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GPT-4o (「o」は「omni」を意味します) は、OpenAI によって開発され、2024 年 5 月 13 日にリリースされた最先端のマルチモーダル大規模言語モデルです。GPT モデル ファミリの成功に基づいて構築されており、さまざまなモダリティにわたるコンテンツを包括的に理解および生成するためのいくつかの進歩が導入されています。
GPT-4o は、以前のモデルと比較して、より優れた自然言語処理機能とより高速な応答時間を提供します。テキスト、画像、音声をネイティブに理解して生成できるため、より直感的でインタラクティブなユーザー エクスペリエンスを実現できます。これにより、GPT-4o は、知識ベースの質問に答えてテキストを作成するだけでなく、画像やビデオを分析および説明する機能も向上します。
OpenAI がこのモデルにもたらした新しい機能強化により、オーディオ、ビジョン、テキストの機能が向上しました。
GPT4-o の各入力と出力は、テキスト、音声、画像の任意の組み合わせにすることができます。OpenAI の以前のモデルとは異なり、すべてのテキスト、音声、画像は変換なしで処理されます (GPT-4o は画像を読み取り、音声を聞き、直接出力できます)。これにより、GPT-4o はこれらの項目をより速く処理し、よりよく理解できるようになります。
GPT-4o の強化された音声認識および応答機能により、目立った遅延なく口頭での会話 (異なる言語であっても) を行うことができます。このモデルは、話者の口調や感情を観察し、適切な応答を返すことができます。また、自然な声で感情のニュアンスを交えて話すことができるため、より繊細なコミュニケーションが可能になります。
GPT-4o は、視覚的なコンテンツをより良く理解して編集できます。画像上のグラフィック、テキスト、またはデータを読み取り、その背後にある意味を理解できます。分析のために画像をアップロードして、より正確な洞察と説明を得ることができます。このモデルは、プロンプトの要求どおりに、高品質の画像を作成または編集することもできます。
GPT-4 のアップグレードされたコンテキスト ウィンドウにより、より長い会話でもコンテキストを維持できるようになります。最大 128,000 個のトークンをサポートし、詳細な分析と一貫した会話を可能にします。
GPT-4o が GPT-4 や GPT-3.5 とどう違うのか知りたいですか? 主な違いは次のとおりです。
GPT-4o はリリース以来、アクセス可能になっています。そのパワーにアクセスして体験するには、いくつかの方法があります。
OpenAI は、ChatGPT ユーザーがチャットボット上でこの新しいモデルを使用することを許可しました。無料ユーザーはメッセージ制限付きでアクセスでき、テキストでのみこのモデルとやり取りできます。有料の ChatGPT Plus ユーザーの場合、これらの制限はすべて解除されます。
OpenAI は、GPT-4o を API アクセスのモデル オプションとしても利用できるようにしました。開発者は、GPT-4o の機能をプロジェクトやアプリケーションに統合できるようになりました。
GPT-4o にもっと便利にアクセスしたい場合は、HIX.AI で試すことができます。ログインしなくても無料で試すことができます。公式の方法で GPT-4o にアクセスできない場合は、これがこの革新的なモデルを使用するもう 1 つの信頼できる方法です。
HIX.AI で GPT-4o にアクセスすると、いくつかの利点があります。
HIX.AI で即時アクセスの利便性を体験してください。GPT-4o ページ に移動するだけで、すぐに GPT-4o の操作を開始できます。
HIX.AI で GPT-4o にアクセスすると、サーバーの問題が発生する可能性が低くなります。このモデルへの接続では、遅延を最小限に抑え、高いパフォーマンスを維持するよう努めています。
GPT-4o チャットボットへのアクセスには制限はありません。いつでもどこでも、この強力な AI イノベーションを自由に体験できます。
最先端の言語モデルの詳細については、以下の記事をご覧ください。
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GPT-4o が以前のモデルに比べて優れている点は、強化されたマルチモーダル機能です。これにより、リアルタイムの会話と高度なビジョン/オーディオ処理をより低い遅延で実行できます。
はい。GPT-4o はより優れた多言語機能を備えており、50 以上の言語の優れた翻訳者として機能します。
知識カットオフ日、つまり GPT-4o がトレーニングされた最新の情報は、2023 年 10 月です。
GPT-4o は優れた機能を備えていますが、潜在的なバイアス、幻覚、堅牢な長期記憶の欠如など、大規模言語モデルから受け継いだ制限が依然として残っています。また、その知識は基本的にトレーニング データに限定されています。