GPT-1からGPT-4まで:OpenAIの進化する言語モデルの包括的な分析と比較

GPT-1からGPT-4まで:OpenAIの言語モデルの進化の分析と比較

OpenAIは、さまざまなアプリケーションのニーズに応じて、それぞれ独自の特徴とコスト構造を備えた幅広いモデルを提供しています。モデルは定期的に更新され、最新の技術の進歩を反映しています。ユーザーはモデルを調整して、より良いパフォーマンスを引き出すこともできます。OpenAIのGPTモデルは、主要な自然言語処理(NLP)の進歩を実現しています。

GPTとは、簡単に言えば何ですか?

NLPアプリケーション用の1つの機械学習モデルは、Generative Pre-trained Transformer(GPT)です。これらのモデルは、書籍やウェブサイトなどの大量の情報を事前学習して、自然で構造化されたテキストを生成するために使用されます。

より簡単に言えば、GPTは、人間が書いたかのように見えるテキストを生成することができるコンピュータプログラムですが、それを目的として設計されていません。そのため、質問応答、翻訳、テキスト要約などのNLPアプリケーションに適用することができます。自然言語処理に関しては、GPTは機械が言語を理解し、流暢かつ正確に生成することを可能にするため、大きな進歩です。以下では、元のGPTから最新のGPT-4までの4つのGPTモデルについて、それぞれの強みと弱点について説明します。

GPT-1

2018年、OpenAIはTransformerアーキテクチャに基づく言語モデルの最初のバージョンであるGPT-1を発表しました。その117万のパラメータは、当時の最も先進的な言語モデルよりも大幅な進歩でした。

GPT-1は、プロンプトやコンテキストに対して自然で理解可能なスピーチを生成する能力がありました。このモデルのトレーニングには、数十億の単語を含む巨大なウェブページのデータセットであるCommon Crawlと、さまざまなトピックの11,000冊以上の書籍からなるBookCorpusデータセットが使用されました。さまざまなデータセットの助けを借りて、GPT-1は言語モデリングのスキルを磨くことができました。

GPT-2

OpenAIは、GPT-1の代わりにGPT-2を2019年に公開しました。GPT-2はGPT-1よりも大幅に大きく、15億のパラメータを持っていました。Common CrawlとWebTextを統合することで、より大きく、より多様なデータセットを使用してモデルをトレーニングしました。

GPT-2の能力の1つは、論理的で妥当なテキストシーケンスを構築することです。人間の反応を模倣する能力も、コンテンツ生成や翻訳など、自然言語処理のさまざまなアプリケーションにとって有用なリソースになります。

ただし、GPT-2にはいくつかの欠点もあります。複雑な推論や文脈の理解には多くの作業が必要でした。しかし、GPT-2は、短いテキストにおける優れたパフォーマンスにもかかわらず、長い文章を一貫して文脈に沿って保つのは難しいという課題に直面しました。

GPT-3

2020年にGPT-3がリリースされ、自然言語処理のモデルの指数関数的な成長の時代を迎えました。GPT-3のサイズは1750億のパラメータであり、GPT-2の10倍以上、GPT-1の100倍以上です。

BookCorpus、Common Crawl、Wikipediaなどのさまざまな情報源を使用してGPT-3をトレーニングしました。GPT-3は、ほとんどまたはまったくトレーニングデータがなくても、データセット全体で約1兆の単語にわたるさまざまなNLPタスクで高品質な結果を生成することができます。

GPT-3の文章を作成する能力、コンピュータコードの書き込み能力、アートの創造能力は、以前のモデルと比べて大きな進歩です。先行モデルとは異なり、GPT-3はテキストの文脈を解釈し、関連する応答を考え出すことができます。チャットボット、オリジナルコンテンツの生成、言語翻訳など、自然な音声を生成する能力は、さまざまな用途に大きな利益をもたらすことができます。

GPT-3の強力な言語モデルの倫理的な影響や潜在的な誤用に関する懸念も、GPT-3の能力が明らかになったことで浮上しました。多くの専門家は、このモデルがハイジャック、フィッシングメール、ウイルスなどの有害なコンテンツを作成するために誤用される可能性について懸念しています。犯罪者たちはChatGPTを使用してマルウェアを開発しています。

GPT-4

第4世代のGPTは2023年3月14日にリリースされました。これは、革命的だったGPT-3よりも大幅に改善されたものです。モデルのアーキテクチャとトレーニングデータはまだ公開されていませんが、前のバージョンの欠点を解消し、いくつかの重要な点でGPT-3を上回ることが明らかです。

ChatGPT Plusのサブスクリプション会員はGPT-4に無制限アクセスできますが、期限があります。GPT-4 APIの待機リストに参加することも選択肢ですが、アクセス権を取得するまでには時間がかかるかもしれません。それでも、Microsoft Bing ChatはGPT-4への最速のアクセスポイントです。参加には費用や待機リストはありません。

