【GPTモデル】改めて振り返るLLMの歴史
Zenn / 3/25/2026
💬 OpinionIdeas & Deep AnalysisModels & Research
Key Points
- LLM(大規模言語モデル)の進化を、GPTモデルを軸に歴史として振り返り、技術発展の流れを俯瞰します。
- 研究・実用の観点で、モデルの世代交代がどのように能力向上や活用領域の拡大につながったかを整理します。
- GPT系の系譜を通じて、自然言語処理から会話・推論的な振る舞いへの変化を読み解きます。
- 過去の到達点を踏まえ、今後のLLM活用や学習の進め方を考えるための基礎知識として位置づけています。
はじめに
昔、先輩に「OpenAIのGPT-3はバケモノだ」と言われたのをふと思い出しました。2年も前のことなので当時はよく分かりませんでしたが、今なら情報工学の知識もついてきたため理解できるかな、と思いました。
では、調べてまとめていきましょう。
GoogleやSiri時代のAI(〜2022年以前)
GoogleアシスタントやSiriはコマンド応答型と呼ばれるタイプです。
例えば、
「明日の天気は?」と聞くと、天気を返す
「タイマーを3分セット」と指示すると、タイマーを起動する
このように、あらかじめ想定された質問と答えのパターンに沿って動きます。つまりパターン外の質問には...
Continue reading this article on the original site.
Read original →Related Articles
CRM Development That Drives Growth
Dev.to

Karpathy's Autoresearch: Improving Agentic Coding Skills
Dev.to
How to Write AI Prompts That Actually Work
Dev.to
[D] Any other PhD students feel underprepared and that the bar is too low?
Reddit r/MachineLearning
Automating the Perfect Pitch: An AI Framework for Boutique PR
Dev.to