GPT-4 の基本: その仕組みと使用方法

公開: 2024-04-10

GPT-4 は、幅広いコンテンツの解釈と生成の両方ができる多用途の生成 AI システムです。 これが何なのか、どのように機能するのか、コンテンツの作成やデータ分析などにどのように使用できるのかを学びましょう。

目次

  • GPT-4とは何ですか?
  • GPT-4 を作成したのは誰ですか?
  • GPT-4の仕組み
  • GPT-4は無料ですか?
  • GPT-4の機能
  • GPT-4 API の使用例
  • GPT-4の利点
  • GPT-4の制限
  • 結論

GPT-4とは何ですか?

GPT-4 は、マルチモーダル入力をサポートする適応性の高い生成 AI ツールです。 これは、テキストだけでなく音声や画像など、幅広いコンテンツを解釈して処理できることを意味します。 ユーザーは GPT-4 にさまざまな種類のデータを入力することができ、その見返りとして、GPT-4 は、人間の思考や言語のパターンを厳密に模倣した方法で、詳細な文章、詳細な説明、コンピューター コード、創造的な構成を含む出力を生成できます。

GPT-4 と ChatGPT の違い

GPT-4 と ChatGPT は密接に関連していますが、同じではありません。 ChatGPT は、基礎となる大規模言語モデル (LLM) と会話できるチャットボットです。 基本的に、ChatGPT はモデルへの会話型インターフェイスです。 自然言語でテキスト プロンプトを入力すると、ChatGPT がプロンプトに対する回答を返します。

ChatGPT は、GPT モデルのさまざまなバージョンで実行できます。 デフォルトでは、ChatGPT の無料バージョンでは GPT 3.5 にアクセスできます。 有料サブスクリプションを使用すると、GPT-4 にアクセスできます。

GPT-4 と GPT-4 Turbo: 違いは何ですか?

GPT-4 Turbo は、大規模なアプリケーションに適した、GPT-4 の高速かつコスト効率の高いバージョンです。 実際、GPT-4 Turbo の最新バージョンは GPT-4 よりも手頃な価格であり、機能も優れています。 GPT-4 Turbo には、より長いコンテキスト ウィンドウもあります。つまり、入力プロンプトで最大 300 ページのテキストを送信できます。

全体として、GPT-4 と GPT-4 Turbo のどちらを選択するかは、特に応答の複雑さ、速度、運用コストの点で、アプリケーションの特定の要件によって決まります。

GPT-4 を作成したのは誰ですか?

サンフランシスコの人工知能企業 OpenAI が GPT-4 を作成しました。 OpenAI は、「安全で全人類に利益をもたらす」人工知能を開発するために 2015 年に設立されました。 同社は、DALL-E や Codex など、いくつかの主要な AI プラットフォームを支えています。

OpenAI は、2023 年 3 月 14 日に GPT-4 をリリースしました。

GPT-4はどのように機能しますか?

GPT-4 は、知識のデータベースから応答を取得しません。 一度に 1 つの単語を生成し、各単語の進行を予測します。 その予測は、大量のデータを分析して特定した統計的パターンに基づいています。

この高度な分析を可能にするテクノロジーは、Generative Pretrained Transformer (GPT) と呼ばれます。 GPT は、OpenAI によって作成された LLM ファミリに与えられた名前です。 GPT モデルがどのように機能するかをよりよく理解するために、研究者が GPT モデルをどのようにトレーニングするかを見てみましょう。

GPT モデルのトレーニング方法

GPT モデルのトレーニング プロセスは、事前トレーニングと微調整の 2 つの段階に分かれています。

事前トレーニング中に、モデルはインターネットからの大量のデータとサードパーティ ソースからのライセンス データを処理および分析します。 単語と画像の間のパターンと相関関係を特定して、意味とコンテキストを理解します。 また、文、段落、詩、学術論文、コードなどのさまざまな種類のコンテンツの構造も学習します。

