【完全解説】ChatGPTを支える「GPT」と「Transformer」の仕組みを初心者でも徹底理解

近年、AI技術の進化は目覚ましく、特にChatGPTのような大規模言語モデル（LLM）は私たちの日常生活に深く浸透し始めています。まるで人間と話しているかのような自然な対話能力、文章生成、要約、翻訳など、その応用範囲は広がるばかりです。

しかし、「ChatGPTがすごいのはわかるけれど、一体中で何が起こっているんだろう？」と疑問に感じたことはありませんか？その驚異的な能力の根幹には、「GPT」と「Transformer」という二つの重要な技術があります。

この記事では、AIや機械学習の専門知識がなくても、ChatGPTの「脳」とも言えるGPTとTransformerの基本的な仕組みを深く、正確に理解できるよう、分かりやすい言葉と具体例を用いて徹底的に解説します。この記事を読み終える頃には、AIがどのようにして情報を処理し、人間らしい応答を生成しているのか、その本質的なメカニズムが見えてくるでしょう。さあ、AIの最前線への扉を開きましょう。

GPTとは何か？ その名の意味を紐解く

まずは、ChatGPTの名前にも含まれる「GPT」という言葉から、その核心に迫ります。「GPT」は「Generative Pre-trained Transformer」の略です。この3つの単語それぞれに、AIがテキストを生成する仕組みの秘密が隠されています。

• Generative（生成）： これは、AIがゼロから新しいテキストを生み出す能力を持っていることを意味します。単に既存の情報を検索して表示するのではなく、まるで人間が文章を書くように、独自の言葉で創造的な内容を作り出すことができます。
• Pre-trained（事前訓練）： AIモデルが、インターネット上の膨大な量のテキストデータ（書籍、記事、ウェブサイトなど）を用いて、事前に大規模な学習を済ませていることを指します。この事前訓練によって、モデルは言語のパターン、文法、事実知識、さらにはある程度の常識までを習得します。
• Transformer： そして、この最後の単語こそが、現代のAIブームの中心にある「トランスフォーマー」という特定の種類のニューラルネットワーク（機械学習モデル）を指します。トランスフォーマーは、その後の全てのAIモデルの性能を劇的に向上させた画期的な技術であり、この記事の主役です。

ChatGPTのようなモデルは、基本的に「次に続く単語が何であるか」を予測するように訓練されています。一見すると単純なこの予測能力が、いかにして長大な文章や人間らしい対話を生み出すのでしょうか？

その鍵は、「繰り返しの予測とサンプリング」にあります。モデルはまず、与えられたテキストの次に続く可能性のある単語を複数予測し、それぞれの確率を計算します。そして、その確率分布の中からランダムに（ただし、確率が高いものを優先して）一つの単語を選び出します。選ばれた単語を元のテキストに付け加え、再びこのプロセスを繰り返すことで、次々と新しい単語が生成され、最終的に意味のある長い文章が構築されるのです。

例えば、GPT-2とGPT-3（GPT-3はGPT-2よりもはるかに大きなモデル）を比較すると、モデルの規模が大きくなるほど、生成されるテキストの質が飛躍的に向上することが知られています。これは、より多くのパラメーターとデータで学習することで、より複雑な言語パターンや文脈を理解できるようになるためです。

ChatGPTのようなチャットボットの場合、この予測モデルを応用するために、ユーザーとの対話形式を模倣する「システムプロンプト」と呼ばれる設定を事前に与えるなどの工夫が凝らされています。これにより、モデルは「ユーザーの質問に優秀なAIアシスタントとして応答する」という文脈を理解し、その役割に合ったテキストを生成できるようになります。

Transformerの全体像：AIが情報を処理する「脳」の働き

GPTの核となる「Transformer」は、AIが人間のように言葉を理解し、文脈に応じた適切な応答を生成するための画期的なフレームワークです。Transformerがどのように情報を処理するのか、その全体像を段階的に見ていきましょう。

入力のトークン化とベクトル化：意味の「数値表現」

AIは、私たちが話すような自然な言葉をそのまま理解することはできません。そのため、まず入力されたテキストをAIが処理できる形に変換します。この最初のステップが「トークン化」と「ベクトル化」です。

1. トークン化： 入力された文章は、まず「トークン」と呼ばれる小さな単位に分割されます。テキストの場合、これは単語、単語の一部、記号などになることが多いです。画像や音声を扱うモデルの場合、トークンは画像の区画や音声の断片に対応します。
2. ベクトル化（埋め込み）： 分割された各トークンは、次に「ベクトル」と呼ばれる数値のリストに変換されます。このベクトルは、そのトークンの意味を何らかの形で表現するものです。高次元空間の座標として考えると、意味的に近い単語（例えば、「王」と「女王」）は、この空間内で互いに近いベクトルになる傾向があります。この変換は、モデルの最初の「重み」の集まりである「埋め込み行列」によって行われます。

