ChatGPT（GPTモデル）に学習してもらいたいのに、学習方法についてどうやって適用させるかわからないと悩んでいますか？

この記事は、ChatGPT（GPTモデル）の学習方法に興味がある初心者をターゲットに、

• Fine-Tuning
• Few-Shot Learning
• Embedding

の基本を徹底解説します。

この記事を読むことで、

初心者でもChatGPT（GPTモデル）の学習方法についての基本知識を習得し、ChatGPT（GPTモデル）を特定のタスクに適応させる方法が理解できるようになります。

なお、この記事では便宜上、「ChatGPT」「GPTモデル」が混在しますが、CHATGPTとGPTシリーズ、GPTモデルの違いなどにつきましては、【初心者向け】CHATGPTとGPTシリーズのすべて: 各バージョンの違いをわかりやすく解説をご参考ください。

また、この記事では内容を分かりやすくするために、まだ追加学習を行っていないGPTモデルを「地頭が良く、大学での基礎教育を終えた新入社員」に比喩し、GPTモデルを「カスタマーサポートのチャットボット」として利用するシーンで解説をします。

つまり、GPTモデルが一人の新入社員としてカスタマーサポートを担当するという例えで説明します。

GPTモデルの基本概要と活用方法

GPTモデルは、AI技術の進化により広く利用されている自然言語処理モデルですが、その活用方法は多くの初心者にとって難解に感じられることがありますので、まずは、

• GPTモデルの概要
• GPTモデルの基礎学習の重要性
• 特定の専門分野での活用のための学習方法

を初心者にも分かりやすく解説します。

 GPTモデルの概要

GPTモデルは、人工知能の一種で、自然言語処理を行うためのモデルです。文章を生成したり、質問に答えたり、文章を要約したりすることができます。GPTモデルは、たくさんの文章データを学習して、その知識を使ってタスクをこなします。

GPTモデルの基礎学習の重要性

GPTモデルは、大量の文章データから言語のパターンや知識を学びます。この基礎学習が終わった状態のGPTモデルは、一般的なタスクはできますが、特定の専門分野でのタスクには対応できません。

例えば、GPTモデルが一人の新入社員としてカスタマーサポートを担当することになったとします。受け答えは問題なく出来るでしょうが、業界特有の事情や企業自身のスタンスをまだ把握していないがゆえに、抽象的な回答になってたり、ふわっとした応答で逆に顧客を怒らせてしまうかもしれません。

そこで、追加の学習が必要となります。

特定の専門分野での活用のための学習方法

特定の専門分野でのタスクにGPTモデルを活用するには、

• Fine-Tuning
• Few-Shot Learning
• Embedding

という3つの学習方法があります。これらの方法を使って、GPTモデルを特定のタスクに適応させることができます。

要は、この新入社員（GPT君）に更に学習してもらうということです。

これから詳しく説明していきますが、

Fine-Tuningは、GPTモデルに特定のタスクを効果的にこなす能力を付与するために行われる追加学習のことです。例えば、新入社員（GPT君）にカスタマーサポートの研修プログラムやセミナーに参加させることに相当します。この方法でGPTモデルは、特定の業界や企業のカスタマーサポートのようなタスクに対応できるようになります。

対してFew-Shot Learningは、OJT（On-Job-Traingin）であるように、手本を示しながらタスクを遂行してもらうイメージです。

一方、、Embeddingは、データをベクトル形式に変換し、GPTモデルが理解できるようにする重要なプロセスです。例えると、新入社員（GPT君）に業界や企業独自の言葉や概念などの辞書や教材を詰め込んだタブレットを持たせます。これにより、GPT君は「学習しなくても」これらの知識を引き出すことができます。

Fine-Tuning：タスクに特化したGPTモデルの学習方法

まずは、GPTモデルを特定のタスクに特化させるための学習方法であるFine-Tuningを紹介します。これは、GPTモデルをさらに強化し、特定の分野でのパフォーマンスを向上させるための方法です。例えるなら、新入社員（GPT君）に業界や企業特有の研修プログラムやセミナーに参加させることに相当します。

なぜFine-Tuningが必要か

GPTモデルが特定のタスクに対応できるようにするためには、そのタスクに関連するデータで追加の学習を行う必要があります。これをFine-Tuningと言います。Fine-Tuningを行うことで、GPTモデルは特定のタスクに適応し、高い精度でタスクをこなすことができます。

Fine-Tuningの手順

Fine-Tuningの手順は、以下の通りです。

1. 特定のタスクに関連するデータセットを用意する
2. GPTモデルにデータセットを学習させる
3. 学習が終わったら、GPTモデルを評価して精度を確認する
4. 必要に応じて、学習を繰り返す