GPT モデルは、トランスフォーマーと呼ばれる高度なニューラル ネットワーク アーキテクチャを使用します。 トランスフォーマーは、大量のデータを解析して独立して学習するモデルの機能の鍵となります。 トランスフォーマーを使用すると、モデルがトレーニング データからパターンを処理して学習できるため、GPT-4 などの GPT モデルが新しいデータ入力に対して予測を行うことができます。

トレーニングの次の段階は微調整です。 この段階では、会話応答の生成など、特定のタスクを実行するようにモデルが調整されます。 このモデルは、人間のフィードバックからの強化学習 (RLHF) を通じて、人々が望む答えを提供する方法を学習します。 人間はモデルの応答を評価し、モデルは後続の応答ごとにより肯定的なフィードバックを得ようとします。 微調整段階は、バイアスを最小限に抑え、有害な反応を減らす機会でもあります。

以前の GPT モデル

GPT-4 は、OpenAI の GPT モデルの 4 番目の反復です。 ここでは、モデルファミリーがどのように進化してきたかを概観します。

  • GPT-1 は 2018 年に導入されました。GPT-1 は、7,000 冊の未出版のフィクション本で構成される BookCorpus でトレーニングされました。 このモデルは、GPT フレームワークが自然言語の理解を達成できることを証明しました。
  • GPT-2 は 2019 年 2 月に導入されました。800 万の Web ページでトレーニングされました。 トレーニングの目標は、前のすべての単語が与えられた後、テキスト内の次の単語を予測するモデルを作成することでした。 研究者らは、引数を生成するようモデルに依頼することで、モデルをトレーニングの範囲を超えて拡張しました。 その結果、人間が書くことができるエッセイが完成しました。 GPT-2 のパフォーマンスには一貫性はありませんでしたが、質問に答え、テキストを翻訳し、長いコンテンツを要約することができました。
  • GPT-3 は 2020 年の夏に発表されました。OpenAI は GPT-3 を汎用テキスト生成プラットフォームと呼んでいました。 GPT-3 をトレーニングしたデータセットには 1 兆を超える単語が含まれていました。 以前のバージョンとは異なり、GPT-3 はコードを生成できました。 GPT-3 は、AI を活用したチャットボットである ChatGPT のベースとして機能しました。

GPT-4 トレーニングと主要な機能

OpenAI は、2021 年に GPT-4 の構築に使用される深層学習ツールの作成を開始しました。OpenAI は、Microsoft Azure と連携して、高度な LLM が必要とするコンピューティング能力とデータ量を処理できるスーパーコンピューターを開発しました。

GPT-4 は、公開されているデータとサードパーティのソースからのデータに基づいてトレーニングされました。 以前のモデルとは異なり、OpenAI はトレーニング モデルのサイズ、使用したハードウェア、トレーニング方法の詳細に関する情報を公開していません。

私たちが知っていることは、GPT-4 はいくつかの点で GPT-3 よりも高度であるということです。

  • 画像とテキストベースのプロンプトの両方を受け入れることができます
  • 2023 年 4 月までのデータに基づいてトレーニングされました。 GPT-3のデータセットは2021年6月で終了
  • GPT-3 よりも創造的なタスクで優れたパフォーマンスを発揮します
  • グラフの分析など、以前のバージョンよりも複雑なタスクを処理できる
  • 最大 25,000 単語までの長いプロンプトを処理できます
  • 許可されたコンテンツのガードレール内にとどまる可能性が高くなります
  • より正確な応答を生成します
  • ブランドの個性や文体など、ユーザーのリクエストにうまく適応する

OpenAI はまた、GPT-4 の適性を検証するためにいくつかのテストを使用しました。 AP 試験、統一司法試験、オリンピック試験、LSAT、GRE 定量試験で良好な成績を収めました。

GPT-4は無料ですか?

