- ChatGPT 大規模言語モデルLLMs上に構築されたAIチャットボットで、GPT GPTような最新バージョンは、GPTような初期のモデルよりもはるかに高度であり、より大きなモデルサイズ、マルチモーダル能力、より優れた推論能力を提供しています。
- GPT、その巨大なコンテキストウィンドウのおかげで、長い会話や入力を扱うことができ、GPTような新しいバージョンは、テキスト、画像、オーディオ、ビデオを一緒にサポートすることさえある。
- o1シリーズのような新しいGPT モデルは、答えを生成する前に問題を段階的に考えることによって推論を向上させ、より正確な結果を提供することを目指している。
最近の新モデルはどうしたんだ？
どの ChatGPT自分のプロジェクトにどのモデルを使うべきかを考えようとすると、すべての違いを理解するのは難しいかもしれない。
GPT-4がリリースされたとき、それは前任者を吹き飛ばした。ここでは、GPT-4 がGPT-3 と比較してどのような違いがあるのかについて知っておく必要があるすべてを紹介する。
ChatGPT とは？
ChatGPT は、OpenAI によって開発された大規模な言語モデル (LLM) を搭載した人工知能チャットボットです。
機械学習と自然言語処理（NLP）を使って、人間の会話のように入力を理解し、適切な出力を提供する。
GPT Generative Pre-trained Transformerの略で、LLMs の学習に使われる高度な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・データを利用して、人間のコミュニケーションをシミュレートする。
GPT-3 とGPT-4 の違いは何ですか？
1.10倍のモデルサイズ
GPT-3のパラメータは1750億であるのに対し、GPT-4のパラメータは1兆8000億である。
どのように？GPT-4 アーキテクチャーは8つのモデルで構成され、それぞれが2200億のパラメーターで構成されている。
2.マルチモダリティの追加
GPT-3はユニモーダルなので、テキストを処理して生成することしかできない。
GPT一方、-4はテキストと画像の両方を処理する能力を持っている。また、GPT-4oは、テキスト、オーディオ、イメージ、ビデオフォーマットの組み合わせを導入し、前モデルよりもはるかにマルチモーダルなものとなった！
3.より大きなコンテキスト・ウィンドウ
GPT-3はコンテキスト・ウィンドウのサイズが2048トークンである。GPT-4はコンテキスト・ウィンドウのサイズが128kトークンである。
コンテキスト・ウィンドウとは、モデルが処理できるテキスト・トークンの数のことで、コンテキスト・ウィンドウが大きいほど、より多くの入力を処理できる。
4.より良い推論と問題解決
多くの標準テストにおいて、GPT-3.5は合格者の下位10％だった。しかし、OpenAI'sのテストによると、GPT-4は合格者の上位10％にランクされている。
5.同じ価格設定
GPT-3 とGPT-4 の両モデルは、ChatGPT 経由で自由に使用できる。
GPT は何に使えますか？
想像力と技術的なノウハウがあれば、仕事や私生活におけるGPT の応用は無限だ。企業は、GPT エンジンを使って、セールス・チャットボットや 人事ソフトウェア、さらには個人的なセラピストとして活用している。
ユーザーがChatGPT を最大限に活用している最も一般的な方法をいくつか紹介しよう：
個人アシスタント
世間話をすることなく、日常業務を処理できる人材が必要ですか？
GPT は、Eメールの下書き、リマインダーの設定、旅行の計画、夕食のアイデア出しまで手伝ってくれる。遅刻もせず、コーヒーブレイクも必要ない個人秘書がいるようなものだ。
カスタマーサービス
何度も同じ質問に答えるのにうんざりしていませんか？顧客からの問い合わせに対応し、問題を解決するために、GPT-poweredカスタマー・サポート・チャットボットを使用する企業が増えています。24時間365日、常に正しい答えを持っているサポート・エージェントだと考えてください。
コンテンツ制作
ブログ記事からソーシャルメディアのキャプションまで、GPT は、より速く、より良い文章を書くのに役立ちます。アイデアに行き詰まりましたか？ブレーンストーミングを行います。完全な草稿が必要ですか？それはあなたをカバーしています。あなたの声の代わりにはなりませんが、スピードアップは間違いありません。
データ分析
GPT は、レポートを要約したり、スプレッドシートから洞察を引き出したり、複雑なデータセットの意味を理解する手助けをすることもできる。それは、ノイズをカットし、ハイライトを提供するアナリストを持つようなものです。
コーディング・ヘルプ
コーディングの問題で行き詰っている場合、GPT 、コードのデバッグ、改善点の提案、スクリプト全体の作成を支援することができます。コードレビューとコード生成ボットは、あらゆる業界の開発者にとって主流となっています。
ChatGPT モデルの歴史
OpenAI はLLMs GPT -2 とGPT-3 を生み出したが、これらのモデルがChatGPT を動かすようになったのはGPT-3.5 からである。
GPT-3.5
2022年11月にリリースされたGPT-3.5は、世界で初めてChatGPT 。
GPT-3.5ターボ
2023年のターボモデルは、3.5と同様のモデルを使用しながらも、ChatGPTの回答の精度を向上させた。
GPT-4
2023年3月、より進化したモデルがリリースされた。 GPT-3と比べ、GPT-4はよりパワフルで最適化されていた。また、ChatGPT Plus を有料ユーザーに導入した。
GPT-4ターボ
2023年11月にリリースされたOpenAI は、GPT-4 のバージョンを立ち上げ、前バージョンよりもはるかに大きなコンテキストウィンドウを搭載した。
GPT-4o
GPT4oは2024年5月にリリースされ、OpenAI 、初の真のマルチモーダルLLM 。「o」は「omni」の略で、テキスト、画像、サウンドを分析し、生成するモデルの能力にちなんでいる。
特筆すべきは、4oモデルはGPT-4 Turboの2倍の速さと半分のコストで、すべてのChatGPT （使用量制限あり）ユーザーが利用できるようになったことだ。
GPT-4oミニ
同年7月、GPT-4oのミニ版がリリースされた。そのAPIコストはオリジナルの4oモデルよりもさらに低く、GPT-3.5ターボに代わって、ChatGPT ユーザーの標準モデルとなった。
