1．基本を理解
読み方・用語解説- 読み方
- じーぴーてぃー（モデル）
- 英語名
- Generative Pre-trained Transformer（GPT）
- 提唱者・年代
- OpenAI。GPT-1（2018）→GPT-2（2019）→GPT-3（2020）と世代を重ねる
💡 豆知識——GPT＝“生成（Generative）・事前訓練（Pre-trained）・Transformer”——名前に設計が全部入っている。
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2．意味（定義）と例え話
OpenAIによる、次の単語を予測する生成事前訓練Transformerモデルの系列。
GPT-1（2018）→GPT-2（2019）→GPT-3（2020）と“スケールで能力が跳ねる”ことを示し、LLM時代の旗振り役に。
“続きを書く”超絶達者の修行——膨大な文章で予言を磨き、指令（プロンプト）でタスクに転用する。
LLMの代表系——自己回帰（次の語予測）方式のTransformerで、ChatGPTの基盤。
「次の単語を予測・生成系・OpenAI」で。BERT（穴埋め系）との対比が頻出。
3．直前に理解（Q&A）
7問Q1. GPTモデルとは？最頻出
OpenAIの“次の単語を予測する”生成事前訓練Transformerモデルの系列。
Q2. 名前の意味は？最頻出
Generative（生成）Pre-trained（事前訓練）Transformer。
Q3. 世代は？最頻出
GPT-1（2018）→GPT-2（2019）→GPT-3（2020）→（GPT-3.5/4・ChatGPTへ）。
Q4. BERTとの違いは？混同
GPT＝次を予測する“生成系”、BERT＝穴埋め（MLM）の“理解系”。
Q5. 「スケール」の発見は？頻出
パラメータ・データを増やすと能力が段々跳ねる（スケール則）——LLM時代の根拠。
Q6. 使い方（ファインチューニング）は？頻出
事前学習済みの“素体”に、タスクデータで微調整して転用する。
Q7. 位置づけは？親と子
LLM ⊃ GPT系（生成系）。
4. まとめ
GPTモデル＝「次の単語を予測する」OpenAIの生成系Transformer系列。GPT-1→3→ChatGPTへの系譜。