OpenAI から GPT-4 を直接使用するには料金を支払う必要があります。 アクセスするには 2 つの方法があります。

ChatGPT Plus の有料サブスクリプションを使用すると、GPT-4 にアクセスできるようになります。 その後、Web 上で ChatGPT を使用したり、Android および iOS 用のアプリを使用して会話したりできます。

開発者は、Developer API を通じて GPT-4 にアクセスできます。 API を使用すると、トークンに対して一定の料金を支払います。 プロンプト トークン (LLM への「質問」で使用するトークン) のレートと、完了トークン (LLM から受け取る「回答」で使用するトークン) のレートが 1 つあります。

トークンの仕組みは次のとおりです。

  • 各入力と出力はトークンに分割されます。 プロンプト トークンは、GPT-4 へのリクエストで提供するテキストとファイルを指します。 完了トークンは、GPT-4 によって応答内で生成されたテキストを指します。
  • GPT-4 がリクエストを処理する前に、入力はトークンに分割されます。 これらのトークンは音節や論理的な単語の断片と同じではなく、スペースやサブワードを含めることができます。
  • 単語とトークンの間の「交換レート」を理解するための経験則がいくつかあります。 英語では、4 文字はおおよそ 1 つのトークンに変換され、75 単語はおおよそ 100 のトークンに変換されます。 他の言語では、この比率は当てはまらず、各単語はより多くのトークンに変換される可能性があります。

GPT-4 にアクセスするもう 1 つの方法は、Microsoft の Copilot AI を使用することです。 Copilot は GPT-4 上で動作するチャットボットです。 Copilot はオンラインおよびモバイル アプリを通じて利用できます。

GPT-4でできること

GPT-4 には、ニュアンスを解釈し、より複雑なプロンプトを処理し、画像を受け入れる能力があるため、幅広い用途が可能です。 ただし、現在のすべての AI システムと同様に、GPT-4 には慎重な使用を必要とする制限があります。

まずは、ChatGPT プラットフォーム内で使用できるいくつかの方法から始めましょう。

画像を分析する

GPT-4 に画像をアップロードし、その画像に基づいてタスクを実行するように依頼できます。 GPT-4 に実行をリクエストできる画像分析タスクの一部を以下に示します。

  • チャートまたはグラフ内のデータを解釈する
  • 画像の被写体が何をしているのか、被写体が何人いるのかなど、画像を説明します。
  • 歴史文書などのテキストの写真を読んで分析する
  • 手書きのメモをテキストに変換
  • 画像の何が面白いか、悲しいか、驚くべきかを特定する

テキストの生成

GPT-4 は、正式なコミュニケーション、ビジネス活動、または個人的なタスク用にオリジナルのテキスト コンテンツを生成できます。 以下にいくつかの例を示します。

  • トレーニング資料を作成する
  • 手順書、ハンドブック、ポリシーを作成する
  • コンテンツをさまざまな言語に翻訳する
  • ケニアには州がいくつあるか、空気清浄機がどのように機能するかなど、基本的な研究の質問に答えます

Generative AI はテキスト作成に広く使用されていますが、現在のワークフローとシームレスに統合する執筆ツールが必要な場合は、Grammarly の方が良い選択かもしれません。 個人でもチームでも同様に、500,000 を超えるアプリや Web サイト内でコンテンツを直接ブレインストーミング、作成、修正するために使用されています。 これにより、プラットフォーム間で作業内容をコピーして貼り付ける必要がなくなります。

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クリエイティブなコンテンツを生成する

GPT-4 は、前世代の GPT-3.5 よりも優れたクリエイティブなライティング機能を備えています。 特に、物語の結束性と一貫性を維持することに優れています。

これらの機能を使用するいくつかの方法を次に示します。

  • 見た目、歴史、伝承を説明した架空の生き物を作成します。
  • 特定のスタイルで書かれた散文で画像を説明する
  • 短編小説の概要を説明する
  • ブログ、ソーシャル メディアのキャプション、マーケティング コミュニケーション コンテンツの下書き
  • ソフトウェア開発などの複雑なトピックを詩の形式で説明する

コードを書く

GPT-4 は、数十のプログラミング言語でコードを作成、翻訳、最適化できます。 コードはいくつかの方法で生成および分析できます。

  • Web サイトのレイアウトの図面をアップロードし、それに一致するコードを生成するように GPT-4 に依頼します。
  • コードで実行したいことを自然言語で説明します
  • 既存のコードを貼り付け、GPT-4 にエラーを特定するよう依頼します。
  • コードのスニペットが何を行うかについてのわかりやすい説明を取得します。

