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モデル

GPTとは

Generative Pre-trained Transformer

OpenAIが開発する、デコーダのみのTransformerに基づく生成AIモデルファミリー

LLMOpenAIクローズドウェイト

ひとことで言うと

OpenAIが作っている生成AIのモデルシリーズ。ChatGPTの中核技術。

概要

GPT(Generative Pre-trained Transformer)とは、OpenAIが開発する大規模言語モデルのファミリー。 デコーダのみのTransformerアーキテクチャを採用し、大量のテキストコーパスでの事前学習と、その後の指示チューニング・RLHFによるアライメントを経て、対話・文章生成・コード生成など幅広いタスクに対応する。 ChatGPTの基盤モデルとして広く知られ、モデルの重みは公開されずAPIやサービスを通じて提供されるクローズドウェイトのモデル。 GPT-3以降の世代でパラメータ数と学習データ量を大きく増やしたことで対話・推論性能が飛躍的に向上し、その後継となるGPT-4・GPT-4o・oシリーズ等を通じて、マルチモーダル対応や複雑な推論能力の強化が進められている。

背景

GPTシリーズは、Transformerの登場後、次のトークンを予測する自己回帰型の事前学習を大規模化することで性能が向上するという知見を実証し、その後のLLM開発の方向性に大きな影響を与えた。

歴史

2018年: OpenAIがGPT-1を発表し、Transformerデコーダによる事前学習と個別タスクへの微調整という枠組みを示す。 2019年: GPT-2を発表。 2020年: GPT-3(1750億パラメータ)を発表し、few-shot学習能力を実証。 2022年: GPT-3.5をベースにしたChatGPTが公開され広く普及。 2023年: マルチモーダル対応のGPT-4を発表。 2024年: より高速・低コストなGPT-4oを発表。

アーキテクチャ

自己注意機構を積み重ねたデコーダのみのTransformer構成を基本とし、次トークン予測を学習目標とする事前学習の後、指示チューニングとRLHFによるアライメントを経てChatGPT等の対話型プロダクトとして提供される。

利点

  • 幅広いタスクに対応する汎用性と、継続的なモデル更新による性能向上
  • ChatGPT・API・各種インテグレーションを含む広範なエコシステムと開発者向けツール
  • Function Calling(Tool Calling)等、外部ツール連携の仕組みを早期から整備してきた実績がある

欠点

  • モデルの重みが非公開のクローズドウェイトであり、自前でのホスティングやカスタマイズに制約がある
  • API利用のコストが発生し、大量利用時のコスト管理が必要になる
  • モデルの更新が頻繁で、旧バージョンが廃止(deprecate)される際に既存の実装への追従が必要になる

比較

  • LLM — GPTは、LLMという概念を広く一般に普及させた代表的なモデルファミリーの1つ
  • Claude — GPTとClaudeは、いずれもクローズドウェイトで提供される代表的な商用LLMファミリー
  • 推論モデル — OpenAIのoシリーズは、GPTと並行して提供される推論特化モデルの系統

関連する用語

Claude事前学習推論モデルGeminiGrokCohereT5LLM基盤モデルパラメータトークンアライメント

よくある質問

GPTとChatGPTの違いは?

GPTは基盤となるモデルファミリーの名称。 ChatGPTは、GPTシリーズのモデルに対話用のアライメントを施し、チャットUIとして提供するOpenAIの製品。

GPTシリーズとoシリーズの違いは?

GPTシリーズは汎用的な対話・生成タスク向けのモデル系統。 oシリーズは、出力前に長い内部推論過程を行うことに特化した、OpenAIの推論モデルの系統という違いがある。

参考文献

関連する年表

Transformerの歴史

自己注意機構(Self-Attention)のみで構成されるTransformerアーキテクチャが2017年に登場して以降、自然言語処理から画像・音声まで広がっていった変遷をたどる。

アーキテクチャ7件のイベント / 2017 - 2023

GPTの歴史

OpenAIが2018年のGPT-1から一貫して開発してきたGPTシリーズの変遷。ChatGPTによる一般普及からGPT-5に至るまでの主要リリースをたどる。

モデル8件のイベント / 2018 - 2025

LLMの歴史

Transformerの登場から、ChatGPTによる一般普及、オープンウェイトモデルの拡大、推論特化モデルの登場まで、大規模言語モデル(LLM)全体の主要な流れをベンダー横断でたどる。

モデル8件のイベント / 2017 - 2025

MCP(Model Context Protocol)の歴史

AnthropicがLLMアプリケーションと外部ツール・データを接続する標準として公開したMCPが、主要AIベンダーを巻き込んだ業界標準へと広がっていった過程をたどる。

エージェント5件のイベント / 2024 - 2025

Claudeの歴史

Anthropicが2023年に公開した対話型AI「Claude」の、Claude 2・Claude 3ファミリー・Computer Use・Claude Codeを経てClaude Sonnet 5に至るまでの変遷。

モデル8件のイベント / 2023 - 2026

関連する比較

GPT vs Claude

GPTはOpenAIが開発するクローズドウェイトのLLMファミリー、ClaudeはAnthropicが開発する安全性とアライメントを重視したクローズドウェイトのLLMファミリー。いずれも重みは非公開で、API・チャットサービス経由での利用が基本となる。

GPTClaude

LLM vs GPT

LLMは大規模なテキストコーパスで学習し言語を予測・生成するモデルの総称、GPTはOpenAIが開発するLLMのモデルファミリーの名称。GPTはLLMの一種であり、ClaudeやGemini、LlamaなどもLLMに含まれる。GPTはLLMという概念を広く一般に普及させた代表的なモデルファミリーの1つとなっている。

LLMGPT

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主要クローズドウェイトLLMモデル一覧

GPT・Claude・Gemini・Grok・Cohere等、モデルの重みが非公開でAPI経由で提供される主要なクローズドウェイトLLMを一覧で紹介。各モデルの特徴・開発元比較・発表年表まとめ。

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