ここで、新入社員（GPT君）がカスタマーサポートの担当者として働く際に、Fine-Tuningの過程を想像してみましょう。

まず、企業は過去のカスタマーサポートのやり取りやFAQなど、関連するデータセットを用意します。

次に、GPT君はそのデータセットを学習し、企業独自のカスタマーサポートのスタイルや言葉遣いを身につけます。

学習が終わったら、GPT君のパフォーマンスを評価し、必要に応じて学習を繰り返します。

この一連のプロセスにより、GPT君は特定のタスクに適応し、高い精度でカスタマーサポートを行うことができるようになります。

【参考】Fine-Tunningの具体例

FineTunningの場合は、まず「Input：Output」、「質問：回答・などのような形式で、データセットを用意します。

その後、APIを通じてFine-Tunningをします。

Fine-Tuningのハードルと対策

Fine-Tuningのハードルは、大量のデータセットの用意と技術者が必要であることです。しかし、GPTモデルは賢いため、少ないデータでも効果的に学習させる方法があります。それがFew-Shot Learningです。

Few-Shot Learning：少ないデータでもGPTモデルを効果的に利用する方法

では、Few-Shot Learningはどういう学習方法かというと、少ないデータでGPTモデルを効果的に学習させる方法です。この方法では、GPTモデルの柔軟性と賢さを活かして、限られたデータで効果的な学習が可能です。例えるなら、新入社員（GPT君）が先輩社員からのOJT（On-the-Job Training）を受けてタスクを遂行していくイメージです。

Few-Shot Learningの概要

Few-Shot Learningは、少ないデータセットでGPTモデルを効果的に学習させる方法です。これが必要な理由は、特定のタスクに関連するデータが少ない場合や、大量のデータを用意するのが難しい場合があるからです。たとえば、新入社員（GPT君）がカスタマーサポートを担当する際、会社独自の用語や業務フローについて習得する必要がありますが、その教材が限られている場合があります。Few-Shot Learningを活用すれば、限られた教材でも効果的にGPT君に知識を身につけさせることができます。

Few-Shot Learningの実践方法

Few-Shot Learningの実践方法は、以下の通りです。

1. 過去に解決した問題とその答えのデータを用意する
2. GPTモデルにデータを入力し、新しい問題に対する答えを生成させる
3. 生成された答えの精度を確認し、必要に応じて学習を繰り返す

ここで、新入社員（GPT君）がカスタマーサポートの担当者として働く際に、Few-Shot Learningの過程を想像してみましょう。

企業は過去のカスタマーサポートのやり取りやFAQなど、関連するデータセットを用意しますが、このときデータ量が少ない場合があります。

次に、GPT君はその少量のデータセットを学習し、企業独自のカスタマーサポートのスタイルや言葉遣いを少しずつ身につけます。学習が終わったら、GPT君のパフォーマンスを評価し、必要に応じて学習を繰り返します。

この一連のプロセスにより、GPT君は少ないデータでも特定のタスクに適応し、ある程度の精度でカスタマーサポートを行うことができるようになります。

Few-Shot Learningの限界と対策

しかし、Few-Shot Learningには限界もあります。例えば、学習データが極端に少ない場合や、タスクが非常に複雑である場合は、精度が低くなることがあります。このような状況では、新入社員（GPT君）に対し、より多くの研修やOJTを提供することで、知識やスキルを補強する必要があります。具体的には、Fine-TuningやEmbeddingを活用してGPTモデルの学習効果を向上させることができます。

【参考】Few-Shot Learningの具体例

Promptに、回答のサンプルを入れることです。

Promptについて、「初心者でもできる！ChatGPTの力を引き出す正しいプロンプト（Prompt）の作り方とコツを解説」では、非常に分かりやすく、しかし、詳しく解説していますので、Few-Shot-Learingを使いこなす前提として、ぜひご一読ください。

例えば、

• リンゴ
• バナナ
• ニンジン
• スカイラインアルファード
• 木村拓哉

を分類してもらう時に、予め[果物],[リンゴ]という回答例をPromptに入れることです。

また、以下2つのPromptがあるので、それぞれをChatGPTに投げて結果をみてください。

[果物],[リンゴ]を回答例にするPromptです。

続いて、

今度は、[日産],[スカイライン]を回答例にするPromptです。

この2つの結果を比較してみてください。

なお、Few-Shot-Learingを含むプロンプトエンジニアリングのスキルを身につけると、ChatGPTを使って稼ぐこともできます。詳しく知りたい方は「一般人がChatGPTで稼ぐ方法～AIで収益化（マネタイズ）する3の方法とコツを解説」をご参考ください。

