GPT-3 と GPT-4: 違いは何ですか?

AI 言語モデルの進化は目覚ましく、反復のたびに大幅な改善がもたらされました。 GPT-3 と GPT-4 は同じ基本フレームワークを共有しており、どちらも膨大なデータセットで広範な事前トレーニングを受け、有害な、誤った、または望ましくない応答を減らすために微調整されています。 ただし、データセットのサイズと処理能力の違いにより、機能に大きな違いが生じます。

この記事では、GPT-3 と GPT-4 の進歩と相違点を詳しく掘り下げ、これらのモデルが強化されたパフォーマンスと多用途性を提供するためにどのように進化したかを強調します。

GPT-3 と GPT-4 の簡単な要約

GPT-3 と GPT-4 の主な違いに入る前に、これらのモデルがどのようにして生まれたのかを簡単に見てみましょう。

GPT-3

2020 年 6 月にリリースされた GPT-3 は、OpenAI によって開発された GPT シリーズの 3 番目のバージョンです。 1,750 億のパラメータを持ち、さまざまなインターネット ソースからの 1 兆を超える単語で事前トレーニングされているため、リリース時点では最も強力な言語モデルの 1 つとなっています。 GPT-3 は、コード生成から言語翻訳まで、最小限の特定のトレーニングで幅広いタスクを実行できます。

GPT-4

2023 年 3 月にリリースされた GPT-4 は、GPT-3 によって築かれた基盤の上に大幅な機能強化が加えられています。 マルチモーダル機能が導入され、テキストと画像の両方を処理できるようになり、コンテキスト ウィンドウが長くなり、Turbo バリアントでは最大 128,000 個のトークンを処理できます。 GPT-4 のパラメーターの正確な数は未公開のままですが、GPT-3 よりも大幅に多く、より複雑な問題をより高い精度と効率で解決できると推定されています。 2024 年 5 月、OpenAI は最新モデル GPT-4o を発表し、GPT シリーズの機能をさらに進化させました。

GPT-3とGPT-4の違い

GPT-3 と GPT-4 の主な違いは、AI テクノロジーの大幅な進歩を浮き彫りにします。 これらの進歩は、モデルのサイズ、パフォーマンス、機能、バイアス、価格設定などのさまざまな要素を調べることで最もよく理解できます。

モデルサイズ

AI モデルは多くの場合、そのサイズによって測定されます。 このサイズは、事前トレーニングに使用されるデータの量とモデル アーキテクチャ内のパラメーターの数によって決まります。

事前トレーニング段階では、モデルは大量のテキスト データのコーパスを処理してパターンを学習します。 前述したように、GPT-3 は、Web サイトや書籍からの 1 兆を超える単語で事前トレーニングされました。 GPT-4 のトレーニング データのサイズはまだ明らかにされていませんが、モデルの機能が向上しているため、GPT-3 よりも大きいと推測されます。

パラメーターの数は、言語タスクのパフォーマンスを最適化するためにトレーニング プロセス中に更新されるモデルの合計値、つまり重みを指します。 パラメーターの数が多いほど、複雑なタスクを処理し、ニュアンスのあるテキストを生成できる、より複雑なモデルであることを意味します。 GPT-3 には 1,750 億個のパラメーターがありますが、GPT-4 にはさらに多くのパラメーターがあり、おそらく数兆個に達すると噂されていますが、正確な数は未公開のままです。

ただし、パラメーターが多いだけでは必ずしもパフォーマンスが強力になるわけではないことに注意することが重要です。 モデルのサイズは 1 つの要素ですが、トレーニング データ、モデル アーキテクチャ、トレーニング手順の品質も、モデルの現実世界の機能に大きな影響を与えます。

それにもかかわらず、GPT-4 のトレーニング データとモデル パラメーターの大幅な増加は、多くのベンチマークにわたって GPT-3 と比較してパフォーマンスが向上した注目すべきスケールアップを表しています。 また、GPT-4o のモデルサイズに関する具体的な詳細はありませんが、GPT-3 や GPT-4 よりもさらに進化すると予想されます。

パフォーマンス

OpenAI は、GPT-4 を多数のベンチマークでテストし、GPT-3.5 よりも大幅に優れていることを発見しました。 これらのベンチマークには、司法試験や SAT などのテストのスコアや、機械学習モデルに特化して行われた評価が含まれています。

GPT-4 のパフォーマンス向上の要因を見てみましょう。

より高いレベルの精度

GPT-4 のモデルは大きいため、GPT-3 よりも高い精度で応答できます。 OpenAI によると、精度評価では GPT-3.5 よりも 40% 高いスコアを獲得しました。 また、真実の発言と不正確な発言を区別することにも優れています。

コンテキストのより良い理解

GPT-3 と比較して、GPT-4 にはより大きなコンテキスト ウィンドウがあります。 これは、コンテキストを失う前にモデルが処理できる情報量のしきい値です。 その情報はトークンで測定されます。 プロンプトを入力すると、モデルはそれをトークンと呼ばれるテキストの塊に分割して処理します。 GPT-4 のコンテキスト ウィンドウは最大 128,000 トークン (Turbo を使用している場合) ですが、GPT-3.5 の最大値は 16,385 トークンです。

