GPT-3とGPT-4の違いとは？

Generative Pre-trained Transformer（GPT）モデルは、人工知能の世界で波紋を呼んでいる。既存のニューラル・ネットワーク・アーキテクチャよりも性能が向上し、かつてないスケールを持つこの言語処理モデルは、自然言語ベースのAIに革命をもたらした。

Generative Pre-Trained Transformer 3（GPT-3）とGenerative Pre-Trained Transformer 4（GPT-4）は、人工知能（AI）を開発・改良するための最新ツールのひとつだ。GPT-3は2020年5月にリリースされ、後継のGPT-4は2023年初頭に公開されると推測されている。どちらのGPTも自然言語処理のための高度な機能を提供するが、両者にはいくつかの大きな違いがある。

GPTとは？

Generative Pre-Trained Transformer(GPT)は、大規模言語モデル(LLM)の学習に使用される洗練されたニューラルネットワークアーキテクチャである。一般に公開されている大量のインターネットテキストを利用し、人間のコミュニケーションをシミュレートする。

GPT言語モデルは、複雑なコミュニケーションタスクを処理する人工知能ソリューションを提供するために使用することができます。GPTベースのLLMのおかげで、コンピュータはテキストの要約、機械翻訳、分類、コード生成などの処理を行うことができる。GPTはまた、会話型AIの作成を可能にし、質問に答えたり、モデルが接した情報についての貴重な洞察を提供したりすることができる。

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GPTはテキストのみのモデルである。テキストの生成だけに集中することで、人工知能は気が散ることなく、より効果的にテキストをナビゲートし、分析することができる。GPT-3はテキストのみのモデルだが、GPT-4がその方向性を引き継ぐのか、それともマルチモーダルなニューラルネットワークになるのかはまだわからない。

GPTはなぜ重要なのか？

GPTは、AIが生成するテキストコンテンツの作成方法に革命をもたらします。数千億の学習パラメータを持つGPTモデルは、信じられないほど賢く、これまでの言語モデルのすべてのバージョンに対してかなりの優位性を持っています。 

GPTの用途

GPTは以下のような幅広い用途に適用できる：

• コンテンツの作成：18世紀の詩からSQLクエリまで、GPTモデルはあらゆる種類のプロンプトを与えることができ、首尾一貫した人間のようなテキスト結果を生成し始める。
• テキストの要約：GPT-4は、流暢で人間らしいテキストを生成する能力により、あらゆる種類のテキスト文書を再解釈し、直感的な要約を形成することができる。これは、より効果的な洞察の収集と分析のために、長いボリュームのデータを凝縮するのに便利です。
• 質問に答える：GPTソフトウェアの主な能力の1つは、質問を含む音声を理解する能力です。さらに、ユーザーのニーズに応じて、的確な回答や詳細な説明を提供することができます。つまり、GPT-4搭載のソリューションによって、カスタマーサービスやテクニカル・サポート機能を大幅に向上させることができるのです。
• 機械翻訳：GPTを搭載したソフトウェアが処理する言語翻訳タスクは、即座に正確に翻訳される。すでに翻訳された資料の大規模なデータセットでAIを訓練することで、その精度と流暢さを向上させることができます。実際、GPTはある言語から別の言語への翻訳以上のことができます。GPTのAIモデルは、法的な音声を単純な自然言語に変換することもできます。
• AIによる安全性：GPT AIはテキスト認識が可能なため、あらゆる形式の言語を識別することができる。この能力を利用して、特定の種類の通信を識別し、フラグを立てることができるため、有害なインターネット・コンテンツをより効果的に識別し、対処することができる。
• 会話AI：GPTソフトウェアを使用して開発されたチャットボット技術は、驚くほど賢くなることができます。これにより、業種を問わず専門家の業務を支援できる、機械学習型のバーチャル・アシスタントを作成することができる。例えば、ヘルスケア業界における会話型AIは、患者データを分析して診断や治療法を提案するために使用できる。
• アプリの作成： GPTのようなAIモデルは、最小限の人間のフィードバックでアプリやレイアウトツールを作成できるようになるかもしれない。さらに改良が進めば、プラグインやその他のソフトウェアを作成するためのコードを、何を実現したいかを記述するだけで作成できるようになるかもしれない。

GPT-3とGPT-4の違いは何ですか？

GPT-4は、人間の行動や速度パターンを模倣したテキスト生成の改良を含め、GPT-3よりも大幅な性能の飛躍を約束している。

GPT-4は、言語翻訳、テキスト要約、その他のタスクを、より汎用的かつ適応的に扱うことができる。GPT-4によって訓練されたソフトウェアは、ヒューマンエラーによって指示が妨げられた場合でも、より高い精度でユーザーの意図を推測することができるようになる。

小規模でより大きなパワー

GPT-4はGPT-3よりわずかに大きくなると推測されている。この新しいモデルは、サイズよりも機械学習パラメータに依存することで、より良くなる唯一の方法はより大きくなることだという誤解を解いている。GPT-4は、前世代のニューラルネットワークの大半よりは大きくなるものの、その大きさは性能にはあまり関係ないだろう。

