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GPT-3 とGPT-4 : 違いは何ですか?

OpenAI によって作成された GPT 大規模言語モデルの最も先進的なバージョンであるGPT-4の最近の導入により、この新しいイテレーションとその前任者である GPT-3 の大きな違いが注目を集めています。 GPT-3 の名声は、非常に人気のある高度な生成テキスト チャットボットChatGPTの形で広まりました。

その印象的な人間のような反応と微妙な理解は非常に革新的だったので、このテクノロジーの偉業がこれほど急速に改善されることを想像するのは困難ですが、 GPT-4さらに大きく優れた機能を約束します。どちらのモデルも生成 AI テクノロジーにおける記念碑的な偉業であるため、GPT3 対 GPT4 の戦いは引き続き競争的です。

これら 2 つの GPT バージョンを自分で試してください

以下のチャット ボックスをすぐに試して、 GPT-4と GPT-3 を比較して、これらの OpenAI モデルがどのように正確に異なるかをより深く理解することができます。

GPT-3 およびGPT-4とは何ですか?

GPT (Generative Pre-trained Transformers) は、現代の人工知能の進歩にとって重要であることが証明されているニューラル ネットワーク モデルまたは機械学習モデルです。これらのモデルとそれらが根付いている接続テクノロジーにより、 ChatGPTなどのツールに人間のようなコンテキスト理解と会話機能が与えられ、人間の言語の微妙なニュアンスを認識して、ユーザーに対するツールの応答に使用できるようになります。

これらのモデルは、一般に公開される前に、Web コンテンツや書籍などの大量のデータを使用してトレーニングされます。このようにして、文脈、トーン、意味論を理解するように教えられます。

GPT-3 とGPT-4は、この種のテクノロジーの最新の開発です。これらのモデルの作成を担当する研究機関である OpenAI のチームは、2018 年に GPT の最初のイテレーションがリリースされて以来、大規模言語モデル (LLM) の進歩に取り組んできました。

GPT-1 は、質問に応答して情報を提供する機能においてはかなり初歩的なものでしたが、このモデルは 5 年という短期間で大きな進歩を遂げました。

GPT-3 は、直前のものを大幅に改良して 2020 年にリリースされ、GPT-2 の 10 倍以上の大きさになりました。これは 1,750 億という驚異的なパラメータを誇っていました。これらのパラメータは、開発者が新しい情報に基づいてモデルのパフォーマンスを向上させるためにモデルをトレーニングするときに微調整する変数です。

この数字を大局的に考えると、Microsoft のチューリング自然言語生成 (NLG) モデルは、パラメーターが 100 億しかなく、GPT-3 がリリースされる前は最も高度にトレーニングされた言語モデルでした。

以前の GPT モデルと比較して GPT-3 が導入した最も注目すべきアップグレードは、関数型プログラミング コードを記述し、より洗練された微妙な言語を提供し、AI アートを作成できる機能でした。人間のような応答を作成し、コンテキストを理解するその機能は、AI 言語ツールにおいて革命的であり、 ChatGPTすぐにセンセーションを巻き起こした主な理由の 1 つでした。

では、 GPT-4はどうでしょうか? 2023 年に、GPT シリーズの最新バージョンであるGPT-4が一般公開されました。この新しいイテレーションは、GPT-3 の既存の長所を完璧にするだけでなく、その制限の一部を解決する上で確かに大きな進歩を遂げています。

GPT-4の最も印象的な成果の 1 つは、画像入力をテキスト プロンプトとして扱い、それに応じて応答する機能です。このモデルはChatGPT Plus ユーザーのみが利用できますが、Microsoft Bing Chat を使用すれば無料で利用できます。

大規模言語モデル (LLM) とは何ですか?

最も基本的な形式では、大規模言語モデル (LLM) は、自然言語入力を処理し、すでに提示されているデータに基づいて単語列内の次の単語を与える予測テキスト アルゴリズムです。これらのモデルは、書籍、記事、ランディング ページ、ソーシャル メディアの投稿、テキスト メッセージなどの膨大な量のテキストを使用して高度にトレーニングされています。

モデルはこれらのマテリアルを使用して言語シーケンスを学習し、テキスト パターンを予測します。これは、 ChatGPTなどの対話型チャットボットや他の AI ツールの基礎を形成します。

ただし、この実践は簡単でも費用もかからないものではありません。スーパーコンピューターとして機能する巨大で高価なサーバー ファームは、これらのテキスト素材を取り込み、遭遇したシーケンスに基づいて予測テキストを「決定」するために使用されます。さらに、開発者は LLM に供給するマテリアルを選択する必要があります。

資料に偏りがある、不正確、または不完全な場合、LLM によって生成される応答テキストも同様に望ましくないものになります。

OpenAIとは何ですか?