OpenAI o1プレビュー
OpenAI CF_200Dから発表された最新作は、2024年9月12日に満を持してデビューした o1シリーズである。
プレビューモデルは、ChatGPT 、利用制限は低いものの、すぐに利用できるようになった。
o1モデルは、推論を主張する最初のLLMs 。もしo1モデルがプロンプトを与えられたら、すぐには答えない。
その代わり、次の行動を決定する前に、各ステップを推論し、それぞれの情報とその意味を注意深く検討する。必要な一連のステップをすべて考え尽くすまでは、答えを出すことはない。
OpenAI o1-ミニ
o1-miniはo1-previewより小さく、80％安価です。コーディングや数学のような高度な推論を必要とする日常的な作業のために作られている。
GPT-5
ユーザーは、最新のo1が待望の GPT-5モデルの後継なのか前身なのかわからない。確認が取れるのは、次のOpenAI 。
ユーザーと企業にとってどのような意味があるのか？
GPT-4は膨大な量のコンテンツを目にもとまらぬ速さで生成することができ、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用することができる。
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、アウトリーチを増やすことができる。
この技術はあらゆる種類のテキストに対応できるため、GTP-4の実用的な用途は実質的に無限である。
GPT 、どのようにビジネスを成長させることができるのか？
GPT-機能性を重視するAI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はビジネスに力を与える：
大量のコンテンツを作成する
次世代の高度な言語モデルによって、企業は非常に速いペースで高品質のコンテンツを作成することができます。例えば、企業は人工知能を頼りに、一貫してソーシャルメディア・コンテンツを生成することができる。これによって、企業はオンライン上での存在感を保つことができる。
カスタマー・サポートの強化
人間のような応答を生成できるAIは、カスタマー・サポートにとって非常に有用である。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状況の大部分に対応することができる。これは、サポートチケットの量を減らすのに役立つと同時に、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する
GPT-4のおかげで、さまざまな層に対応した広告コンテンツを作成することが容易になる。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。
カスタムGPT チャットボットを構築する
強力なLLMs 、カスタムチャットボットプラットフォームで簡単に構築できます。
Botpress は、柔軟で無限に拡張可能なAIチャットボット・プラットフォームです。あらゆるユースケースに対応したAIエージェントやチャットボットを構築することができます。
チャットボットを任意のプラットフォームやチャネルに統合するか、事前に構築された統合ライブラリから選択します。Botpress YouTube チャンネルのチュートリアルや、以下の無料コースから始めましょう。 Botpress Academy.
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よくあるご質問
1. Is GPT-4 trained on the same data as GPT-3?
No, GPT-4 is not trained on the exact same data as GPT-3. While both models are trained on large-scale internet datasets, GPT-4 uses a more diverse dataset that includes broader linguistic coverage and higher-quality sources to improve factual accuracy.
2. How does OpenAI ensure that newer models like GPT-4 are safer or more aligned?
OpenAI ensures models like GPT-4 are safer by applying techniques like reinforcement learning from human feedback (RLHF), implementing strict content filters, and conducting red-teaming, where experts try to break or misuse the model to expose flaws before public release.
3. What are tokens and how do they translate into real-world usage?
Tokens are text chunks – usually 4 characters or ¾ of a word – used to measure input and output length in GPT models. For example, "OpenAI is great!" is six tokens. Token count affects model cost and how much context the model can process at once.
4. Why does GPT-4 sometimes still hallucinate or make up facts?
GPT-4 hallucinates because it generates text by predicting likely word sequences, not by consulting a verified database. If it lacks context, it may confidently generate plausible but inaccurate information.
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