GPT-3（ジーピーティースリー）

概要\n\nGPT-3(ジーピーティー スリー + Generative Pre-trained Transformer 3)はOpenAI 2020年6月11日論文発表 + 2020年7月API Beta公開のGPT-3で、Pro 175B Parameters + Pro 業界初Mainstream Few-shot Learning LLM + Pro $4.6M Training Cost + Pro Microsoft Azure独占 + Pro Mainstream LLM業界出発点代表機 + Pro Few-shot Learning Heritage継承代表機 + 累計2020-2025年5年Heritage Pro Top独占代表機。GPT-3歴史: 2018-06 Pro GPT-1論文発表(117M Parameters) + 2019-02-14 Pro GPT-2論文発表Pro Famous(1.5B Parameters + Pro Famous "Too dangerous to release"発表) + 2020-06-11 Pro GPT-3論文発表Pro Famous("Language Models are Few-Shot Learners" 175B Parameters) + 2020-07 OpenAI API Beta公開Pro Famous(Pro 業界Pro Mainstream LLM API出発点 + Pro招待制) + 2020-09 Microsoft独占License Pro Famous Story(累計世界Pro Famous M&A類 Heritage) + 2021-08 Pro Codex(GPT-3 Code特化 + GitHub Copilot基盤) + 2022-01 Pro InstructGPT発表Pro Famous(Pro RLHF Reinforcement Learning from Human Feedback + Pro Mainstream RLHF業界出発点) + 2022-11-30 Pro ChatGPT公開Pro Famous(Pro GPT-3.5基盤 + 5日100万User + 2ヶ月1億User) + 2023-03 GPT-4後継 + 累計2020-2025年5年Heritage継承。GPT-3主要機能: (1)OpenAI主導(米国California州San Francisco + 2015-12創業 + Sam Altman Pro CEO + Greg Brockman Pro CTO + Ilya Sutskever Pro Chief Scientist)、(2)Pro 175B Parameters Pro Famous(累計世界Pro 業界初175B Parameters Mainstream LLM Heritage Pro Reference Heritage Pro Top独占)、(3)96 Layer + 96 Attention Heads + 12,288 Hidden Dimension(Pro Mainstream Transformer Architecture)、(4)2,048 Token Context Window(Pro Mainstream Token Context当時)、(5)Pro Common Crawl + WebText2 + Books1/2 + Wikipedia学習(Pro 累計499B Token)、(6)Pro $4.6M Training Cost Pro Reference(Pro 業界Pro Mainstream LLM Training Cost業界出発点)、(7)Pro 業界初Mainstream Few-shot Learning LLM(Pro 論文 "Language Models are Few-Shot Learners" + Pro 業界Pro Mainstream Few-shot Learning Heritage Pro Reference Heritage Pro Top独占)、(8)Pro 2020-09 Microsoft独占License Pro Famous(Pro Mainstream Microsoft Azure統合 + 累計2020-2025年5年Pro Microsoft独占Heritage継承)、(9)Pro 2021-08 Codex(GPT-3 Code特化 + Pro GitHub Copilot基盤 + Pro Mainstream AI Coding業界出発点)、(10)Pro 2022-01 InstructGPT/RLHF Pro Famous(Pro Mainstream RLHF業界出発点Heritage Pro Reference Heritage Pro Top独占)、(11)Pro 2022-11 ChatGPT基盤(GPT-3.5 + Pro Mainstream ChatGPT革命基盤)、(12)Pro Mainstream LLM業界出発点代表機 + Pro Few-shot Learning Heritage継承代表機 + 累計2020-2025年5年Heritage Pro Top独占代表機 + Pro業界History派 + Pro OpenAI派 + Pro 175B派 + Pro Few-shot Learning派 + Pro Microsoft独占派 + Pro Codex派 + Pro RLHF派 真価発揮。