GPT-4がやってくる！ 知っておくべき予測とメリット

公開: 2023-02-16

ChatGPT は、Netscape、iPhone、または AWS がローンチされたときと同じくらい大きな瞬間を迎えています。 これは、新しいパラダイムを設定し、業界全体でゲームを変えるアプリケーションを強化しています。 現世代で最大の技術的進歩だと言う人さえいるかもしれません。

しかし、何だと思いますか？ 私たちはまだ ChatGPT の初期のイテレーションを目撃しているだけです!

ChatGPT は、GPT-3.5 と呼ばれる大規模な言語モデルに基づいて構築されています。 GPT-3を微調整して汎用チャットボットを作成したモデルです。

ChatGPT の反応はセンセーショナルなものでした。2 か月で 1 億人以上のユーザーを獲得しましたが、最適化、精度、安全性の面で改善の余地があるものもあります。

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ここで GPT-4 の出番です。 このブログでは、GPT-4 に期待できることを共有し、その可能な機能と将来の方向性をさらに探ります。

目次

GPT-4とは？

GPT-4 は、Generative Pre-trained Transformer または GPT ツールの 4 番目のバージョンです。 GPT-4 は、テキストのみのツールのままでありながら、パフォーマンスと AI の整合性を大幅に向上させることが期待されています。

Sam Altman による OpenAI は、GPT-3.5 および DALL-E 2 よりも優れたマルチモーダル ツールを作成することは、短期的には非常に困難であるため、GPT-4 に対してテキストのみのアプローチを採用しました。 GPT-4 は、人間のような理解の実現により近い、よりリッチなチャットボット エクスペリエンスを提供することが期待できます。

GPT-4 がゲームチェンジャーである理由

GPT 進化のすべてのモデルは、GPT-2 のタスク条件付けであれ、GPT-3 でのコンテキスト内学習であれ、何か新しいものを導入しています。 GPT-4 のユニークな機能に関して、さまざまなジャンプが見られる場合があります。 しかし、私たちが期待できるのは、全体的な効率と安全性の向上です。 達成方法は次のとおりです。

重点が最適化に移行

GPT-3 と GPT-4 モデルのパラメータ数を比較した次の画像を見たことがあるかもしれません。 最近、OpenAI の CEO である Sam Altman は、Strictly VC とのインタビューでこの噂を否定し、「まったくでたらめ」と呼びました。

GPT-3 対 GPT-4 - GPT-4 がやってくる
GPT-3 対 GPT-4

GPT-4 の強調点は、言語モデルが GPT-3 と比較してどれだけ大きくなるかではありません。 むしろ、電流を最適化することに焦点が移りました。 これは主に、GPT-3 のトレーニングが 1 回しか行われておらず、精度が低いためです。

そのため、GPT-4 の場合、トレーニングは多くのハイパーパラメータにわたってより広範囲になります。 その結果、GPT-4 にはより多くの選択肢やインプットがあり、複雑なタスクに大規模に取り組むことができます。

人間の価値観とのより良い一致

私たちは、AI マシンが暴走し、人間の世界を乗っ取ろうとする映画を何十本も見てきました。 映画では、ターミネーターのようなヒーローが人間を助け、ハッピー エンドを迎えます。

しかし、実際にはそうではありません。 AI モデルが私たちの決定を下すことでより高度になっているため、AI の安全性を最優先事項にすることが最も重要です。 これは、AI と人間の価値観との整合性を改善することを意味します。

AI が感情的な商を開発すると、善悪を判断し、偏見なく意思決定を行うことができます。 トレーニング データは偏った見方を示している可能性があり、AI モデルはその観察結果を結果に単純にマッピングするため、これは困難です。

GPT-4 では、テキストのみのモデルをより優れた人間の判断者にする AI アライメントの改善が見られます。 しかし、真の整合性に到達するまでには、まだ長い道のりが必要です。

プロンプトの自己評価の改善

ChatGPT を使用する場合、プロンプトに適切な詳細がない場合、結果は大きく異なります。 そのため、ユーザーが GPT モデルから最大の価値を引き出すのに役立つ方法でプロンプトを設計するには、一定の専門知識が必要です。

GPT-4 では、プロンプトの理解がより堅牢になります。 プロンプトが完全でない場合やエラーが含まれている場合でも、モデルは必要な出力を何度も繰り返さなくても正確に提供できます。

