モデルとは何ですか？

モデルとは、人工知能分野の特定の種類のシナリオ向けに設計された予測ツールの一種です。これらのモデルは、天候パターンや株価の動向、スポーツの結果、画像コンテンツの識別など、様々な結果を予測するために使用されます。これらのモデルに共通しているのは、特定の入力（例えば現在の天候データ）を取り、予測（例えば明日の予報）を出力する能力であり、多くの場合、それは信頼度レベルを伴っています。

これらの予測の精度と信頼性は大きく変動することがあります。GPTモデルの登場以前は、与えられた「テキスト入力」の続きを正確に予測する効率的なモデルはありませんでした。

しかし、OpenAIは、この問題を大幅に改善する新たなカテゴリのモデル、すなわち生成型事前学習トランスフォーマ（GPT）を開発しました。これらのGPTモデルは、多くの場合でテキスト入力を効果的に「拡張」することができ、平均的な人間の速度や熟練度を一致させる、あるいは時には超越することができます。「テキスト入力」は広範な概念であるため、これらのGPTモデルは、質問への回答から編集/フォーマットのガイドラインの遵守、さらにはコードの書き込みまで、様々なタスクに使用できます。

つまり、GPTモデルはテキストコンテンツの予測ツールと言えます。

OpenAIのさまざまなモデルの歴史

これらの異なるモデルの違いを理解する前に、まずはOpenAIが過去7年間にリリースしてきたGPTモデルの短い歴史を振り返ってみましょう。

GPT（Generative Pretrained Transformer）：2018年にリリースされたGPTモデルは、言語理解と生成の領域でのブレークスルーでした。インターネットのテキストを幅広く事前学習したものの、クリエイティブだが時には意味をなさない反応を生成するなど、いくつか

の制限がありました。

GPT-2：2019年に導入されたGPT-2は、その前身を直接アップグレードしたもので、より多くのパラメータとより良いパフォーマンスを提供しました。最初は悪用の懸念から、フルモデルはリリースされませんでしたが、その年の後半には完全にオープンソース化されました。

GPT-3：2020年にリリースされた第3世代のモデルは、モデルの容量を大幅に増やし、なんと1750億の機械学習パラメータを誇っています。このモデルは驚くほど一貫性のある、文脈に関連した反応を生成することができ、翻訳、質問応答などのタスクで前作を上回るパフォーマンスを発揮しました。

GPT-3の微調整版：OpenAIは、特定のタスクに特化したGPT-3のモデルもいくつかリリースしました。例えば、ChatGPTモデル（技術的にはGPT-3.5）は、会話的な反応を生成するために特化したGPT-3のバージョンでした。

GPT-4は、2023年にリリースされた最新のモデルで、1兆のパラメータを有しています。内部テストでは、このモデルはSAT（アメリカの高校終了時の試験）で94パーセンタイル、LSAT（ロースクール入学試験）で88パーセンタイル、Uniform Bar Exam（弁護士試験）で90パーセンタイルのスコアを達成しました。これらの結果は、前モデルのGPT-3.5がSATで82パーセンタイル、LSATで40パーセンタイル、Uniform Bar Examでわずか10パーセンタイルのスコアを達成したことと比較すると、非常に優れた結果と言えます。

では、GPT-3、GPT-3.5、GPT-4のモデルの違いは何でしょうか？

GPT-3の範囲のモデルは、特定の指示に対するテキストの生成を目的として設計されていますが、流暢な会話応答の生成にはそれほど効果的ではありません。このクラスの最高のパフォーマンスを発揮するのはtext-davinci-003で、価格も高いです。GPT Workspaceの

初期段階では、すべてのサービスがtext-davinci-003を使用していましたが、これは非常に遅いものでした。

GPT-3.5シリーズ、別名ChatGPTは、2023年3月1日にローンチされ、会話に焦点を当てて設計されています。これらのモデルは、text-davinci-003と同様に、指示的な手がかりをかなりうまく処理することができます。しかし、特定の状況では、必要以上に冗長で空想的な反応を生成することがあります。しかし、これらは実際の欠点ではなく、このモデルはほとんどのタスクで非常に良好なパフォーマンスを発揮し、非常に高速で安価に稼働します。GoogleのGPTモデルの競合であるBard AIの最新リリースと比較して、それはより論理的で、「ハルシネート」（架空の答えを発明する）ことがはるかに少ないです。

GPT-4のモデルは、現時点でのOpenAIの最新モデルで、現在市場で入手可能な最も賢いモデルである可能性があります。非常に良い推論能力を持つだけでなく、書き込み、発明、演繹的推論にも優れています。OpenAIはまた、多様性（画像や他のメディアタイプを介したクエリの実行能力、テキストだけでなく）を発表しました。また、数学的な計算を非常にうまく行うことができます。これは、GPT-3.5が全くできなかった部分です。彼の唯一で最大の欠点は、それが…遅いことです。そしてまた、非常に高価であるため、OpenAIは（執筆時点で）その有料顧客に対しても、3時間ごとに25メッセージに制限しています。

では、どのモデルを選ぶべきでしょうか？

生産性タスクについては、短い答えは：GPT-3.5 Turboです。Googleシートに関連するすべての作業に特に優れており、迅速な結果を提供し、セル、リスト、テーブルを迅速に埋めることができます。

しかし、プロフェッショナルな利用やレイテンシを気にしない人々にとっては、GPT-4がほとん

どの場所でもそれを上回るでしょう。多くの人がGPT-4-Turboを待っていますが、リリースされるまでにはまだ時間がかかるでしょう。

古いモデルであるtext-davinci-003は、GPT Workspaceから単純に非推奨にされました。なぜなら、それがユーザーから期待されるパフォーマンスを提供していなかったからです。

終局

結論として、OpenAIのGPTモデルシリーズは、言語理解と生成の分野を革新しました。最初のGPTモデルから最新のGPT-4まで、各イテレーションはパラメータ、パフォーマンス、特定の機能の面で大幅な改善をもたらしました。GPT-3モデルは、特定の指示に対するテキスト生成に優れていますが、GPT-3.5 Turboは会話や生産性に関連するタスクにおいて優れています。GPT-4は、速度やコストが高いという欠点にもかかわらず、知性と推理能力において他の追随を許しません。これらのモデルの選択は、特定のユースケースや要件に大きく依存します。GPT-4 Turboのリリースが待ち遠しい中、それがもたらす進歩を想像するだけでわくわくします。各モデルの独自の機能と能力を理解することは、ユーザーがAIツールの力を完全に活用する上で役立ちます。この記事が、OpenAIのGPTモデルとその進化についての深い理解を提供し、GPT Workspaceを使用する際にモデルを選ぶのに役立つことを願っています。

OpenAI GPTトークンを理解する： 包括的なガイド