OpenAI は 2015 年にサンフランシスコのテクノロジー リーダーのグループによって設立され、非営利団体として始まりました。 SpaceX と Tesla の億万長者 CEO、イーロン・マスクは、ピーター・ティール、リード・ホフマン、OpenAI の現 CEO サム・アルトマンらとともに、同社の設立当初の責任を負った著名な人物の 1 人にすぎません。

この組織の主な目標は、 Googleや Apple のような大手テクノロジー企業が汎用人工知能の可能性を独占する前に、汎用人工知能の開発を促進することでした。一般に広くアクセスできる透明で倫理的な AI を作成するという名目で、この小さな会社は、Infosys やAmazon Web Services などのシリコンバレーの投資家から多額の資金を獲得することができました。

同社の努力による高額なコストにより、非営利団体としての機能がほぼ不可能になるまでに時間はかかりませんでした。 2019年に営利企業に移行し、サム・アルトマンがCEOに就任したのもこの時だった。 Microsoft との 10 億ドルの提携により、OpenAI のテクノロジーの一部が商業化され、テクノロジー巨人によってライセンス供与されることが保証されました。

しかし、OpenAI の収益制限モデルでは、投資家が「人へのポジティブな影響」という使命を優先することを目的として、非営利と営利のハイブリッドのようなものを生み出し、投資家は初期投資の 100 倍しか回収できないことが保証されていました。

2022 年 11 月、同社は自由に対話できる初のチャットボットであるChatGPTをリリースした後、一夜にしてその名を知られるようになりました。このツールの人間のような応答、無限に見える知識、創造性を発揮する能力は、これまで世界がチャットボットから見たものとは異なっていました。

また、その人気により、世界的なテクノロジー企業は、 ChatGPT達成したものに匹敵するかエミュレートしようとして、ツールの独自バージョンをリリースする競争を引き起こし、 HIX.AIのHIX Chatのように、ChatGPT を超えることに成功した企業さえあります。

2018 年の GPT-1 のリリース以来、この組織は AI テクノロジーにおいて画期的な進歩を遂げ続けており、生成 AI ツールの主要企業の 1 つであり続けています。

開発の歴史

2018 年 2 月、OpenAI は最初の GPT モデルである GPT-1 をリリースしました。パラメータが 1 億 1,700 万個あるこのモデルの開発に使用されたトレーニング方法はほとんど監視されておらず、特定のタスクは規定されず、文内の次の単語を予測するようにモデルを教えることに重点が置かれていました。

このモデルはまだ生成型 AI テキストの初期の形式ではありましたが、理解可能な文章やテキストの段落をゼロから生成できるという点で、当時としては依然として注目に値するものでした。

翌年、OpenAI はその発明を GPT-2 で改良しました。このモデルの 15 億のパラメータにより、クエリやプロンプトに対してより長く、より一貫した応答を提供できる、より洗練されたわずかに高度なシステムが実現されました。モデルの言語能力はアップグレードされましたが、それを除けば、2 回目の反復では目立った成果はほとんどありませんでした。

GPT-1 と GPT-2 はどちらも、その機能とトレーニングに使用したデータセットの点で制限に直面していました。これは、2020 年の GPT-3 のリリースによって大きく変わるでしょう。

GPT-2 と比較してパラメーターの数が大幅に増加した GPT-3 は、人間が書いたものと実質的に同一の AI 生成テキストを実現した初めてのタイプです。膨大な量の書かれたコンテンツを使用してトレーニングされたこのツールは、AI によって書かれたテキストの型を打ち破り、チャットボット機能だけでなく自然言語処理 (NLP) の機能を進歩させるために使用されてきました。

これらの機能はさらに微調整され、2022 年 11 月のGPT-3.5のリリースによって一般にアクセスできるようになりました。これはChatGPT作成されたモデルであり、世界を席巻し、急速に変化する社会に非常に公共の光を当てました。チャットボットと AI が生成したテキストの機能。

