ChatGPT問答「GPTとは、なんですか？」ChatGPTに聞いてみた

この記事は「ChatGPTの活用法をさがす」記事です。（第５回）

ChatGPTバージョン
GPT-5

この記事は2025年9月11日に書きました。

ChatGPTのGPTとは、なんですか？

活用法が分からないChatGPT。

その活用法をさがすため、ChatGPTを質問攻めにする企画の５回目です。

５回目のお題は「ChatGPTのGPTとは、なんですか？」です。

Chatは、なんとなくわかります。

GPTとは、なんでしょうか？

おそらく何かの略語だとは思います。

さっそくChatGPTに聞いてみましょう。

ChatGPTの回答

いい質問ですね

GPTは Generative Pre-trained Transformer（生成的 事前学習済み トランスフォーマー） の略です。

それぞれの単語には意味があります：

• Generative（生成的）
  → テキストを「生成」する能力を持つこと。質問への答えや文章の続きを作るのはこの部分です。
• Pre-trained（事前学習済み）
  → 使われる前に、大量の文章データで「学習」してあるということ。最初から人間の言語のパターンや知識を知っている状態で提供されます。
• Transformer（トランスフォーマー）
  → Googleが2017年に発表したニューラルネットワークの仕組み（モデル構造）の名前。特に「注意機構（Attention）」を使って、文脈を理解しやすくしたものです。
  ChatGPTの「頭脳部分」はこのTransformerをベースにしています。

つまりまとめると、
GPTとは「大量の文章を学習して、Transformerという仕組みを使って自然な文章を生成できるAIモデル」 という意味です。

もし「Transformerって具体的にどんな仕組みなの？」という技術的な部分まで知りたいですか？

—–＜ChatGPTの回答、ここまで＞—–

—–＜ChatGPTの回答、ここから＞—–

了解です
それでは「Transformer」の仕組みを、できるだけ分かりやすく説明しますね。

１：Transformerの基本構造

Transformerは、2017年にGoogleが発表した「Attention Is All You Need」という論文で登場したモデルです。名前の通り、Attention（注意機構） を中心にした仕組みになっています。

主な構成はこの2つです：

1. Encoder（エンコーダー）
   入力（例:「今日は天気が…」）を理解して、意味を圧縮・表現に変換する部分。
   → 翻訳や要約の元になる「意味の地図」を作る。
2. Decoder（デコーダー）
   その「意味の地図」から、出力文（例:「It is sunny today.」）を順に作る部分。
   → 一文字ずつ／一単語ずつ「次に来る単語はこれ」と予測する。

ChatGPTでは、主にDecoder部分だけを使っています。これは「文章を生成すること」に特化しているからです。

２：Attention（注意機構）とは？

人間が会話するとき、「文の中のどの部分が重要か」を自然に意識しますよね。

例：「私は リンゴ が好きだけど、バナナ は苦手。」

次に「それ」と言われたら、「バナナ」のことかもしれない、と推測できます。

TransformerのAttentionも同じで、文の中の単語同士の「関連性」を重み付けして理解します。

これにより、

• 長い文章でも前後の文脈を追える
• 「it」や「あれ」みたいな指示語を正しく処理できる
  といった強みがあります。

３：並列処理が得意

従来のRNNやLSTMは「単語を1個ずつ順番に処理」していました。
Transformerは**全ての単語を一度に見渡せる（並列処理できる）**ため、

• 学習が速い
• 文脈理解が深い
  というメリットがあります。

４：ChatGPTとの関係

• GPTは 「Decoder-only Transformer」
• 大量の文章で「事前学習（Pre-training）」されている
• さらに会話向けに「微調整（Fine-tuning + RLHF）」されている

これによって、自然に質問に答えたり会話できるようになっています。

まとめると：

Transformerは「Attention」を使って文脈を理解するニューラルネットワークの仕組み。GPTはその仕組みをベースにして、文章生成に特化させたAIモデル。

—–＜ChatGPTの回答、ここまで＞—–

Generative Pre-trained Transformer

なるほど

ChatGPTのGPTは「Generative Pre-trained Transformer」ですね。

Generative	テキストを「生成」する能力を持つこと。
Pre-trained	使われる前に、大量の文章データで「学習」してあるということ。
Transformer	Transformerは「Attention」を使って文脈を理解するニューラルネットワークの仕組み。

なんだか難しい言葉がたくさん並んでいます。

Generative（ジェネラティブ）：文章生成のことでしょう。

Pre-trained（プレトレインド）：データベースのことですかね。

Transformer（トランスフォーマー）：「Attention」を使って文脈を理解するニューラルネットワークの仕組み。

？

Attention？

私の知っているTransformer（トランスフォーマー）は「ロボットアニメで車が変形するやつ」くらいです。

どうやら、それとは違うようです。

Transformer（トランスフォーマー）がよく分からないので、続けてChatGPTに質問してみました。

なるほど、わからん

ChatGPTから返ってきたトランスフォーマーの回答は、以下の通りです。

Transformerは「Attention」を使って文脈を理解するニューラルネットワークの仕組み。GPTはその仕組みをベースにして、文章生成に特化させたAIモデル。

なるほど、わからん

ニューラルネットワークは確か「神経網」だったような気がします。

なので

トランスフォーマーは、人間の神経網を模して、文脈を理解する機能なのかもしれません。

難しすぎて分かりませんが、そういうことなのでしょう。

ということで

ChatGPTの G P T の回答は「Generative Pre-trained Transformer（生成的 事前学習済み トランスフォーマー） の略」でした。

あなたは、Transformer（トランスフォーマー）の説明、わかりましたか？

ChatGPTの記事は以上です。

記事は、以上です。
ありがとうございました。