【基礎概念理解】ChatGPT と ChatGPT API と GPT3 と GitHub Copilot
ChatGPTとChatGPT APIとGPT3の違い
ChatGPTとChatGPT APIとGPT3の違いを教えてください
これら3つの要素について説明します：
-
GPT-3：GPT-3はOpenAIが開発した大規模な人工知能言語モデルです。このモデルは、インターネット上のテキストを大量に学習して、人間が書いたような自然なテキストを生成する能力を持っています。
-
ChatGPT：ChatGPTは、GPT-3モデル（またはそのバリエーション）を基にした特定のアプリケーションです。このアプリケーションは、人間との対話を模倣するように設計されており、ユーザーが入力したプロンプトに対して自然なテキストを生成します。
-
ChatGPT API：ChatGPT APIは、開発者が自分のアプリケーションやサービスにChatGPTの機能を組み込むためのプログラミングインターフェースです。このAPIを使用すると、開発者は自分のアプリケーションから直接ChatGPTモデルにリクエストを送信し、モデルからの応答を受け取ることができます。
したがって、GPT-3は広範な人工知能モデル、ChatGPTはそのモデルを使用した対話型アプリケーション、そしてChatGPT APIはそのアプリケーションの機能を自分のプロジェクトに組み込むためのツールということになります。
GPT3のAPIも存在しますか？
はい、存在します。OpenAIはGPT-3のAPIも提供しています。このAPIを使用することで、開発者はGPT-3の能力を自分のアプリケーションやサービスに組み込むことが可能です。
GPT-3 APIは、OpenAIが提供する大規模な人工知能言語モデルの能力を活用するためのインターフェースで、その使用法は非常に広範です。対話型の応答生成から、特定の質問への答え、さらには文章の生成や要約、翻訳など、多岐に渡るタスクをGPT-3が行うことができます。
ただし、APIを使用するためには、OpenAIとの契約が必要となり、使用料が発生します。また、OpenAIの利用ポリシーに従う必要があります。
GitHub Copilot
GitHub Copilotはどのような人工知能モデルを利用していますか？またGitHub Copilotとはそもそもどんなものですか？
GitHub Copilotは、OpenAIとGitHubが共同開発したAIベースのコード補完ツールです。GitHub Copilotは、GPT-3ベースのCodexというモデルを利用しています。
GitHub Copilotは、プログラミング時にコードの提案を行うための支援ツールとして作られています。それはあたかもエンジニアの"共同パイロット"のように、新しい関数の名前を決めたり、未完成の行を完成させたり、新しい行を提案したりします。
GitHub Copilotは公開されている大量のコードを学習し、その知識を用いてプログラムを書く助けをします。そのため、ほとんどすべてのプログラミング言語とフレームワークに対応しています。
なお、GitHub Copilotが提案するコードは100%正確であるとは限らず、利用者自身が最終的なコードの品質や適切性を判断する必要があります。
ChatGPTもGitHub Copilotも、GPT3ベースの人工知能モデルを利用していて、それぞれ対話形式やコード生成に特化したアプリケーションとして作られたものという認識でよいですか？
その認識は正確です。
-
ChatGPT: GPT-3ベースのモデルを利用し、対話形式で自然言語の理解と生成を行います。これは、ユーザーとの対話を通じて問いに答えたり、テキストを生成したりするためのモデルです。
-
GitHub Copilot: これもGPT-3ベースのモデル（具体的にはCodexというバリエーション）を使用していますが、こちらはプログラムコードの生成に特化しています。大量の公開ソースコードから学習しており、ユーザーが書き始めたコードを元にその続きを推測したり、新しい関数やクラスを生成したりします。
両者ともに、GPT-3の強力な言語理解と生成能力を利用していますが、その応用先が異なるということです。
Codexというバリエーションという意味が分かりません。解説していただけますあk？
Codexは、OpenAIが開発したプログラミングコード生成モデルで、GPT-3と同じ変換器アーキテクチャ（transformer architecture）をベースにしています。このモデルは、大量の公開ソースコードから学習しており、プログラミングの問題を解決するためのコードの生成や、ユーザーが書き始めたコードの補完などに利用されます。
つまり、「バリエーション」という表現は、CodexがGPT-3と同じような構造を持つが、学習データや特定のタスクに対する調整（フィネチューニング）が異なる、という意味で使われています。
GitHub Copilotは、このCodexモデルを使用しており、ユーザーがコーディングを行う際の補助や助言を提供します。
GPT3をベースとして、特定のタスクにチューニングしたバリエーションというものは、何種類も存在しているのですか？
OpenAIの公式情報では、GPT-3の特定のバリエーションについて具体的に何種類存在するかは明記されていません。ただし、GPT-3はその設計と学習能力から、特定のタスクに対してフィネチューニングするための基盤となるモデルとして利用されています。
例えば、ChatGPTやCodex（GitHub Copilotのバックエンドで使用されているモデル）のように、特定の目的に合わせてフィネチューニングされたGPT-3のバリエーションが存在します。これらのモデルは、対話システムやコード生成といった特定のタスクを実行するために調整されています。
このように、GPT-3は多様なタスクに対してカスタマイズ可能な特性を持っており、多種多様な用途に応じたバリエーションが可能性としては存在します。ただし、それら全てが公に利用可能なわけではなく、多くは特定の企業や研究機関内部で使用されている可能性があります。
つまり、GPT3というモデルはいろんなことができるため、やりたいことに合わせてチューニングした結果、Codexが作られたりGitHub Copilotが作られたりChatGPTが作られたりしているという認識でよいですか？
はい、その理解でほぼ正確です。GPT-3は非常に汎用性の高いAIモデルであり、その性能を活かして多様なタスクに対応するように調整（フィネチューニング）することが可能です。
CodexやChatGPTはその一例で、GPT-3を基にして特定の目的（コード生成や自然言語の対話など）に特化した形で調整されています。
ただし、一点補足すると、GitHub Copilot自体はAIモデルではなく、AIモデルであるCodexを利用するツール（サービス）という位置づけになります。
Discussion