GPT-3 vs 競合LLM比較: GPT-3(2020-、本レコード、OpenAI + 175B Parameters + Pro Few-shot Learning + Pro Microsoft独占 + 5年Heritage)・GPT-1(2018-06、117M Parameters)・GPT-2(2019-02、1.5B Parameters + Pro "Too dangerous")・BERT(2018-10、Google + 340M + Encoder型)・T5(2019-10、Google + 11B)・LaMDA(2021-、Google + 137B)・PaLM(2022-04、Google + 540B)・LLaMA 1(2023-02、Meta + 7B-65B)・GPT-3.5(2022-11、OpenAI + ChatGPT基盤)・GPT-4(2023-03、OpenAI + Pro Multimodal + Pro推測1.76T MoE)・Claude 1(2023-03、Anthropic)・Gemini Ultra(2024-02、Google DeepMind)、GPT-3 = Pro 業界初Mainstream Few-shot Learning + 175B + Pro Microsoft独占 + 5年Heritage、GPT-1/GPT-2 = Pro前世代、BERT/T5/LaMDA/PaLM = Pro Google系競合、GPT-3.5/GPT-4 = Pro後継、Claude/Gemini = Pro後継競合。GPT-3歴史的影響: (1)Pro Mainstream LLM業界出発点 + 5年Heritage、(2)Pro 175B Parameters Pro Famous + Pro 業界初Mainstream、(3)Pro Few-shot Learning + Pro 論文 "Language Models are Few-Shot Learners"、(4)Pro $4.6M Training Cost + Pro Mainstream Cost出発点、(5)Pro 2020-09 Microsoft独占License + Pro Famous M&A、(6)Pro 2021 Codex + Pro GitHub Copilot基盤、(7)Pro 2022-01 InstructGPT/RLHF + Pro Mainstream RLHF業界出発点、(8)Pro 2022-11 ChatGPT基盤(GPT-3.5)、(9)Pro 96 Layer + 96 Heads + 12,288 Hidden Dim、(10)Pro業界History派 + Pro OpenAI派 + Pro 175B派 + Pro Few-shot派 + Pro RLHF派 真価発揮。Future: 2020-GPT-3 + 2024-GPT-4o + 2025-o3 + Pro Mainstream LLM業界Top独占継続Heritage継続。\n\n## 主な特徴・仕組み\n\n- : 2020-06-11 "Language Models are Few-Shot Learners"\n- : 2020-07\n- : Sam Altman/Greg Brockman/Ilya Sutskever\n- \n- \n- \n- \n- : 累計499B Token\n- \n- \n- \n- : GitHub Copilot基盤\n- : Pro Mainstream RLHF出発点\n- \n- \n\n## スペック比較表\n\n| LLM Model | 公開年 | 開発元 | Parameters | Heritage |\n|-----------|--------|--------|-----------|----------|\n| GPT-1 | 2018-06 | OpenAI | 117M | 前世代 |\n| BERT | 2018-10 | Google | 340M | Encoder型 |\n| GPT-2 | 2019-02 | OpenAI | 1.5B | "Too dangerous" |\n| T5 | 2019-10 | Google | 11B | 前世代Encoder/Decoder |\n| | 2020-06-11 | OpenAI | 175B | Pro Mainstream出発点 |\n| LaMDA | 2021 | Google | 137B | 内部のみ |\n| Codex | 2021-08 | OpenAI | GPT-3 Code特化 | GitHub Copilot基盤 |\n| InstructGPT | 2022-01 | OpenAI | GPT-3 + RLHF | Pro RLHF出発点 |\n| PaLM | 2022-04 | Google | 540B | 内部 |\n| ChatGPT (GPT-3.5) | 2022-11-30 | OpenAI | GPT-3.5 | Pro Mainstream革命 |\n| GPT-4 | 2023-03 | OpenAI | 推測1.76T MoE | Pro Multimodal |\n| LLaMA 1 | 2023-02 | Meta | 7B-65B | Pro Open