ニュアンスの理解が深まる

GPT-4 は、感情や個人のコミュニケーション スタイルの理解において GPT-3 を上回り、よりアクセスしやすく、より本物のコンテンツを作成できるようになります。 GPT-4o は、これらの機能をさらに拡張します。 テキスト、音声、画像、ビデオを処理できるため、より広範囲の情報を理解して応答できるようになります。 これにより、ユーザーにとってコンピュータとの対話がより自然かつ直観的になりました。

適応性

GPT-4 は GPT-3 よりも適応性が高くなります。 OpenAI ではこの品質をステアビリティと呼び、モデルの出力のスタイルを微調整することができます。 以前の GPT モデルは、特定の声とトーンで応答を生成するように微調整されていました。 GPT-4 では、希望するトーン、スタイル、具体性のレベルなどの属性を定義できるため、より詳細な制御が可能になります。 カスタム応答テンプレートを提供して、プロンプトへの応答方法を GPT-4 に指示できます。

たとえば、法律事務所向けに GPT-4 を利用したアプリを作成する開発者は、モデルに「法的文書に適した形式的な口調で応答する」ように指示できます。 あるいは、ChatGPT (GPT-4 が選択されている) 上の個々のユーザーは、「厳しい批判を避ける、協力的なライフ コーチのように応答する」という指示を添えてモデルにアドバイスを求めることができます。 GPT-4 はこれらの望ましいスタイルに準拠し、より良い応答を提供します。

機能とアプリケーション

一般に、GPT モデルは柔軟性が高く、多くのユースケースを強化できます。 GPT-4 の特徴は、そのパフォーマンス、適応性、および画像アップロード機能です。 これらの要因により、一般的なアプリケーションにおいて GPT-4 が GPT-3 よりも優れたパフォーマンスを発揮できる仕組みを次に示します。

マルチモダリティ

GPT-3 と GPT-4 の最も大きな違いの 1 つは、マルチモダリティです。 GPT-3 は単峰性でテキストの処理と生成のみが可能ですが、GPT-4 ではテキストと画像の両方を処理する機能が導入されました。 最新モデルの GPT-4o では、これらのマルチモーダル機能がさらに拡張されています。

• 入力モダリティ: GPT-4o は、テキスト、オーディオ、画像、ビデオ形式の入力を受け入れることができます。
• 出力モダリティ: テキスト、オーディオ、画像出力を生成できます。

GPT-4o のオーディオ機能は特に高度です。 オーディオ入力を驚くべき速度で処理して応答し、わずか 232 ミリ秒で応答を生成し、平均応答時間は 320 ミリ秒です。 比較のために、人間の会話における平均応答時間は約 200 ～ 300 ミリ秒です。 これは、GPT-4o が人間の自然な音声をほぼ模倣したペースで音声会話を行うことができることを意味し、AI ツールとのリアルタイム会話に向けた重要な一歩となります。

現在、GPT-4o の高度なマルチモーダル機能 (入力としてビデオを使用するなど) は一般に広く公開されていません。 これらは主に、限られたパートナーとの選択的なコラボレーションとベータ テストを通じて利用可能です。 OpenAI がこれらの機能の改良と展開を続けるにつれて、より広範なアクセスが期待されます。

マルチモーダル機能に加えて、GPT-4 は GPT-3 が実行できない次のようなタスクを実行できます。

• 一連のグラフまたはチャートから主要なデータ ポイントと傾向を抽出します。
• 何が面白いのか、面白いのか、悲しいのかなど、画像の説明を作成します。
• 手書きの手紙や歴史的文書などのテキストの写真の転写。
• レイアウトのモックアップをアップロードして、基本的な Web サイト デザインのコードを作成します。
• テキストだけで伝えられる以上のコンテキストをプロンプトに提供します。

コンテンツの作成

GPT-3 と GPT-4 は、個人的なコミュニケーション、ビジネス文書、創造的な取り組みのためのオリジナルのテキストベースのコンテンツを作成できます。 GPT-4 は、特定のスタイルでテキストを生成するのが優れているだけでなく、応答の一貫性を長期間維持することもできます。 これらの機能を使用すると、たとえば、完全な短編小説を作成したり、中小企業の顧客向けに一連のウェルカム メールを効率的に生成したりできます。

GPT モデルには優れたコンテンツ作成機能がありますが、適切なツールを見つけるには、Grammarly などの他の AI ライティング ツールを検討することをお勧めします。 Grammarly を使用すると、AI が生成したコンテンツを取得するためにタブ間を移動する必要がありません。 Grammarly 拡張機能は Web ブラウザーや Microsoft Word などのプログラムで動作するため、すでに使用しているツール内でコンテンツ作成のサポートを簡単に得ることができます。

コードのサポート

GPT-3 と GPT-4 はどちらもコードの作成、コード スニペットの説明、改善の提案において優れたパフォーマンスを発揮しますが、この分野では GPT-4 が優れたパフォーマンスを示します。 コーディングタスクを処理する際に、より高い効率と精度で動作します。 さらに、GPT-4 は長いコーディング タスクをより簡単に完了できます。