GPT-4の多様なモードでの機能は、特徴的な特性です。これにより、モデルは画像を入力として受け取り、テキストのプロンプトのように扱うことができます。

https://www.makeuseof.com/gpt-models-explained-and-compared/

OpenAIにおけるモデリング

自然言語の理解と生成を行うために構築された一連のAIシステムがOpenAIのGPT-3モデルです。より高度なGPT-3.5世代のモデルがこれらのモデルに取って代わりましたが、元のGPT-3ベースモデル(ダ・ヴィンチ、キュリー、エイダ、バベッジ)は引き続きカスタマイズ可能です。それぞれのモデルは、特定の一連のアプリケーションに最適です。

  • ダ・ヴィンチはGPT-3ファミリーの最も高度なモデルで、兄弟モデルと同じような仕事をこなすことができます。文脈や複雑さの深い理解を必要とする厳しい仕事のために構築されました。しかし、他のモデルとは異なり、この優れた機能の計算コストは高くなります。
  • キュリー:このモデルはダ・ヴィンチと同じレベルの機能を持っていますが、より低い価格と大幅に高い動作速度です。パワーと効率のバランスが取れたハッピーVoAGIを見つけるための良いオプションです。
  • エイダ:エイダは初級のプログラミング作業用に作成されました。GPT-3モデルの中で最も手頃で最速です。仕事が広範な文脈の専門知識を必要としない場合、エイダは費用対効果が高いです。

簡単なことに関しては、バベッジが対応できます。エイダと同様に非常に高速で安価です。詳細な理解よりも速度と効率が優先される仕事で優れたパフォーマンスを発揮します。

これらのモデルは2019年10月までのデータでトレーニングされており、最大トークン容量は2,049です。タスクの複雑さ、出力品質の要件、利用可能な計算リソースは、どのモデルを使用するかを決定する際にすべて役割を果たします。

ではなぜこれほど多くのバリアントが必要なのでしょうか?

さまざまな顧客とシナリオの要件を満たすために、複数のモデルを使用することができます。必要以上に能力の高いモデルを使用すると、不必要なコンピューティングコストが発生する場合がありますし、すべての活動が最大容量の必要性を必要とするわけではありません。OpenAIは顧客にさまざまなモデルを提供し、それぞれが独自の強みと弱み、および価格を持っています。

データの利用と保管

データのプライバシーはOpenAIにとって重要です。ユーザーがオプトインしない限り、2023年3月1日をもって、OpenAI APIはユーザーデータをモデルのトレーニングや改善に使用しません。法律で保持が義務付けられる場合を除き、APIデータは最長30日後に消去されます。特に機密性の高いアプリケーションを使用する高信頼の消費者には、ゼロデータ保持が選択肢となる場合があります。

OpenAIの現在のモデル

OpenAIのモデルは多様であり、それぞれ特定の目的に向けて構築されています。いくつかのモデルについて以下で簡単に説明します。

  • GPT-4 リミテッドベータは、コンピュータコードとプレーンな言語の読み書きができるGPT-3.5シリーズの強化版です。まだベータテストフェーズにあり、一部のユーザーのみがアクセスできます。
  • GPT-3.5 シリーズのモデルは、自然言語のコードを解釈し生成することができます。get-3.5-turboはこのファミリーの最も強力で費用対効果に優れたメンバーであり、会話においてもより一般的な完了タスクにおいても優れたパフォーマンスを発揮します。
  • DALLEベータ:この方法論は、自然言語の課題に応じて開発および編集される、視覚的な創造性と言語理解を組み合わせたグラフィックの開発を行います。
  • Whisper は、話された言葉を書かれた言葉に変換することができるベータの音声認識モデルです。大規模かつ多様なデータセットでのトレーニングにより、多言語の音声認識、翻訳、識別が可能となります。
  • 埋め込みモデルは、テキストを数値表現に変換して検索、クラスタリング、推薦、異常検出、分類などのタスクを実行します。このモデルは潜在的に問題のあるテキストを識別するためにトレーニングされているため、安全で礼儀正しい空間を維持するのに役立ちます。
  • GPT-3:このシリーズのモデルは、自然言語を理解し生成する能力を持っています。より強力なGPT-3.5バージョンが元のGPT-3ベースモデルに取って代わりましたが、カスタマイズ可能なまま提供されています。

OpenAIは、モデルの定期的な更新を約束しています。最近は、gpt-3.5-turboなどの一部のモデルに一貫したアップデートが行われています。モデルの新しいバージョンがリリースされると、以前のバージョンは少なくとも3ヶ月間サポートされ続け、安定性を求める開発者に対応します。OpenAIは、幅広いモデルのライブラリ、定期的な更新、データ保護への重要性により、多目的なプラットフォームです。OpenAIは、機微な情報の検出、音声をテキストに変換する、自然言語の生成など、さまざまなモデルを提供しています。

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!

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