Source出発 |\n| Claude 1 | 2023-03 | Anthropic | 非公開 | Pro Anthropic |\n| Gemini Ultra | 2024-02 | Google DeepMind | 非公開 | Pro Multimodal |\n\n## 具体例・対応製品\n\n- : 175B\n- \n- \n- : GitHub Copilot基盤\n- : RLHF\n- : GPT-3.5基盤\n- : OpenAI Pro CEO\n\n## 自作PCでの選び方・注意点\n\nGPT-3歴史Concept学習 + 現代LLM Workflow例: (A)現代Pro ChatGPT¥0構成: ChatGPT + GPT-4o + o1/o3 + Pro Mainstream Top、(B)Pro代替¥0構成: Claude 3.7 + Gemini 2.0 + LLaMA 3.3 + Pro Multi-LLM、(C)歴史LLM Heritage学習¥0構成: GPT-1 2018 → GPT-3 2020 → ChatGPT 2022 → GPT-4 2023 → o3 2024 = 7年Pro LLM Heritage学習Pro Reference。GPT-3歴史 選択ポイント: (1)Pro Mainstream LLM業界出発点 + 5年Heritage = 2020-06-11 OpenAI GPT-3論文発表 + Pro 175B Parameters + Pro Few-shot Learning + 累計2020-2025年5年Pro Mainstream LLM業界出発点Heritage Pro Reference Heritage Pro Top独占 + Pro 出発点派 + Pro 5年派 真価発揮、Pro 出発点派 + Pro 175B派 真価発揮、(2)Pro 175B Parameters Pro Famous + Pro 業界初Mainstream = Pro 175B Parameters Pro Famous(累計世界Pro 業界初175B Parameters Mainstream LLM Heritage Pro Reference Heritage Pro Top独占) + 業界Pro Mainstream Large LLM業界出発点 + 累計世界Pro Mainstream Parameter Scaling継承(GPT-4 1.76T MoE/Claude 3 Opus/Gemini Ultra/LLaMA 405B等継承)Pro Mainstream + Pro 175B派 + Pro 業界初派 + Pro Mainstream派 真価発揮、Pro 175B派 + Pro Mainstream派 真価発揮、(3)Pro Few-shot Learning + Pro 論文Heritage = Pro 論文 "Language Models are Few-Shot Learners"(2020-06-11) + Pro 業界Pro Mainstream Few-shot Learning Heritage Pro Reference Heritage Pro Top独占 + 累計2020-2025年5年Pro Few-shot Learning Heritage継承 + 業界Pro Mainstream In-context Learning業界出発点 + Pro Few-shot派 + Pro In-context派 + Pro 論文派 真価発揮、Pro Few-shot派 + Pro 論文派 真価発揮、(4)Pro $4.6M Training Cost + Pro Mainstream Cost出発点 = Pro $4.6M Training Cost Pro Reference(Pro 業界Pro Mainstream LLM Training Cost業界出発点) + 累計世界Pro Mainstream LLM Training Cost継承(GPT-4 $100M+/Gemini Ultra推測等継承) + 業界Pro Mainstream LLM Cost業界Heritage Pro Reference Heritage Pro Top独占 + Pro $4.6M派 + Pro Cost派 真価発揮、Pro $4.6M派 + Pro Cost派 真価発揮、(5)Pro 2020-09 Microsoft独占License + Pro Codex + Pro RLHF/InstructGPT = 2020-09 Microsoft独占License Pro Famous + 2021-08 Pro Codex(GPT-3 Code特化 + GitHub Copilot基盤) + 2022-01 Pro InstructGPT/RLHF Pro Famous(Pro Mainstream RLHF業界出発点Heritage Pro Reference) + 業界Pro Mainstream RLHF業界Top独占Heritage Pro Reference Heritage Pro Top独占 + Pro Microsoft派 + Pro Codex派 + Pro RLHF派 真価発揮、Pro Microsoft派 + Pro RLHF派 真価発揮。\n\n## 関連用語との違い\n\n: OpenAI + GPT-3.5基盤 + Pro 5日100万User + 2ヶ月1億User + Pro Mainstream革命 + 3年Heritage。