GPT-3とGPT-4の違い｜何が違うのか？

最近新しいモデルがたくさん出ているのはなぜ？

どのChatGPTモデルをプロジェクトで使うべきか迷っている方には、違いが分かりにくいかもしれません。

GPT-4が登場したとき、その前身を圧倒しました。ここではGPT-4がGPT-3とどう違うのか、知っておくべきポイントをまとめます。

ChatGPTとは？

ChatGPTは、大規模言語モデル（LLM）を搭載し、OpenAIによって開発され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）を使い、入力を理解して適切な出力を返します——まるで人間同士の会話のように。

GPTはGenerative Pre-trained Transformerの略で、LLMの学習に使われる高度なニューラルネットワーク構造です。大量の公開インターネットデータを活用し、人間のコミュニケーションを模倣します。

GPT-3とGPT-4の違いは？

1. モデルサイズが10倍以上に拡大

GPT-3は1750億パラメータですが、GPT-4は1.8兆パラメータです。

どうやって？GPT-4のアーキテクチャは8つのモデルで構成され、それぞれが2200億パラメータを持っています。

2. マルチモーダル対応の追加

GPT-3はユニモーダルで、テキストのみを処理・生成できます。

一方、GPT-4はテキストと画像の両方を処理可能です。さらにGPT-4oではテキスト・音声・画像・動画を組み合わせて扱えるようになり、前モデルよりもはるかにマルチモーダルになりました。

3. コンテキストウィンドウが大幅に拡大

GPT-3のコンテキストウィンドウは2048トークンですが、GPT-4は128kトークンです。

コンテキストウィンドウとは、モデルが一度に処理できるテキストのトークン数を指します。ウィンドウが大きいほど、多くの入力を扱えます。

4. 推論力・問題解決力の向上

標準化テストの多くで、GPT-3.5は合格者の下位10%でした。しかしOpenAIのテストによると、GPT-4は合格者の上位10%に入っています。

5. 価格は同じ

GPT-3とGPT-4はどちらもChatGPT経由で無料で利用できます。

GPTは何に使える？

発想力と技術力があれば、GPTの活用範囲は無限大です。企業は営業チャットボットや人事ソフト、さらには個人セラピストとしてもGPTエンジンを活用しています。

ChatGPTを活用する主な方法をいくつかご紹介します：

パーソナルアシスタント

日々のタスクを雑談抜きでこなしてほしい？

GPTはメールの下書き、リマインダー設定、旅行計画、夕食のアイデア出しまでサポートします。遅刻せず、コーヒーブレイクも不要なパーソナルアシスタントのような存在です。

カスタマーサービス

同じ質問に何度も答えるのにうんざりしていませんか？ますます多くの組織が、GPTを活用したカスタマーサポートチャットボットを導入し、お客様からの問い合わせ対応や問題解決を行っています。まるで、いつでも正しい答えを持つ24時間対応のサポート担当者のような存在です。

コンテンツ作成

ブログ記事からSNSのキャプションまで、GPTはより速く、より良い文章作成をサポートします。アイデアが浮かばないときはブレインストーミングも可能。下書きが必要なら、すぐに用意できます。あなたの個性を奪うことはありませんが、作業のスピードアップには大いに役立ちます。

データ分析

GPTはレポートの要約、スプレッドシートからのインサイト抽出、複雑なデータセットの理解まで手助けします。ノイズを取り除き、要点を伝えてくれるアナリストのような存在です。

コーディング支援

コーディングの問題で行き詰まったときも、GPTがデバッグや改善提案、さらにはスクリプト全体の作成までサポートします。コードレビューやコード生成のボットは、今やあらゆる業界の開発者にとって一般的な存在となっています。

ChatGPTモデルの歴史

OpenAIはGPT-2やGPT-3といったLLMを開発してきましたが、ChatGPTに初めて使われたのはGPT-3.5からです。

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として公開されました。

GPT-3.5 Turbo

2023年のTurboモデルでは、GPT-3.5と同様のモデルを使いながらも、ChatGPTの応答精度が向上しました。

GPT-4

2023年3月、より高度なモデルがリリースされました。GPT-3と比べて、GPT-4はより強力で最適化されています。また、有料ユーザー向けにChatGPT Plusも導入されました。

GPT-4 Turbo

2023年11月、OpenAIは従来よりもはるかに大きなコンテキストウィンドウを持つGPT-4のバージョンをリリースしました。

GPT-4o

GPT-4oは2024年5月に登場し、OpenAI初の本格的なマルチモーダルLLMとなりました。「o」は「omni（全方位）」を意味し、テキスト・画像・音声の解析と生成が可能です。