GPT-3.5 、汎用人工知能の向上に向けた OpenAI の取り組みに世界中の注目を集め、短編小説、電子メール、詩、台本、歌、テキスト メッセージ、ソーシャル メディア コンテンツなど、その多様な出力で非テクノロジー業界の人々にも感銘を与えました。そしてそれ以上に。

技術界のリーダーも、このモデルに関わった一般人も、その能力に大きな感銘を受けた一方、サム・アルトマン氏は、GPT-3とGPT-3.5はまだ、人工知能とコンピューターの真の可能性と将来の成果を垣間見せた初期段階にすぎないと大衆に保証した。言語学習。

案の定、半年も経たないうちに、2023 年 3 月にGPT-4が打ち上げられました。最新の GPT イテレーションの開発者は、これまで以上に創造的で協調的になることを約束し、ユーザーのクエリやテキスト プロンプトに対して、より安全で、より詳細で、より有用な応答を提供することに大きな注意を払ってきました。

驚くべき 1 兆 7,600 億のパラメーターとさらに大規模なデータ トレーニング セットにより、一般知識が向上したということは、このモデルの問題解決能力が向上し、より強力な全体的なコンテキストを持つ長いテキストを提供できることを意味します。

モデルを一般に公開することは、業界全体での大量使用と継続的なテストを通じて各モデルの制限や弱点がすぐに明らかになるため、OpenAI の使命にも役立ちました。

OpenAI の GPT-3 とGPT-4の違いは何ですか?

何よりもまず、数字がすべてを物語ります。 GPT-3 の 1,750 億と比較して、新しく改良されたGPT-4 100 兆を超えるパラメーターで機能するという事実は、言語学習、速度、全体的なパフォーマンスの向上について知るべきことをすべて物語っています。

トークン制限、つまり LLM が 1 回の対話で処理できるトークンの数も、GPT-3 と GPT-4 の間で大幅に改善されましたGPT-4トークン制限は 32,000 に増加しました。これは、4 つの入力に対応できることを意味します。 GPT-3よりも1倍長い。

GPT-4は、大幅に大規模なデータセットを使用してトレーニングされ、モデルをより広範なコンテキストとさらに微妙なトーンや言語にさらし、そこから学習して応答を適応させることができました。これらの要因により、 GPT-4より正確な財務予測を提供し、より影響力のある投資戦略を策定し、事実の正確性の向上を考慮することができます。

事実に基づくパフォーマンス自体は大幅な改善であり、 GPT-4すべてのユーザーにとって大きな進歩となります。これは、このモデルによって生成されたコンテンツの信頼性が向上し、コストのかかるエラーが発生する可能性が低くなることを意味するためです。

執筆に関しては、 GPT-4使用すると、生成されるテキストのトーン、表現、スタイル、音声をユーザーがより詳細に制御できることが証明されています。それに比べて、GPT-3 は、大幅な再トレーニングによって生成されるテキストのタイプを変更することしかできませんでした。一例として、企業はGPT-4使用して、冗談めいた広告メッセージや魅力的なソーシャル メディアのキャプションとは異なるトーンでプロフェッショナルな電子メールをスタイル設定できるようになりました。

新しいモデルではこれらの文脈上の手がかりを考慮し、それに応じて言語を適応させることができるため、さまざまな年齢層、購買行動、地理的位置の対象ユーザーに合わせてメッセージングを調整することもできます。

GPT-4では、より高度な言語スキルと批判的思考も大幅に向上しており、ブランドの複雑な問題を解決し、リスク評価を実施し、創造的なアイデアの生成を支援することができます。実際、 GPT-4 、統一司法試験、LSAT、GRE、AP 試験、AMC 試験、さらにはソムリエ試験など、複数の専門的および学術的な試験で目覚ましい高い成績を収めました。

GPT-4が旧バージョンを上回るもう 1 つの側面は、多言語対応です。試用した 26 言語のうち 24 言語で、 GPT-4 MMLU (Massive Multitask Language Understanding) ベンチマークに基づくGPT-3.5と他の最新の LLM の両方を上回りました。ただし、 GPT-4で導入された最も注目を集めるアップグレードの 1 つは、画像入力をテキスト プロンプトとして扱う機能です。

