ChatGPTに「ネットワーク遅延を解決するには？」と訊いてみた

現在何かと話題の Chat（チャット）GPT。2022 年 11 月にリリースされて以降、その高度な技術は世界中で注目を集め、日本でも大きな話題となっています。
今回、その ChatGPT に、企業の情報システム部門の多くが抱える課題である「ネットワーク遅延」の解決方法について訊いてみました。本記事では、ChatGPT の概要を簡単に紹介し、「ネットワーク遅延を解決するには？」という質問に対する ChatGPT の回答を解説していきます。

ChatGPT とは？

ChatGPT は OpenAI 社が 2022 年 11 月に公開したチャットボットで、高度な AI 技術によって人間のように自然な会話ができる AI チャットサービスです。よくあるチャットボットと異なり、あらかじめ用意された回答を返すような会話型 AI でなく、まるで人間と話しているかのように自然な形で返答を準備し回答します。

ChatGPT の仕組み

ChatGPT は、OpenAI 社が 2020 年に発表した GPT-3 という大規模言語モデル（LLM：Large Language Models）を原点に開発されました。現在は、GPT-3.5 というモデルが用いられています。

GPT-3.5 では、GPT-3 をベースモデルとして使用し、人間によるフィードバックを用いた強化学習（RLHF：Reinforcement Learning from Human Feedback）が追加されています。これにより、作成された回答が、より人間の指示や嗜好に合わせた応答にファインチューニング（微調整）されます。この改良は InstructGPT とも呼ばれます。

ChatGPT は GPT-3.5 に基づいていますが、より安全性を確保した厳格な環境の中で動作します。具体的には、悪意のある指示や言及すべきではない内容を判別し、社会的・文化的な問題となりうる応答がないか頻繁に監視・改善しています。これにより、ChatGPT の回答は膨大な知識をもとに作成されるだけではなく、より安全性を確保した状態で作成されます。

図 1：ChatGPT 開発までの流れ

LLM（Large Language Models）とは？

LLM（Large Language Models）は、大規模言語モデルと訳され、大量のテキストデータを使用しトレーニングされた自然言語処理のモデルのことです。一般的に、大規模言語モデルをファインチューニング（微調整）することで、テキスト分類や感情分析、情報抽出、文章要約、質問応答などの様々な自然言語処理（NLP：Natural Language Processing）タスクに適応できます。これにより、日常的に人間が使用する自然な言葉に近づけることができます。

RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）とは？

RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）は、「人間によるフィードバックを用いた強化学習」と訳され、言語モデルを人間のフィードバックからの強化学習でファインチューニング（微調整）する手法のことを指します。強化学習の仕組みについて解説すると、下記図のようになります。
機械はフィードバックを受け取ると、そのフィードバックから学習し、それを使って学習データを強化し、より正確なカテゴリーを生成し反映させるという流れになります。

図 2：強化学習の仕組み

ChatGPT の問題点

人間のような自然な回答を実現する ChatGPT ですが、まだまだ万能なものではありません。ChatGPT の問題点をいくつか挙げてみましょう。
革新的な技術と言われている ChatGPT も発展途上のようです。

ChatGPT に「ネットワーク遅延を解決するには？」と訊いてみた

これまでの内容を踏まえたうえで、ChatGPTに「ネットワーク遅延の解決方法」について訊いてみました。以下が回答となります。

※ ChatGPT へのログイン方法は割愛しております。

ChatGPT からの回答を解説

それでは、ChatGPT からの回答をひとつひとつ紐解いていきましょう。

① 帯域幅を増やす

ネットワークの帯域幅を増やすことで、データの送信速度を高めることができます。これには、ネットワークのアップグレード、回線の拡張、新しい技術の導入などが含まれます。

② パケット優先度の設定

パケット優先度を設定することで、重要なデータの送信が優先されるようになります。これにより、ネットワークの遅延が軽減されます。

③ ネットワークトポロジーの最適化

ネットワークトポロジーの最適化を行うことで、データが効率的に送信されるようになります。これには、ネットワークの設計や構成の見直しなどが含まれます。

④ キャッシュの使用

キャッシュを使用することで、ネットワークの負荷を軽減することができます。これにより、ネットワークの遅延が軽減されます。

⑤ ネットワーク監視とトラブルシューティング

ネットワーク監視を行い、問題が発生した場合にはトラブルシューティングを行うことで、ネットワークの遅延を解決することができます。

まとめ

最後に ChatGPT はこのように締めくくっています。

①～⑤の方法をうまく組み合わせることに加え、正確な原因特定やネットワークの詳細分析を行うことで、ネットワーク遅延の根本的な解決が実現できる。ということですね。

以上が、「ネットワーク遅延を解決するには？」という問いに対する ChatGPT の回答でした。
ChatGPT は、自然で完成度の高い回答をしており、チャットボットとしての質の高さを感じました。一方で、全く同じ質問をしても異なる回答が来ることもあり、質問内容によっては ChatGPT の情報の正確性はまだまだ万能なものではないのかもしれません。