最新の言語ソフトウェア・ソリューションの中には、GPT-3の3倍以上のサイズに達する、信じられないほど高密度なモデルを実装しているものもある。しかし、サイズそれ自体が必ずしも高いパフォーマンス・レベルにつながるわけではない。それどころか、デジタル・インテリジェンスを訓練するには、より小さなモデルが最も効率的なようだ。多くの企業が小型システムへの転換を図り、その恩恵を受けている。パフォーマンスが向上するだけでなく、コンピューティング・コスト、二酸化炭素排出量、参入障壁を削減することができるのだ。

最適化の革命

言語モデルの最大の欠点の一つは、そのトレーニングに費やされるリソースである。企業はしばしば、精度と低価格を引き換えにすることを決定し、著しく最適化されていないAIモデルを生み出すことになる。多くの場合、人工知能は一度しか学習されないため、学習率、バッチサイズ、シーケンス長などの特徴に最適なハイパーパラメータを取得することができない。

非常に長い間、モデルの性能は主にモデルの大きさに影響されると考えられてきた。このため、グーグル、マイクロソフト、フェイスブックを含む多くの大企業が、巨額の資本を投じて最大のシステムを構築することになった。しかし、この方法ではモデルに供給されるデータ量は考慮されていなかった。

最近では、ハイパーパラメータのチューニングが性能向上の最も大きな要因の1つであることが示されている。しかし、これは大規模なモデルでは達成できない。新しいパラメタリゼーション・モデルは、より小さなスケールでほんのわずかなコストで訓練することができ、その後、実質的に全くコストをかけずに、より大きなシステムにハイパーパラメータを転送することができる。

このため、GPT-4はGPT-3より大きくなくても、よりパワフルになる。その最適化は、より高品質なデータなど、モデルサイズ以外の変数を改善することに基づいているが、その全体像はリリースされるまでわからない。ハイパーパラメータの正しいセット、最適なモデルサイズ、正確なパラメータ数を使用できるように微調整されたGPT-4によって、すべてのベンチマークで信じられないような発展を遂げることができます。

言語モデリングにとってどのような意味があるのだろうか？

GPT-4は自然言語処理技術の分野で大きな飛躍を遂げた。テキストを生成する必要のあるすべての人にとって、かけがえのないツールになる可能性を秘めている。

GPT-4の焦点は、より大きな機能の提供と、より効果的なリソースの使用である。大型モデルに頼るのではなく、小型モデルを最大限に活用するように最適化されている。十分な最適化によって、小さなモデルは大きなモデルに追いつき、凌駕することさえできる。さらに、小型モデルを導入することで、より費用対効果が高く、環境に優しいソリューションを生み出すことができる。

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ユーザーと企業にとってどのような意味があるのか？

一般的なインターネット・ユーザーはGPT-4が導入されてもあまり変化に気づかないかもしれないが、多くのビジネスの運営方法は大きく変わるだろう。GPT-4は、目にもとまらぬ速さで膨大な量のコンテンツを生成することができるようになり、企業は人工知能の助けを借りてビジネスのさまざまな側面を運営することができるようになる。

GPT-4を手にした企業は、コンテンツを自動的に生成する能力を手に入れ、時間とコストを節約しながら、アウトリーチを拡大することができる。GTP-4はあらゆる種類のテキストを扱うことができるため、その実用的な用途は実質的に無限である。

どのようにビジネスを成長させることができるのか？

GPT-4が重視する機能性は、業務効率の向上につながる。企業はAIを活用することで、カスタマーサポートやコンテンツ生成戦略、さらには営業・マーケティング活動の改善につなげることができる。

GPT-4は企業に次のような力を与える：

• 大量のコンテンツを作成次世代の高度な言語モデルにより、企業は非常に速いペースで高品質のコンテンツを作成できる。例えば、企業は人工知能を利用して、ソーシャルメディア・コンテンツを一貫して生成することができます。これにより、企業はオンライン上で存在感を保つことができる。
• カスタマーサポート能力の強化：人間のような応答を生成できるAIは、カスタマーサポートに非常に有用である。顧客からの問い合わせに対して明確な回答を返すことで、AIソリューションは一般的なカスタマーサポートの大半の状況に対応することができる。これにより、サポートチケットの数を減らすと同時に、顧客により直接的な方法で回答を得ることができる。
• マーケティング体験をパーソナライズ： GPT-4のおかげで、さまざまな属性に対応した広告コンテンツの作成が容易になる。AIは、ターゲットを絞ったコンテンツや広告を生成することができる。この戦略は、オンライン・ユーザーのコンバージョン率を高めるのに役立つ。

ソフトウェア制作にどのような影響を与えるのか？

GPT-4は今後もソフトウェア開発業界に影響を与え続けると予想される。開発者は、新しいソフトウェアプログラムのコードを作成する際にAIから支援を受け、反復的な手作業によるプログラミング作業の大部分を自動化することが期待できる。

GPTの重要性とは？

結論として、GPT-3とGPT-4は、言語モデルの分野における重要な進歩である。GPT-3が様々なアプリケーションで採用されたことは、この技術への強い関心と将来への継続的な可能性を証明しています。まだリリースされていないが、GPT-4は、この強力な言語モデルをさらに多機能にする、かなりの進歩の恩恵を受けると期待されている。GPT-4は、ロボットとのコミュニケーションや自然言語の解釈方法を根本的に変える力を持っているため、これらのモデルが今後どのように発展していくのか、興味深く見守りたい。

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