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GPT とは何か — 意味と自分で使う方法

はではなく、次のを予測するようにしたのです。GPT と言うとき何を指すのか、GPT を自分でどう使うのかを説明します。

用語集に戻る 2026-10-31 に公式ドキュメントで確認
小さなタイルがぎっしり入ったガラスの箱(GPT モデル)を抱えた機械が、トークンを一つずつ作ってチャット画面に送っている絵

GPT はプログラムではなくモデルです

GPT の本体は、で得た非常に多くの数字()と、その数字で計算する方法(構造)です。そのため単独では動かず、この数字を読み込んで計算してくれるが別に必要です。

音楽にたとえると、は MP3 ファイル、動かすプログラムは音楽プレーヤー、 は音楽アプリ全体です。

  • Generative — 生成型

    保存された文章を探してくるのではなく、を一つずつ新しく作ります。

  • Pre-trained — 事前学習済み

    使う前に、たくさんの文章で次のトークンを当てる練習をすませています。

  • Transformer — トランスフォーマー

    2017年に発表されたの設計で、入力のすべてのトークンをたがいに見比べます。

GPT と言うときの意味

  1. 設計

    計算の順番を決めるの構造です。「」にいちばん近いものです。

    音楽にたとえると
    MP3 形式のルール
    こう言うとき
    「GPT の構造で作った小さなモデル」
  2. 学習したモデル

    その設計を学習させて得た数字のかたまりです。ふつう GPT と言えばこれを指します。

    音楽にたとえると
    MP3 ファイル
    こう言うとき
    「GPT-2 は公開されている」
  3. 動かすプログラム

    モデルを読み込んで計算する(エンジン)です。モデルとは別のものですが、まとめて呼ぶことがよくあります。

    音楽にたとえると
    音楽プレーヤー
    こう言うとき
    「自分のパソコンで GPT を動かす」
  4. ChatGPT のようなソフトウェア

    モデルにチャット画面やアカウントなどの機能を加えた製品です。日常会話では、GPT はこれを指すことが多いです。

    音楽にたとえると
    音楽アプリ全体
    こう言うとき
    「GPT に聞いてみた」

GPT と LLM はどう違いますか?

  • (大規模言語モデル)
    • トランスフォーマーで作った LLM
      • の仲間

LLM は、たくさんの文章で学習した大きなすべての呼び名で、GPT はその中の一つの系統の名前です。「自動車」と、ある一つの車種の名前のような関係です。LLM も GPT と同じく、数字のかたまりと計算の構造でできたモデルです。

GPT は LLM です。

LLM がすべて GPT とは限りません。・・ は LLM ですが、GPT とは呼びません。

Claude Opus や DeepSeek も GPT と言えますか?

名前で言えば GPT ではなく、作り方で見れば GPT と同じ系統です。ふだんは「GPT ではない」と言うのが正解です。

  • 製品・モデルの名前 いいえ

    GPT はふつう のモデル系列(GPT-4、gpt-oss など)の名前です。Claude は の、 は DeepSeek のモデルです。

  • LLM(大規模言語モデル) はい

    大量の文章で学習し、次のトークンを予測するモデルです。3 つともここに入ります。

  • G・P・T の文字の意味 だいたい当てはまる

    文章を新しく作り(Generative)、事前に学習し(Pre-trained)、トランスフォーマー(Transformer)構造を使います。

車にたとえると、LLM は「自動車」で、GPT・Claude・DeepSeek はそれぞれ別の会社の車種名です。しくみが似ていても、他社の車をその車種名で呼ばないのと同じです。

はっきりしない部分

  • DeepSeek:論文と公開された重みがあるので、トランスフォーマー構造であることを自分で確かめられます。 DeepSeek をくわしく見る
  • Claude Opus:Anthropic は構造を詳しく公開していません。トランスフォーマー系として広く知られていますが、DeepSeek のように公開資料で細部まで確かめることはできません。

開発に使うのですか、トークンを作るのに使うのですか?

