ChatGPTのモデルとは、ChatGPTに使われている大規模言語モデル(LLM)のことです。膨大な量のテキストデータを読み込ませ、トレーニングされており、文章の生成や日常会話など様々な言語タスクを実行することができます。

本記事では、ChatGPTのモデルについて、仕組みやデータ学習の方法とともにわかりやすくご紹介します。

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ChatGPTのモデルとは？

ChatGPTのモデルとは、ChatGPTに使われている大規模言語モデル(LLM)のことです。LLMとは、膨大な量のテキストデータを読み込ませた自然言語処理のためのモデルのことであり、文章の生成や日常会話など様々な言語タスクを実行することができます。

現在リリースされているChatGPTには、無料プランではGPT-3.5、有料プランでは主にGPT-4というモデルが使われています。

特に、最新のモデルであるGPT-4oは、本物の人間のように感情豊かに会話をすることができ、世界で最も精度の高い生成AIモデルとなっています。

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ChatGPTのモデルGPT-3.5とGPT-4の違い６選

ChatGPTのモデルGPT-3.5とGPT-4の違いとして、以下の6つの観点が挙げられます。

• ①プラン/利用料金
• ②できること
• ③回答精度/回答速度
• ④利用制限
• ⑤入力方法
• ⑥どんな人におすすめか

それぞれについてわかりやすく紹介していきます。

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①プラン/利用料金

GPT-3.5は、ChatGPTの無料プランに搭載されているモデルであり、無料で利用することができます。

GPT-4は、ChatGPTの有料プランに搭載されているモデルであり、月額20ドル（日本円で約3,000円）の利用料金がかかります。

②できること

GPT-3.5であっても、文章作成やアイデア出しなど基本的なアウトプット生成は可能です。

GPT-4では、基本的な機能に加えて、Web上での最新情報の参照やプラグイン機能の使用などが可能となり、活用の幅が大きく広がります。

③回答精度/回答速度

GPT-4では、あまりに複雑な質問以外は、基本的に数秒以内に回答が出力されます。高度な質問や複雑な指示にも対応し、回答精度も圧倒的に高いです。

GPT-3.5も一定の精度での回答が可能ですが、有料版と比べると回答内容はシンプルであり、やや回答までに時間がかかることが多いです。

④利用制限

GPT-3.5では、混雑時には利用制限がかかることがあります。一方で、GPT-4の場合、混雑時にも優先的に利用することができます。

⑤入力方法

GPT-3.5では、テキストを入力して質問をするという入力方法のみが可能です。一方、GPT-4では、画像やPDF資料の読み取り、エクセルからのデータ抽出なども可能です。

⑥どんな人におすすめか

GPT-3.5は、主にプライベートでChatGPTを使いたい人におすすめです。一方、GPT-4は、仕事の効率化や業務の質向上に役立てたいビジネスパーソンにおすすめです。

【図解】ChatGPTの仕組みとは？

ユーザーが質問を入力すると、ChatGPTがWeb上の大量のテキストをスキャンして関連するワードを抽出します。

その後、抽出したワードから次に来るワードの確率をワードごとに計算し、最も確率の高いワードを選択して回答します。

ただし、回答にバリエーションをもたせるため、最も確率の高いワード以外のワードを選択して回答することもあります。

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ChatGPTに自社データを学習させる３つの方法

ChatGPTに自社データを学習させる代表的な方法として以下の３つが挙げられます。

• ①プロンプトエンジニアリング：非エンジニアでも実装可能
• ②RAG(Retrieval-Augmented Generation)：膨大なデータからの検索に強み
• ③ファインチューニング：自社の目的・用途に特化したChatGPTを構築

それぞれについてわかりやすく紹介していきます。

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①プロンプトエンジニアリング：非エンジニアでも実装可能

1つ目の方法は、プロンプトエンジニアリングによるデータの学習です。

そもそもプロンプトエンジニアリングとは、ChatGPTに入力する質問や指示の内容を工夫することで、適切な回答を引き出すことを指します。

ChatGPTに入力する質問や指示に、自社データをテキストで入力したり、CSV、PDFファイル、URLなどを添付することで、自社データを学習した回答を得ることができます。

メリット

• 非エンジニアでも実行可能：プロンプトエンジニアリングには、エンジニアリングの専門知識やスキルが必要ないため、非エンジニアの方でも比較的簡単に、自社データを学習させることができます。
• コストが低い：ChatGPTへの入力内容を変更するだけなため、追加での料金などはかかりません。

デメリット

• プロンプトエンジニアリングスキルが必要：自社データを活用しChatGPTから適切な回答を得るためには、質問や指示の設計や記述のフォーマットなどのスキルが必要となります。
• 学習データ量の制限：プロンプトエンジニアリングでは入力できるデータ量に限りがあるため、膨大な顧客とのやりとりや社内データなどを学習させることには向いていません。

②RAG(Retrieval-Augmented Generation)：膨大なデータからの検索に強み

2つ目の方法は、RAG(Retrieval-Augmented Generation)によるデータ学習です。

RAGとは、ChatGPTが質問に回答する際に、ChatGPTのデータベースに加え、膨大な自社のデータベースから情報を検索し、回答させるように自社データを組み込む手法のことを指します。

メリット

• 膨大なデータ量の学習が可能：RAGではプロンプトエンジニアリングと異なり、膨大な量のデータを学習させることができます。そのため、自社データをフル活用した業務効率化やサービス創出が可能となります。
• 最新データに基づく回答：RAGではChatGPTと自社のデータベースが接続されており、常に最新のデータを活用した回答を得ることが可能です

デメリット

• 導入ハードルが高い：RAGには設計と実装に高度なエンジニアリング知識やスキルを有する人材による開発体制が必要となります。
• 回答時間が長い：RAGでは回答の際に、膨大な自社データを検索させることになるため、回答までに長い時間を要する傾向があります。

③ファインチューニング：自社の目的・用途に特化したChatGPTを構築

3つ目の方法はファインチューニングによるデータ学習です。

ファインチューニングによる学習では、ChatGPTの提供するAIモデルに、自社データを学習させることで、モデル自体を自社専用のものにアップデートします。

これにより、自社の業界や事業領域、特定のタスクに対して精度高く活用可能な自社専用のChatGPTを構築することが可能です。

メリット

• 業界やタスクに特化可能：モデル自体をアップデートするため、自社の業界、事業領域や特定のタスクに特化した精度の高い回答を得られるようになります。
• ユーザーが利用しやすい：モデル自体が自社のニーズにカスタマイズされたものになっているため、AIの知識の乏しい社員でも簡単に自社独自のChatGPTを利用できるようになります。

デメリット

• 導入ハードルが高い：ファインチューニングには設計と実装に高度なエンジニアリング知識やスキルを有する人材による開発体制が必要となります。
• コストが高い：モデルの学習には膨大なデータを学習させる必要があり、その過程でChatGPTのAPIに対して従量課金での支払いをすることとなります。また、学習に用いるデータセットを収集・整理するコストもかかることとなります。