チャットボットの強化

GPT-3 と GPT-4 は、ChatGPT など、自然な会話形式で人々と対話するチャットボットの基盤として機能します。 GPT-4 はニュアンスの理解に優れているため、GPT-4 チャットボットとの会話はより自然で本物に感じられる傾向があります。 感情に対してより敏感に反応し、慣用句、文化的参照、比喩などの人間の機微をより適切に検出できます。

GPT-4 は、さまざまな言語で GPT-3.5 よりも優れたパフォーマンスを発揮するため、チャットボットへのアクセスも容易になります。

学業のサポート

教育者は GPT モデルを使用して、カスタムのクイズ、授業計画、教材を作成できます。 モデルは推論することもできるため、数学的概念や哲学的疑問などの複雑なトピックを説明することができます。

GPT-4 は、より高度なアプリケーションでは GPT-3 よりも優れたパフォーマンスを発揮します。 たとえば、GPT-3.5 は AP Calculus 試験で 1 を獲得しましたが、GPT-4 は 4 を獲得しました。

研究のお手伝い

GPT モデルを使用すると、多くの主題について学習し、新しい概念を探索し、一般的な質問に対する答えを得ることができます。 ただし、その情報のタイムリーさには限界があります。 GPT-3 は大量のデータに基づいてトレーニングされましたが、最新ではありません。 GPT-3.5 のナレッジ カットオフは 2022 年 1 月です。GPT-4 のナレッジ カットオフは、バージョンに応じて 2021 年 9 月から 2023 年 12 月まで異なります。

既存のコンテンツを要約する

GPT-3 と GPT-4 の両方で、既存のコンテンツをプロンプトに挿入し、概要を生成できます。 単語数、書式、学年などの仕様に合わせて概要をカスタマイズできます。 GPT-4 には長いコンテキスト ウィンドウがあるため、これを使用して長いテキストを要約することができます。 また、特定の対象者をターゲットにしたり、別の言語でテキストを生成したりするなど、より具体的な要件を満たす概要をリクエストすることもできます。

アイデアのブレインストーミング

GPT モデルは、創造的なプロジェクト、イベント、製品名などのアイデアを提供できます。 また、複雑な問題を解決するためのアイデアを考えるのにも役立ちます。 たとえば、自動化を使用して時間のかかる複雑なプロセスを合理化する方法に関するアイデアを提供できます。 GPT-4 はニュアンスを把握する能力があるため、GPT-3 よりもさらにカスタマイズされたアイデアのリストを提供できます。 画像をアップロードして、ブレインストーミング プロンプトに詳細を追加することもできます。

偏見と安全性

毒性反応を最小限に抑えることは、生成 AI にとって継続的な課題です。 一般に、GPT-4 は、偏った差別的な応答を防止し、プロンプト内の問題のある単語を認識する点で GPT-3 よりも優れています。 しかし、研究者らは、GPT-3 と比較して、GPT-4 を騙してそのガードレールを無視させ、有害な応答を生成させるのが簡単であることを発見しました。 結局のところ、GPT-4 をニーズに合わせてカスタマイズしやすくするステアビリティ機能により、モデルの脱獄も容易になります。

価格設定

GPT-3 の最新バージョンである GPT-3.5 は、ChatGPT を通じて無料で入手できます。 GPT-4 にアクセスするには、月額 20 ドルから始まる ChatGPT Plus アカウントが必要です。 開発者にとって、GPT-4o API アクセスは GPT-4 Turbo よりも約 50% 安く、また 5 倍高いレート制限も提供されます。

多言語機能の向上

以前の GPT モデルはインターネット データに基づいてトレーニングされているため、オンラインでより広く表現されている言語に偏りがありました。 ただし、GPT-4 は、英語での GPT-3.5 のパフォーマンスと比較して、より幅広い言語にわたってパフォーマンスが向上しています。 これには、英語やフランス語に比べてオンラインでの存在感が限定されているスワヒリ語やラトビア語などの言語での優れた機能が含まれます。 GPT-4o もこの傾向を引き継ぎ、英語以外の言語でさらに大幅な改善が見られます。

結論

GPT モデルの GPT-3 から GPT4、そして現在の GPT-4o への進化は、AI 言語処理における大きな進歩を示しています。 GPT-3 は、テキストを生成し、概念を説明し、コードを記述する機能で高いハードルを設定しました。 GPT-4 では、画像処理と言語理解の強化を導入することで、この基準を引き上げました。 GPT-4o は、オーディオおよびビデオの処理、より高速な応答、改善された多言語機能、およびコスト効率によって限界をさらに押し広げます。

これらの進歩により、創造的なタスクから複雑な問題解決に至るまで、さまざまなアプリケーションにわたって AI の可能性が拡大します。 GPT モデルは進化を続けるにつれて、設計、エンジニアリング、データ分析などの分野への参入障壁を下げる、ますます洗練された機能を提供することになります。 一部の専門家は、私たちがゼロからタスクを実行するのではなく、AI モデルを管理し、指導、改良、委任する役割に移行する可能性が高いと主張しています。