GPT は開発に使う道具というより開発の成果物で、完成したあとトークンを作るのに使います。

  1. 学習 次のトークンを当てる練習で数字を調整する
  2. GPT モデル 学習の成果物
  3. 推論 完成したモデルでトークンを作る

すでにできている GPT を で呼び出して、翻訳アプリやを作ることもできます。このとき GPT は開発に使う部品になります。

トークンができる四つの段階

  1. 文章をトークンに分ける
  2. 次のトークンのを計算する
  3. トークンを一つ選ぶ
  4. 文章の後ろに付ける

終わるまで 2 の段階から繰り返す

この四つの段階全体を動かすプログラムがランナーです。モデルの数字は、おもに 2 の段階の計算に使われます。

よく聞く名前の整理

GGUF ファイルのモデルを動かすランナー
モデルのダウンロードと実行を一つのコマンドにまとめた道具
ランナーではなく、モデルを保存するファイル形式
ONNX ファイルを動かすランナー
ChatGPT・API
自分のパソコンではなく、OpenAI のサーバーでモデルが動く

GPT を自分で使う四つの方法

  1. ChatGPT で使う

    ウェブサイトやアプリを開いて、すぐに話しかけます。は要りません。

    必要なもの
    ウェブまたはアプリ
    こんなときに
    はじめて試すとき、日常や仕事で使うとき

    ChatGPT を開く (新しいタブで開きます)

  2. API で自分のプログラムから呼ぶ

    自分のプログラムがインターネットで質問を送り、答えを受け取ります。

    必要なもの
    と、使ったトークン分の料金
    こんなときに
    自分のサービスやアプリに組み込むとき
    最も短い最初のリクエスト
    curl https://api.openai.com/v1/responses \
      -H "Content-Type: application/json" \
      -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
      -d '{
            "model": "gpt-6-astra",
            "input": "Hello!"
          }'

    OpenAI API を始める (新しいタブで開きます)

  3. 自分のパソコンで動かす

    重みが公開されている gpt-oss()のようなモデルをダウンロードして動かします。いちばん簡単な道具は です。

    必要なもの
    gpt-oss:20b の場合: ダウンロード 14GB、 16GB 以上
    こんなときに
    自分のデータを外に出したくないとき
    Ollama をインストールしたあと、ターミナルで
    ollama run gpt-oss:20b

    Ollama の gpt-oss を見る (新しいタブで開きます)

  4. 小さな GPT を自分で学習させる

    コードで小さな GPT を作り、文章で学習させます。しくみを学ぶ方法で、小さなモデルなので ChatGPT ほどの性能は出ません。

    必要なもの
    ブラウザ()または と
    こんなときに
    GPT のしくみを学びたいとき

    XSLM で自分で作る 自分のパソコンでGPTを作る: ミニチュアのGPT-2

まずは ChatGPT で試し、自分のプログラムに入れるときは API を、しくみが気になったら小さな GPT を自分で学習させてみましょう。

GPT のあゆみ

  1. GPT-1 — したトランスフォーマーが、文章の理解に効果があることを示しました。

  2. — 最大のモデルのは 1,500,000,000 個です。段階的に公開し、その年の 11 月に重み全体を公開しました。

  3. GPT-3 — パラメータは 175,000,000,000 個。少ない例を見せるだけで新しい作業をこなす様子を、論文で示しました。

  4. ChatGPT — GPT-3.5 をもとにしたチャットサービスが公開され、GPT という名前が広く知られました。

  5. GPT-4 — 文章に加えて画像も入力として受け取ります。

  6. gpt-oss — だれでもダウンロードして使える重みのモデルを、Apache 2.0 で公開しました。

  7. OpenAI API のドキュメントがすすめるモデル: gpt-6-astragpt-6.1-solgpt-6-luna

気をつけること

  • ディスクの gpt は別の言葉です

    parted などのコマンドに出てくる gpt は GUID Partition Table というディスクの方式で、このモデルとは関係ありません。

  • 答えがまちがうことがあります

    確率でトークンをつなげて書くため、もっともらしくてもまちがった文章を作ることがあります。大事な内容は元の資料で確認しましょう。

  • API キーは秘密です

    コードに書いてリポジトリに上げたり、ウェブページに入れたりせず、例のように環境変数に置きます。

  • モデル名はよく変わります

    このページのモデル名は 2026-10-31 時点のものです。使う前に公式のモデル一覧を確認しましょう。

出典

このページは、下の資料を 2026-10-31 に確認して、やさしい言葉にまとめたものです。違いがあるときは元の資料に従ってください。

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