特に4oモデルは、GPT-4 Turboの2倍の速度と半分のコストで、すべてのChatGPTユーザーが利用できるようになりました（利用制限あり）。

GPT-4o Mini

同年7月にはGPT-4o Miniがリリースされました。APIコストは4oモデルよりさらに低く、ChatGPTユーザー向けの標準モデルとしてGPT-3.5 Turboに代わりました。

OpenAI o1-preview

‍OpenAIの最新リリースは、新しいo1シリーズで、2024年9月12日に大きな注目を集めて登場しました。

プレビュー版モデルは、すぐにChatGPTで利用可能となりましたが、利用制限は低めに設定されています。

o1モデルは、初めて「推論」を行うLLMとされています。o1モデルにプロンプトを与えても、すぐには回答しません——そのため待ち時間が長くなります。

代わりに、各ステップを順に推論し、情報やその意味を慎重に検討してから次の行動を決定します。必要な手順をすべて考え終えるまで、回答は返しません。

OpenAI o1-mini

o1-miniはo1-previewよりも小型で、コストは80％安価です。コーディングや数学など、高度な推論を必要とする日常的なタスク向けに設計されています。

GPT-5

最新のo1シリーズが、待望のGPT-5モデルの代替なのか前身なのか、ユーザーの間ではまだ不明です。次回のOpenAIリリースまで確定しないかもしれません。

ユーザーや企業にとって、これはどういう意味でしょうか？

GPT-4は膨大な量のコンテンツを高速で生成できるため、企業はAIを活用してさまざまな業務を効率化できます。

GPT-4を活用する企業は、コンテンツを自動生成する能力を得て、時間とコストを削減しながらリーチを拡大できます。

この技術はあらゆるテキストに対応できるため、GPT-4の実用範囲はほぼ無限です。

GPTはどのようにビジネスの成長に役立つのでしょうか？

GPT-4は機能性に重点を置いており、業務効率の向上につながります。AIを使ってカスタマーサポートやコンテンツ生成、営業・マーケティング活動の強化も可能です。

GPT-4で企業ができること：

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、企業は高品質なコンテンツを非常に速く作成できます。例えば、AIを使ってSNSコンテンツを定期的に自動生成すれば、手間をかけずに良好なオンラインプレゼンスを維持できます。

カスタマーサポート力を強化

人間のような応答ができるAIは、カスタマーサポートに非常に役立ちます。顧客の質問に明確に答えることで、AIソリューションは大半の一般的なサポート対応を処理できます。これによりサポートチケットが減り、顧客もより直接的に回答を得られます。‍

マーケティング体験をパーソナライズ

GPT-4のおかげで、さまざまな層に合わせた広告コンテンツを作りやすくなります。AIはターゲット層に合わせたコンテンツや広告を生成でき、オンラインユーザーのコンバージョン率向上に役立ちます。

カスタムGPTチャットボットの構築

強力なLLMを自分用に活用できます。カスタムチャットボットプラットフォームを使えば構築も簡単です。

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。あらゆる用途に合わせて、どんなAIエージェントやチャットボットも構築できます。

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よくある質問

1. GPT-4はGPT-3と同じデータで学習されていますか？

いいえ、GPT-4はGPT-3とまったく同じデータで学習されているわけではありません。どちらも大規模なインターネットデータセットで学習されていますが、GPT-4はより多様なデータセットを使い、言語の幅や情報源の質を高めて事実性を向上させています。

2. OpenAIはGPT-4のような新しいモデルの安全性や整合性をどう確保していますか？

OpenAIは、GPT-4のようなモデルの安全性を高めるため、人間のフィードバックによる強化学習（RLHF）、厳格なコンテンツフィルターの実装、専門家によるレッドチーミング（公開前に脆弱性や悪用リスクを検証）などの手法を採用しています。

3. トークンとは何で、実際の利用にどう関係しますか？

トークンとはテキストのかたまりで、通常は4文字または単語の約3/4に相当します。GPTモデルでは入力や出力の長さを測るために使われます。例えば、「OpenAI is great!」は6トークンです。トークン数はモデルの利用コストや、一度に処理できる文脈の量に影響します。

4. なぜGPT-4は時々事実を作り出したり、誤った情報を出すのですか？

GPT-4は、検証されたデータベースを参照するのではなく、もっともらしい単語の並びを予測してテキストを生成するため、事実と異なる内容を自信を持って出力することがあります。文脈が不足している場合、誤った情報を作り出すことがあります。