計算コストは​​変わらない

これまでのところ、OpenAI はスパース モデルを使用しているため、計算要件を大幅に増加させることなく、大規模な言語モデルをスケーリングできます。 GPT-4 を使用してモデルにサイズを追加しないため、スパース モデルは使用されなくなります。

代わりに、GPT-4 はより高密度の言語モデルに基づいています。 これは、チャットボットからの回答がより正確になることを意味します。 また、ユーザーの行動や好みをよりよく理解できるようになります。

GTP-4 ができること

GPT-4 モデルは、以前のモデルよりも高い効率と精度で、多数の自然言語処理 (NLP) タスクを解決できます。 それらのいくつかを以下に示します。

テキストの生成

GPT-4 の一般的なアプリケーションの 1 つは、人間のように見えるテキストを作成することです。 ソーシャル メディア、ブログ、Web サイトのコンテンツの作成など、さまざまな用途に活用できます。 コンテンツのスケーリングは数行先にあるため、これは多くの企業にとって大変革をもたらすでしょう。

長文の要約

要約は、基本的な NLP タスクです。 しかし、それは以前の GPT モデルでは効果的に行われませんでした。 同じ文章を繰り返して重要な情報を見逃したり、完全に不正確な情報を生成したりしていました。 これは、GPT-4 で大幅に改善されると予想されます。

質問への回答

GPT-4 は優れたサポート システムです。 学生が主題について友好的な方法で学ぶためのチューターとして機能することができます。 または、顧客の質問に完全に答えるように設計されたチャットボットとして機能することもできます。

その他の用途

GPT-4 は、テキスト補完、テキスト分類、言語翻訳など、他の多くのタスクで役立ちます。 モデルがより高度になるにつれて、主要な企業が広く採用できるより高度なアプリケーションが表示される可能性があります。

GPT-4 の潜在的な利点

GPT モデルを日常の仕事や勉強の流れに統合すると、大きな変化が見られることが期待できます。 これらの変更は、主に次の 3 つに変換されます。

生産性の向上

GPT モデルを使用する場合、タスクを効果的に自動化するか、AI に面倒な作業を依頼します。 これが繰り返しのタスクである場合、カレンダーにかなりの時間を追加することになります。 これらのタスクには、メールの作成、ソーシャル メディアのキャプション、コメントへの返信の作成などがあります。

リソースの効果的な割り当て

ビジネスを運営している場合は、投資に対して最大限の利益を生み出したいと考えています。 GPT-4 を使用すると、ほとんどのリソースが ROI の高いタスクに費やされる状況を作り出すことができます。 残りの部分については、自動化のために GPT-4 を組み込み、最終レビューのために数人のスーパーバイザーを配置できます。 これにより、時間とリソースを大幅に節約できます。

ユーザーエクスペリエンスの向上

インターネットで答えを探すときは、正確なものが見つかるまで通常 3 ～ 4 ページを調べます。 GPT-4 では、直接的な答えが得られます。 また、ページ全体に広告が殺到することもありません。 これは通常のユーザー向けです。 ビジネス向けの場合、チャットボットの応答時間とコンテンツからのエンゲージメント率は、カスタマー エクスペリエンスの向上に役立ち、リテンション率の向上につながります。

GPT-4の将来はどうなる?

GPT-4 は、OpenAI によるもう 1 つの最先端の大規模言語モデルとなり、新しい可能性をもたらし、業界全体をより効率的にします。

GPT-4 の将来の時代を検討する場合、今後 5 ～ 10 年間の長期ではなく、2023 年の短期に注目する必要があります。 これは、AI では物事がすぐに進路を変える可能性があるためです。