内容を要約して分析する

GPT-4 は、大量のデータを解析してデータの傾向を追跡し、テキストを要約し、内容を説明できます。 アプリケーションにテキストを直接入力したり、一般的なあらゆる形式でファイルをアップロードしたりできます。

GPT-4 は、さまざまなアプリケーションのコンテンツを読み取り、分析できます。

  • Excel ドキュメントで販売傾向を特定する
  • 学術論文のような長く複雑な文章の要約を 250 ワードで書きます
  • 2 つの記事間の類似点を見つける
  • 短編小説のプロットを、文体やテーマの詳細とともに説明する
  • テキストをレビューし、改善のための提案を提供する

GPT-4 API の使用例

開発者は GPT-4 API を使用して、新しいアプリケーションを作成し、既存のアプリケーションに機能を追加します。 これらのアプリケーションが分類される一般的なカテゴリのいくつかを次に示します。

コンテンツの生成

ChatGPT は GPT-4 でコンテンツを生成できますが、開発者は特定のユーザーに合わせたインターフェイスや追加機能を備えたカスタム コンテンツ生成ツールを作成できます。 たとえば、GPT-4 を広告、Web サイトのコピー、ダイレクト メール、電子メール キャンペーンなどの情報で微調整して、マーケティング コンテンツを作成するためのアプリを作成できます。 アプリのインターフェイスでは、キーワード、ブランドの声とトーン、視聴者セグメントを入力し、その情報をプロンプトに自動的に組み込むことができます。

チャットボット

GPT-4 は、会話型 AI プラットフォームの基盤として機能します。 開発者は、顧客サービス、キャラクターや歴史的人物の具現化、宿題の質問への回答など、特定の機能に合わせたカスタム チャットボットを作成できます。

カスタムアシスタント

GPT-4 は、特定の業界、専門職、または興味に合わせてカスタマイズされた AI アシスタントを強化できます。 たとえば、法律専門家や創造的なアイデアのブレーンストーミングを行うためのアシスタントを作成できます。

感情分析

GPT-4 は、レビューやソーシャル メディアをスキャンして顧客のフィードバックや世論に共通するテーマを見つけるセンチメント分析アプリの基礎として機能します。

支援技術

GPT-4 は、世界をよりアクセスしやすくするための新たな可能性を開きます。 たとえば、視覚障害者向けに画像のテキストによる説明を提供できます。

GPT-4の利点

GPT-4 は多くの機能を提供します。 GPT-4 の機能の例をいくつか示します。

マルチモーダルです

GPT-4 は画像、ファイル、テキストを受け入れる機能を備えているため、複雑なタスクを実行できます。 これらのマルチモーダル機能により、ほぼすべての GPT-4 ベースのアプリケーションの可能性が広がります。

GPT-4 のマルチモダリティからメリットを得る方法は次のとおりです。

  • 複数のソースを使用して、プロンプトにさらに詳しいコンテキストと深みを追加します。 たとえば、レストラン チェーンは GPT-4 を使用してソーシャル メディアから写真とキャプションをスキャンし、顧客の感情を評価できます。 これにより、ソーシャル投稿でポジティブな言葉やネガティブな言葉をキャプチャするだけではなく、それ以上のことができるようになります。 また、食品のどの写真にポジティブなキャプションが付く傾向があり、どの写真にネガティブなキャプションが付く傾向があるかを確認することもできます。
  • 時間を節約する。 添付ファイルをプラットフォームに直接追加できるため、プロンプトに関連するファイルや画像の概要を独自に作成する必要はありません。 GPT-4 は、製品の説明やレポートなどのタスクを自動化することもできます。 画像または生データをアップロードするだけで、ガイドライン内に適合する応答を生成するように GPT-4 に指示します。
  • 複数ステップのプロンプトを作成します。 GPT-4 は画像から情報を取得し、それを使用して複雑なタスクを実行できます。 たとえば、演劇のリハーサル スケジュールの写真をアップロードし、主人公がリハーサルを行う予定の曜日と時間を GPT-4 に尋ねることができます。