そうです。ユーザーは画像だけでなくテキストも入力して、ビジュアルまたは言語に関連するタスクを指定できるようになりました。これは、主にグラフィックスやマルチメディア コンテンツを扱う企業や専門家にとって非常に役立ちます。

2 つのモデルの価格帯にも違いがあります。 GPT-3 は基本的に OpenAI Playground 経由で無料で使用でき、ユーザーはモデルの 12 の異なるバリエーションを試すことができますが、 GPT-4には金銭的コストがかかります。価格プランは、1000 プロンプト トークンで 0.03 ドルから始まります。または、 ChatGPT Plus を使用して月額 20 ドルでモデルのチャットボット バリアントにアクセスできます。

ユーザーは高度なGPT-4からどのようなメリットを得ることができますか?

GPT-4複数の業界にわたる大きな変化の触媒となり、さまざまな貴重な方法で企業、フリーランサー、専門家、学生に影響を与えることが期待されています。以下は、最新の GPT 言語モデルがビジネス慣行の改善、生産性と効率の向上に役立つ方法のほんの一部です。

データ、資産、従業員をサイバー攻撃から保護したい企業はGPT-4使用して業務の監視、機密情報へのアクセスの追跡、パターンの分析とレポート、潜在的なサイバー セキュリティの脅威への対応を行うことができます。これにより、組織、特に銀行や民間警備会社など、貴重な個人データを扱う組織に対する消費者の信頼が高まります。

このような組織は、この高度なモデルを使用して不正行為を早期に検出することもでき、そのようなインシデント発生後の回復にかかる時間、費用、およびリソースを大幅に節約できます。不規則な購入者の行動や異常なアカウント アクセスは、 GPT-4検出し、関係者に不正の可能性を警告するために使用できるアクティビティのほんの一部にすぎません。

GPT-4販売部門が購入者の行動や以前の販売データに関する情報を追跡することで、特定の製品やサービスの需要と供給を予測するために使用できます。これにより、企業は在庫をより適切に管理し、価格設定モデルを計画し、効果的に宣伝し、資金とリソースを割り当てることができます。

GPT-4個々の生徒に合わせてカスタマイズされた学習体験を提供することで、あらゆるレベルで現代教育の様相を変えることを約束します。 GPT-4 、生徒の成績、出席記録、テクニックの傾向などのデータを使用して、個人のニーズや能力に合わせて授業計画を調整し、あらゆる年齢の生徒にとって、より魅力的でパーソナライズされた学習体験を作成できます。

現在、仮想 Cookie とデータ追跡は仮想ショッピング エクスペリエンスの向上に役立っていますが、 GPT-4では、過去の購入、Web ブラウザ履歴、個人の好みなどを考慮して、オンライン ショッピング エクスペリエンスをさらに高度に個別に調整することで、これらの取り組みをさらに進めることができます。これにより、小売業者の売上とブランド ロイヤルティが向上するだけでなく、全体的なショッピング エクスペリエンスが向上し、消費者に大きな使いやすさと利便性がもたらされます。

医療分野において、 GPT-4は他の GPT モデルが誇ることのできない成果を達成しました。病歴を分析し、臨床画像を使用することで、医療上の問題を抱えている患者に適切な診断を提案し、適切な治療コースを推奨することに成功しました。 。これは、特に施設の人員が不足している低所得地域において、医療専門家が必要なケアを提供する上で大いに役立ちます。

製造や物流などの業界では、 GPT-4センサー データを使用して、将来的に機器のメンテナンスがいつ必要になるかを予測するのに役立ちます。これにより、これらの企業は機能上の問題を早期に発見することで、高額なダウンタイムや高額な修理を防ぐことができ、さらに生産性を向上させ、より効率的に運営できるようになります。

マーケティング担当者、ソーシャル メディア マネージャー、コンテンツ作成者は、 GPT-4知識と言語能力の両方を活用して、効果的なマーケティング戦略を策定し、価値提案を表現し、ソーシャル メディアのキャプションを作成し、長文の記事やブログ投稿を開発することで、GPT-4 の可能性を活用できます。自然で人間らしい読みやすさを実現します。

ジャーナリズム、エンターテイメント、芸術の分野もGPT-4の機能と能力によって大きな影響を受ける可能性があります。新しいアイデアを生み出し、別の視点を提供し、過去の実践を分析することはすべて、この新しい GPT モデルが完全に不要にすることなく、そのような生計を強化するのに役立ちます。