例えば、GPT-3では、約50,257種類のトークン（語彙サイズ）があり、それぞれのトークンが約12,288次元（12,288個の数字のリスト）のベクトルに変換されます。これは、単語の意味を非常に多角的に捉えるためのものです。

データ処理の主要ブロック：情報を練り上げる仕組み

トークンがベクトル化された後、これらのベクトルはTransformer内部の主要なブロックを通過し、互いに情報を交換しながらその意味を更新していきます。Transformerの主要なブロックは以下の2つです。

1. アテンションブロック：文脈に応じた意味の調整役
   「モデル」という単語は、「機械学習モデル」という文脈と「ファッションモデル」という文脈で意味が異なります。アテンションブロックは、入力された文の中でどの単語が他のどの単語と関連しているのかを把握し、その文脈に合わせて各単語のベクトルの意味を更新する役割を担います。これにより、AIは単語単体の意味だけでなく、その周囲の文脈を加味した、より豊かな意味を理解できるようになります。アテンション機構こそ、Transformerが画期的な成果を上げた核心技術です。
2. 多層パーセプトロン（フィードフォワード層）：意味の深化を促す独立処理
   アテンションブロックを通過したベクトルは、次に多層パーセプトロン（フィードフォワード層とも呼ばれます）を通ります。ここでは、それぞれのベクトルが他のベクトルに干渉することなく、独立して同じ演算を受けます。このブロックは、各ベクトルの持つ意味をさらに深く掘り下げ、より複雑な特徴を抽出する役割を果たします。まるで、それぞれの情報が個別に「問いかけ」を受け、その答えに基づいて値を更新していくようなものです。

これらのブロックを何度も（Transformerは通常、これらのブロックを複数層重ねて構成されます）繰り返すことで、各トークンのベクトルは文脈を完全に吸収し、文章全体の根本的な意味を表現するようになります。このプロセスを通じて、AIは単語同士の関連性や文脈を深く理解し、最終的に適切な応答を生成する能力を獲得するのです。

巨大な行列演算としてのAIの学習と動作

これらの演算の全ては、数学的には「巨大な行列の掛け算」として表現されます。AIの学習とは、この基礎となる行列に含まれる無数の「重み（Weights）」を調整することに他なりません。重みは、AIの振る舞いを決定する「ダイヤルやノブ」のようなもので、データを使って学習することで、最適な値に調整されていきます。

例えば、GPT-3には1,750億ものパラメーター（重み）がありますが、これらは数万にも及ぶ行列としてまとめられ、データの処理を行います。重みはAIの「脳」の構造を形成し、処理されるデータ（入力テキストのベクトルなど）は、その構造の中を流れる具体的な情報と考えることができます。

Transformerは、一度に処理できるテキストの量に上限があり、これを「コンテキストサイズ」と呼びます。GPT-3ではこのコンテキストサイズが2048トークンに設定されており、これはAIが「記憶」として扱える文脈の長さを決定します。初期のチャットボットで会話が長くなると文脈を見失うように感じられたのは、このコンテキストサイズの限界によるものでした。

AIの「言葉の理解」の土台：単語埋め込み（Word Embeddings）とは？

AIが自然言語を理解する上で、単語の意味を数学的に表現する「単語埋め込み（Word Embeddings）」は極めて重要な概念です。人間が言葉の意味を直感的に捉えるように、AIは高次元のベクトル空間で単語の意味を捉え、関連性を見出します。

埋め込み行列：単語を意味のベクトルへ変換

先にも触れたように、テキストの処理は、入力された単語（トークン）を数値のベクトルに変換することから始まります。この変換を担うのが「埋め込み行列（Embedding Matrix）」です。この行列は、モデルが学習する「重み」の一部であり、それぞれの単語がどのようなベクトルになるかを決定します。

例として、GPT-3では約50,257の語彙（トークンの種類）があり、それぞれのトークンは約12,288次元のベクトルに埋め込まれます。この最初の埋め込み行列だけで、約6.17億ものパラメーターが存在します。

高次元空間での意味表現：意味の方向性

単語埋め込みの面白い点は、これらのベクトルが高次元空間内での「点」や「方向」として、言葉の意味を表現する点にあります。例えば、3次元空間で点を視覚化するのと同様に、単語のベクトルもその空間内の位置によって意味的な関連性を示します。具体的には、意味的に似た単語のベクトルは、空間内で互いに近い位置に配置されます。