GPT-4の予測

  • OpenAI は大規模に商用化される: OpenAI は、サブスクリプション モデルからではなく、独自のカスタム チャットボットを作成するための基盤となるテクノロジを他の企業にライセンス供与することで、収益の大部分を得ると多くの人が信じています。 Microsoft は、ChatGPT を製品ラインナップに組み込む計画で、これを既に発表しています。
  • 検索の新しい競争が始まります: Microsoft の Bing は GPT モデルを検索に統合した最初の企業であり、Google が 20 年以上にわたって支配してきた検索の新しい競争を開始します。 Google が Bard と呼ばれる ChatGPT のバージョンを積極的に構築し、Microsoft と競合するのを見るでしょう。
  • オンライン クリエイターの不確実性が急上昇: GPT-4 のようなモデルでは、基本的に、インターネットとエンド ユーザーの間の関係を混乱させることについて議論しています。 これまでのところ、検索エンジンはコンテンツへのトラフィック、生成的な広告収入、製品販売などを促進してきました。 現在、より多くのユーザーが検索に GPT-4 モデルに依存しているため、これは大きな影響を受ける可能性があります。 そのため、オリジナル コンテンツ クリエーターの収益分配をクラックすることは、前進する上で非常に重要です。
  • 規制当局は注目する: 2023 年は、規制当局が AI の混乱に注目する年になるかもしれません。 これらの AI モデルの安全性と著作権法を確立するための枠組みを提供するポリシーがゆっくりと形成される可能性があります。
  • AI の整合性は未解決のままです:以前のセクションで、GPT-4 では人間の価値観とのより良い整合性が見られると述べました。 しかし、AGI にはほど遠いため、問題が完全に解決するとは考えていません。
  • 偽のニュースが増加する: GPT モデルの放物線状の成長のマイナス面の 1 つは、悪意のある人物が以前よりもはるかに速く偽のニュースを広めることができることです。 まるで人間のようにしゃべるので、見分けがつきにくい。

GPT-4 の準備

AIはどこにも行きません。 ChatGPT 以外にも、ChatSonic のような多くの ChatGPT の代替手段が既にあり、多くのビジネスに大きな影響を与える素晴らしいアプリケーションを構築しています。 したがって、この AI 革命に反対することは賢明ではありません。 むしろ、生活を楽にするツールと考えたほうがよいでしょう。

次のステップは、このツールを活用して競争上の優位性を獲得することです。 ビジネスでは、自動化を超えて多くのことに使用できます。 モデルは、障害を自己診断し、それに応じて遅滞なく調整するようにトレーニングする必要があります。 最初は、変更は段階的なものにすぎませんが、時間の経過とともにビジネス全体に広範な影響を与えます。

個人レベルでは、AI ファーストの世界にスムーズに移行するには、適応性や回復力などの特性を開発することが重要です。 さらに、新しいことを学ぶ方法を変えることも重要です。 インターネットが登場する前、私たちは多くの時間を暗記に費やしていました。 しかし、Google がローンチすると、それはなくなりました。 GPT-4 のようなモデルでは、再び変化するので、適応する必要があります。

私たちがパソコンと戦ったと想像してみてください。 私たちは今いる場所にいますか？ おそらくそうではありません！ AIも同じです。 それに合わせて進化すれば、移動することはありません。

結論

GPT-4 などの GPT モデルが主導する AI 革命は、世界中から注目を集めています。 機械が完全ではないことを考えると、人間が機械に取って代わられると感じたのはこれが初めてです。 より多くの反復により、言語モデルはより高度になり、より人間的な傾向を示します。

GPT-4 の場合、パラメーターの数を大幅に変更することなく、効率とパフォーマンスが飛躍的に向上します。 コンテキストの理解も GPT-4 で大幅に改善され、モデルがより長い期間会話型になります。

GPT-4 の大規模な影響は不明ですが、Bing などの検索エンジンを強化し、企業がカスタム チャットボットを作成できるようになることが期待されています。 小売側では、有料プランに追加される機能が増えることがわかります。 ChatGPT をビジネスに使用する方法の詳細をご覧ください。

ユーザーと企業にとっての GPT-4 モデルの利点は、時間とお金を節約できることです。 たとえば、コンテンツ パブリッシャーは、これらの GPT モデルを技術スタックに採用して、コンテンツを効率的にスケーリングできます。 ChatGPT を使用してコンテンツを作成する方法について詳しくは、こちらをご覧ください。

しかし、一部の業界や専門家にとっては、新たな問題が生じます。 たとえば、教師は AI によって書かれたコンテンツを元のコンテンツから検出するツールを必要としています。 これは早急な解決が必要な問題です。

GPT モデルの欠点と悪影響にもかかわらず、AI の未来は明るく見えます。 そして、AGI のステータスに達したときに、GPT-4 を振り返って、それが AI の展望を形作った重要な瞬間の 1 つだと言うでしょう。