Embedding：GPTモデルに学習させるデータ表現方法

Embeddingは、データをベクトル形式に変換し、GPTモデルが理解できるようにする重要なプロセスです。これは、新入社員（GPT君）に、業界の知識や必要な情報を詰め込んだタブレットを持たせるようなイメージです。GPT君は、学習していないものの、タブレットをいつでも参照できるので、これらの知識や必要な情報をいつでも活用できるような状態になります。

ベクトルデータベースとは

ベクトルデータベースは、Embeddingを通じて生成されたベクトルデータを保存し、GPTモデルが参照できるようにするデータベースです。これは、新入社員（GPT君）がタブレットを使って、業界固有の知識や情報を効率的に取り出し、活用できるようにする仕組みです。

Embeddingの利用方法

Embeddingの利用方法は、以下の通りです。

1. データをベクトルに変換する
2. GPTモデルにベクトルデータを入力し、学習させる
3. 学習が終わったら、GPTモデルを評価して精度を確認する
4. 必要に応じて、学習を繰り返す

これをGPT君の例にすると、

1. 新入社員（GPT君）が、業界固有の知識や情報をタブレットに保存する
2. 新入社員（GPT君）が、タブレットの情報を使ってタスクをこなす
3. 新入社員（GPT君）のパフォーマンスを評価する
4. 新入社員（GPT君）が、更なるスキル向上のために繰り返し学習する

になります。

EmbeddingによるGPTモデルの学習効果

Embeddingを使ってGPTモデルに学習させることで、データを効果的に表現し、高い精度でタスクをこなすことができます。これは、新入社員（GPT君）が、タブレットに詰め込まれた業界の知識や情報を使って、短時間で業務に適応し、さまざまなタスクを効率的にこなせるようになることに相当します。また、Embeddingを使うことで、異なるデータタイプを組み合わせて学習させることも可能になります。これにより、GPTモデルの活用範囲が広がり、さまざまなタスクに対応できるようになります。

例えば、カスタマーサポートの分野でのGPTモデルの適用を考えると、Embeddingは、顧客からの問い合わせ内容や対応履歴など、さまざまなデータタイプをベクトル形式に変換し、GPT君が効率的に理解できるようにします。これにより、GPT君は、カスタマーサポート業務における問題解決や、適切な対応を提案する能力を短時間で習得し、実践できるようになります。

まとめ：初心者にも理解できるGPTモデルの学習方法の紹介

この記事では、GPTモデルの学習方法であるFine-Tuning、Few-Shot Learning、Embeddingについて説明しました。

GPTモデルは非常に強力な自然言語処理モデルですが、特定のタスクに適応させるためには、Fine-TuningやFew-Shot Learning、Embeddingといった手法が必要です。これらの方法を適切に組み合わせることで、GPTモデルはさまざまなタスクに対応し、高い精度でタスクをこなすことができます。

最後にもう一度例え話で理解を深めよう

ここに地頭が良く、大学での基礎教育を終えた新入社員がいます（GPTモデル）。

この社員にカスタマーサポートを担当させます。（GPTモデルを使ったチャットボット）。

この新入社員は普通の受け答えはできるものの、実務経験の欠如ゆえに、パフォーマンスは期待しているほど高くありません。

そこで、パフォーマンスを上げる3つの方法があります。

まずは、研修プログラムやセミナーに参加させることです（Fine-Tunning）。

それから、先輩社員が手本を見せるOJTもあります（Few-Shot-Learing）。

この2つは、実際に新入社員は新しいことを学習しているのに対して、

3つ目の方法は、「必要な知識が詰め込まれたタブレットを持たせる」ことです（Embedding ）。

若干の雑談：ChatGPT（GPTモデル）を学習させるのにどの手法が一番おすすめ？

最後に、ChatGPT（GPTモデル）を学習させるのにおすすめの手法について簡単に触れてから終わりにしたいと思います。

現実的に、2023年4月27日今現在、Fine-TunninできるのはGPTのベーシックモデルのみなので、かなり特化されたタスクのために絞り込んだ学習データセットでない限り、これらのベーシックモデルをFine-Tunningしても、パフォーマンスがGPT3.5 TurboやGPT4を超えることはありません。

軽自動車をTunningしてもフェラーリを越えることはないというようなイメージです。

既に何回も繰り返していますが、GPTは賢いです。賢いので、吸収も早く、一般的なタスクであれば、Few-Shot-Learingだけで事足ります。ただ、Few-Shot-Learingは学習サンプルをPromptに入れることから、どうしてもToken数の制限に引っ掛かります。

そういう時は、Embedding を検討しましょう。

なお、Promptについて、「初心者でもできる！ChatGPTの力を引き出す正しいプロンプト（Prompt）の作り方とコツを解説」では、非常に分かりやすく、しかし、詳しく解説していますので、Few-Shot-Learingを使いこなす前提として、ぜひご一読ください。