ニュアンスを理解するのが上手です

GPT-4 は、書かれたテキスト内の感情、方言、口語表現などのニュアンスの検出に特に優れています。 また、直接言わなくても意味を推測することもできます。

ニュアンスを理解できるため、GPT-4 の出力はさらに人間らしくなります。

  • さまざまな場所のキャラクター間で本物のような会話を生成する
  • 画像内の人物の感情を評価し、その感情にターゲットを絞ったコンテンツを作成します
  • 人間が自然な響きのプロンプトを作成し、文脈に沿った正確なコンテンツで応答できるようにする

柔軟です

チャットボットは GPT-4 で作成された最も人気のあるアプリケーションの一部ですが、このモデルは多くの生成 AI アプリケーションを強化できます。 これは、独自のデータセットで GPT-4 を微調整できるためです。 次に、それを既存のアプリケーションと統合したり、ブランドに似た外観と操作性を備えた新しいアプリケーションを作成したりできます。 その柔軟性により、医療から消費財に至るまで、あらゆる分野の開発者が GPT-4 を使用して革新を起こすことができます。

GPT-4 の柔軟性を活用する方法をいくつか紹介します。

  • 顧客にセルフサービスツールを提供する
  • 技術者以外の人がコーディングなどの技術的なタスクを実行できるようにする
  • 音楽、書籍、ポッドキャストなどのカスタムのおすすめを作成します。
  • 医療文書などの手動タスクを自動化する

GPT-4のデメリット

GPT-4 は高度な生成 AI プラットフォームですが、欠点もあります。 使用する際の注意点をご紹介します。

不正確な回答が生成される可能性があります

すべての生成 AI プラットフォームは、不正確な情報を生成する傾向があります。 AI 研究者は、こうした不正確さを幻覚と呼んでいます。 GPT-4 は以前のバージョンよりも正確ですが、情報は検証されず、いつ間違っているかがわかりません。 その作成者は、それが間違いである可能性があると述べています。 このような不正確さがあるため、開発者は GPT-4 をアプリケーションに統合するかどうかを検討する際に慎重になる必要があります。 アプリケーションのエラー許容範囲が限られている場合は、GPT-4 によって生成された情報を検証またはクロスチェックする価値があるかもしれません。

情報ベースが限られている

GPT-4 のトレーニング データセットは 2023 年 4 月までしかありません。つまり、応答には最新のニュースや傾向が含まれていません。 GPT-4 を研究に使用する場合、最新の洞察は得られません。 情報が急速に変化するテクノロジーなどのトピックについては、情報が古い可能性があります。

開発者は、より最新のデータを使用してモデルを微調整するか、モデルにオンライン検索機能を追加するアプリケーションを作成することで、この制限を回避できます。

アクセスするには費用がかかる場合があります

GPT-4 に無料でアクセスする唯一の方法は、Microsoft の Copilot AI を使用することです。 ChatGPT 経由で使用する場合は、月額少なくとも 20 ドルかかります。 ニーズと予算によっては、法外な金額になる場合があります。

さらに、開発者は、特に大量のトークンを使用する一般的なアプリケーションを実行している場合、GPT-4 への API アクセスが高価であると感じる可能性があります。

GPT-4 と生成 AI の展望

GPT-4 は、その高度な処理能力、マルチモーダル機能、柔軟性により、主要な生成 AI プラットフォームの 1 つです。 毎日のユーザーは、ChatGPT のプレミアム サブスクリプションを通じて GPT-4 を使用してオリジナル コンテンツを作成できます。 開発者は API を使用して、新しいアプリケーションを構築したり、既存のアプリケーションを改善したりできます。

GPT-4 には多くの用途がありますが、その不正確さとコストが一部のユーザーにとって法外な場合があります。 ただし、これは数多くある生成 AI プラットフォームの 1 つにすぎません。 最新の AI ツールとそれを使って何ができるかについて常に最新情報を得るために、常に耳を傾けてください。