な数字などは発見できなかった。さて、GPT-3もGPT-3.5もLLM（Large Language Model:大規模言語モデル）の一つであり、さまざまな処理を行わせることが可能であるが、その一方で生成された文章が必ずしも人間の好むものになるとは限らない（例えばポリティカルコレクトネスとか）という問題があった。これに対処するために、人間のフィードバックを基にモデルを学習させる仕組みが考え出された。

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