NLPとGPTの違いは何ですか？
自然言語処理（NLP）とは、人間言語とコンピュータの相互作用にかかわる技術で、文章理解、文章生成、機械翻訳、音声認識などが含まれます。GPT（生成事前学習トランスフォーマー）は自然言語処理のディープラーニングモデルで、文章生成に広く使用されています。
NLPとGPTの主要な違いを以下に示します。
- 範囲と応用範囲：NLPは自然言語処理のさまざまなタスクを網羅するより広範な概念です。一方でGPTはテキスト生成に使用される特定のモデルです。
- トレーニング方法：NLP モデルは教師あり学習や強化学習などによってトレーニングされますが、GPT は教師なし学習により、大規模な言語コーパスから言語の確率分布を学習します。
- モデル構造：NLPモデルには、RNN（再帰型ニューラルネットワーク）、CNN（畳み込みニューラルネットワーク）、Transformerなどのさまざまな構造があります。GPTは、Transformer構造に基づいたモデルであり、入力シーケンスを処理するためにセルフアテンションメカニズムを使用しています。
- その一方で、GPTは文章、対話、コードなどのテキスト生成に使われます。
全体として、NLP はより広範な概念であり、GPT はテキスト生成に使用される具体的なモデルです。それらは訓練方法、モデルの構造、作業の種類においていくつかの違いがあります。
