GPT-3とは

桁違いに多くのパラメータを持つ超大規模な言語モデル（2020年）。少ない例（few-shot）を見せるだけで、様々なタスクに対応できるようになった。

生成AIパスポート公式シラバス（2026年2月試験より適用）第2章「生成AI（ジェネレーティブAI）」の収載語です。

まず1問、解いてみる

答えを開く前に、自分の言葉で説明してみてください。

GPT-3の特徴として最も適切なものはどれか。

答えと解説を開く

正解B　非常に多くのパラメータを持つ超大規模なモデルとなり、少ない例(few-shot)を見せるだけで様々なタスクに対応できるようになった

GPT-3は、それまでよりもさらにパラメータ数(モデルが学習した知識量に関わる数値)が桁違いに増えた超大規模なモデルです。少しの例(few-shot、わずかなお手本)を見せるだけで、様々な作業に対応できるようになったことが大きな特徴です。

当サイトの問題「GPT-3の特徴として最も適切なものはどれか。」の誤答の選択肢から。

×初めてマルチモーダル(文章・画像・音声など複数の種類の情報を扱えること)に対応し、画像を見て答えられるようになった

○マルチモーダル＝文章・画像・音声など複数の種類の情報を扱える性質。この特徴はGPT-3でなくGPT-4のもの。

この問題の正解＝「非常に多くのパラメータを持つ超大規模なモデルとなり、少ない例(few-shot)を見せるだけで様々なタスクに対応できるようになった」

当サイトの問題バンク321問のうち、GPT-3は1問に登場します。内訳＝問題文に登場1問。このほか、解説・誤答の注だけでの言及が3問あります（これは「問われた」に数えていません）。

登場した単元＝第2章生成AI（ジェネレーティブAI）

※この数字は当サイトの問題バンク内の集計です。本試験の出題頻度ではありません。

最終更新：2026年8月27日（運営：Meritorious）