古典的な例として、以下のようなベクトル演算が知られています。

「王」のベクトル – 「男性」のベクトル + 「女性」のベクトル ≒ 「女王」のベクトル

これは、AIが学習の過程で、ある特定の「方向」が性別の情報を表すように調整されたことを示唆しています。つまり、高次元空間内の特定の方向が、ある種の意味（性別、数、国籍など）と関連付けられるようになるのです。

内積：ベクトルの類似性を測る指標

二つのベクトルがどれだけ「揃っているか」を数学的に測る方法が「内積」です。内積の値は、ベクトル同士の類似性を示します。例えば、二つのベクトルが同じ方向を向いていれば正の値になり、垂直であればゼロ、逆方向であれば負の値になります。AIは、この内積の計算を通じて、単語間の意味的な関連性や類似性を判断します。

例えば、「猫」の複数形から単数形を引いたベクトルと、他の単語の埋め込みベクトルの内積を計算することで、「複数性」をどれだけ強く持っているかという定量的な指標を得ることができます。この能力こそが、AIが文脈に合わせた適切な単語を選び出す土台となります。

AIが「次の一手」を予測するメカニズム：出力層とソフトマックス関数

Transformerの各ブロックを通過し、文脈を完全に吸収した各トークンのベクトルは、最後に「次に来るトークン（単語）」の確率分布を生成するための処理へと進みます。これが、AIが「次の一手」を予測する最終段階です。

掘り出し行列（Unembedding Matrix）：確率の素となる「ロジット」の算出

Transformerの最終層で得られた文脈を含むベクトルは、「掘り出し行列（Unembedding Matrix）」と呼ばれる別の重み行列によって変換されます。この行列は、語彙にある約5万の全トークンそれぞれに対応する数値を導き出します。これらの数値は「ロジット（Logits）」と呼ばれ、まだ確率ではありませんが、次に来るトークンの候補としての「強さ」を表しています。

この掘り出し行列も、埋め込み行列と同様に、約6.17億ものパラメーターを持っており、モデル全体の重みの重要な一部を構成しています。

ソフトマックス関数：ロジットを確率分布に変換

ロジットのリストは、そのままでは確率として解釈できません（負の値や1より大きい値が含まれる可能性があり、合計も1になりません）。そこで登場するのが「ソフトマックス関数（Softmax function）」です。

ソフトマックス関数は、任意の数値のリストを受け取り、以下の条件を満たす「確率分布」へと変換する標準的な方法です。

• 全ての値が0と1の間に収まる。
• 全ての値を足し合わせると合計が1になる。

この関数を適用することで、各トークンのロジットが、次に出現する確率として表現されます。例えば、文脈がハリーポッターで「教授」という単語の後に「一番嫌いな先生」という情報があれば、ソフトマックス関数は「スネイプ」という単語に高い確率を割り当てるでしょう。

温度（Temperature）パラメータ：生成の多様性を調整

ChatGPTのようなAIでは、このソフトマックス関数に「温度（Temperature: T）」と呼ばれるパラメータを導入し、生成されるテキストの多様性や予測性を調整することが可能です。温度は、まるで熱力学における温度のように、モデルの「創造性」をコントロールします。

温度が高いほど、確率は低いけれども面白い単語が選ばれる可能性が高まり、より創造的で予測不能なテキストが生成されます。逆に、温度が低いほど、モデルは最も確実な単語を選び、より保守的で予測可能なテキストを生成します。

まとめと次のステップ：AIの未来への扉を開く

ここまで、ChatGPTの根幹を支える「GPT」と「Transformer」の仕組みについて、段階的に解説してきました。GPTが「Generative Pre-trained Transformer」の略であり、TransformerがAIが言語を理解し生成するための「脳」のような働きをしていることをご理解いただけたかと思います。

具体的には、以下の主要なポイントを押さえました。

• GPTは「次に続く単語の予測」を繰り返し、新しいテキストを生成する。
• Transformerは、テキストをトークンとベクトルに変換し、アテンションブロックで文脈を理解し、多層パーセプトロンで意味を深化させる。
• 単語埋め込みは、単語の意味を高次元の数値ベクトルとして表現し、意味の類似性を数学的に扱うことを可能にする。
• 最終的な出力層とソフトマックス関数が、次に出現する単語の確率を計算し、温度パラメータで生成の多様性を調整する。

これらの仕組みを理解することは、単にAIの内部動作を知るだけでなく、AIがなぜこれほどまでに人間らしいコミュニケーションを可能にするのか、そして今後のAI技術がどのような方向に進化していくのかを洞察するための重要な土台となります。AIはもはやSFの世界の話ではなく、私たちの仕事や生活に深く関わる現実の技術です。

この知識を足がかりに、さらに深くAIの世界を探求してみませんか？ 最新のAI応用事例や、他の深層学習モデルについて調べてみるのも良いでしょう。きっと、あなたの知的好奇心を刺激する新たな発見があるはずです。