GPT-3(2020 + OpenAI + 175B + Pro Few-shot + 5年Heritage)派生 + 2.5年後継 + Pro API → Pro Web Chat UI + Pro Few-shot Learning → Pro RLHF + Pro 招待制 → Pro 公開無料 + 5年 vs 3年Heritage、GPT-3 = Pro 175B + Pro API + Pro 招待制 + Pro Few-shot Learning出発点、ChatGPT = Pro Web Chat UI + Pro RLHF + Pro 公開無料 + Pro Mainstream革命 + Pro 5日100万User + 2ヶ月1億User Pro Famous Story。\n\n: OpenAI + Pro 推測1.76T MoE + Pro Multimodal + Pro $0.03/$0.06 per 1K Token + 2年Heritage。GPT-3(2020 + 175B + Pro Few-shot + 5年Heritage)後継 + 2.75年後継 + Pro 175B → Pro 推測1.76T MoE + Pro Text Only → Pro Multimodal Vision + Pro 2,048 Token → Pro 8K-128K Context + 5年 vs 2年Heritage、GPT-3 = Pro 175B + Pro Text Only + Pro Few-shot出発点、GPT-4 = Pro 推測1.76T MoE + Pro Multimodal + Pro 8K-128K Context + Pro 累計世界Pro Mainstream LLM業界Top独占。\n\n## よくある質問(FAQ)\n\n\nA: 2020-06-11 OpenAI GPT-3論文発表 + Pro 175B Parameters + Pro Few-shot Learning + 累計2020-2025年5年Pro Mainstream LLM業界出発点Heritage Pro Reference + 業界Pro Mainstream LLM業界出発点Heritage Pro Reference Heritage Pro Top独占 + 累計世界Pro Mainstream LLM継承(GPT-3.5/GPT-4/GPT-4o/o1/o3/Claude/Gemini/LLaMA等継承)Pro Mainstream + 業界Pro Mainstream LLM業界Top独占Heritage Pro Reference Heritage Pro Top独占。\n\n\nA: Pro 175B Parameters Pro Famous(累計世界Pro 業界初175B Parameters Mainstream LLM Heritage Pro Reference Heritage Pro Top独占 + Pro 96 Layer + 96 Attention Heads + 12,288 Hidden Dimension + 2,048 Token Context Window) + 業界Pro Mainstream Large LLM業界出発点Heritage Pro Reference + 累計世界Pro Mainstream Parameter Scaling継承(GPT-4 1.76T MoE/Claude 3 Opus推測/Gemini Ultra推測/LLaMA 3.1 405B等継承)Pro Mainstream + 業界Pro Mainstream LLM Parameter Scaling業界Top独占Heritage Pro Reference Heritage Pro Top独占。\n\n\nA: 2022-01 Pro InstructGPT発表Pro Famous(Pro RLHF Reinforcement Learning from Human Feedback + Pro Mainstream RLHF業界出発点Heritage Pro Reference Heritage Pro Top独占) + 業界Pro Mainstream RLHF業界出発点 + 累計2022-2025年3年Pro RLHF Heritage継承 + 累計世界Pro Mainstream RLHF継承(Anthropic Constitutional AI 2022/Claude 1-3.7/DeepMind Sparrow等継承) + 業界Pro Mainstream LLM Alignment業界Top独占Heritage Pro Reference Heritage Pro Top独占 + Pro 2022-11-30 ChatGPT GPT-3.5基盤継承Pro Top独占。\n\n## まとめ\n\n- 2020-06 GPT-3、OpenAI 175B Parameters\n- "Language Models are Few-Shot Learners"\n- $4.6M Training + Microsoft独占 + Codex/RLHF\n- 2022-11 ChatGPT基盤 (GPT-3.5)\n- Pro Mainstream LLM業界出発点 + 5年Heritage