GPT-3 とGPT-3.5も上記の方法でユーザーを支援できますが、最新モデルではその機能が著しく強化され、微調整されています。パフォーマンス、言語学習、データ追跡、コンテキストの考慮、事実の正確さのアップグレードにより、モデルの全体的な有用性がより利用しやすくなり、より幅広い専門職やビジネス機能に関連するようになりました。

GPT-3 とGPT-4の制限

彼らの能力のリストは長く印象的ですが、GPT-3、さらにはGPT-4依然として特定の技術的制限によって制限されています。たとえば、悪用や攻撃的なコンテンツの作成を防ぐことを目的とした人為的な障壁は有用であり必要ですが、有効な質問に答える GPT の能力を妨げる可能性があります。

これは両方のモデルに関係する問題です。どちらのモデルもリアルタイムで情報を提供する機能はありませんが、他の AI 生成テキスト ツールでは実現できています。

GPT 3.5 と GPT 4 の多言語対応を見ると、どちらのモデルも英語以外の言語で提供できるサービスがまだ限られています。この点では、翻訳の精度と対応する言語の多様性の両方が限界と考えられ、これが引き続き両方のモデルにとって障害となります。

GPT-4には、画像入力を考慮する注目すべき機能が導入されていますが、依然としてオーディオやビデオをプロンプトとして考慮することはできません。できれば、開発者が GPT-5 の作成時にこれを検討できる機能であることを願っていますが、まだ確信は持てません。

GPT モデルを使用する代替ツール

ChatGPT GPT モデルの最も効率的かつ効果的な使用法であると仮定するのも無理はありません。実際には、同じテクノロジーを使用して他のテクノロジー競合他社が作成したツールを決して過小評価すべきではありません。それらのいくつかは、かなりの制限や障害があるChatGPTの機能に匹敵し、さらにはそれを超えていると簡単に主張できます。

画像-5

注目すべき競合相手は、 GPT-3.5とGPT-4の両方をサポートするツールであるHIX.AIのHIX Chatです。このオールインワン チャットボットは、コミュニケーションを改善し、あらゆるクエリに対して正確かつ人間らしい応答を返し、ユーザーとの魅力的な会話を構築することを目的としています。 ChatGPTや他の多くの同時代のものとは異なり、Web に直接アクセスできるため、遅延や制限なく最新の情報をリアルタイムで提供できます。

印象的なことに、PDF を読んでコンテンツに基づいて質問に答えたり、リンクが提供されている場合にYouTubeビデオを要約したり、Web ページのコンテンツに基づいて状況に応じた会話を構築したりすることで、 ChatGPTの機能を超えています。これには、Web アプリだけでなく、 Google Chromeと Microsoft Edge両方に適用できるブラウザ拡張機能からもアクセスできます。

上記の機能を誇るチャットボットは他にありませんが、YouChat、Microsoft Bing Chat、および Perplexity Ask は、 GPT-3 またはGPT-4を使用するChatGPTの機能と同等またはそれを上回る、最も有能なチャットボット ツールのほんの一部です。

GPT の将来の進化

OpenAI は現在、そのリソースのほとんどを期待されている GPT-5 モデルの開発に費やしていますが、この作成はまだ非常に初期段階にあり、まだ積極的にトレーニングされていません。一般に発売される前にトレーニング、トライアル、安全対策のすべてを実施する必要があるため、このモデルが日の目を見るまでにはしばらく時間がかかることが予想されます。

ビデオおよびオーディオ機能を関数入力として組み込むには、将来の GPT モデルのトレーニング資料として Web コーディングとビデオ メディアの両方を使用する必要があります。アルトマン氏は、将来のバージョンに何が期待できるかと尋ねられたときに、そのことをほのめかしました。書かれたテキスト以外の他の入力を解釈できる機能は、LLM にとって顕著な進歩であり、LLM が提供および達成できる範囲を大幅に拡大します。

この予測以外には、将来のモデルが何を達成できるかについては、ほとんど予測できません。汎用人工知能はまだ大部分が実験的な分野であるため、新しい可能性や予期せぬ機能がどこからともなく現れることが知られており、これらの高度なデバイスが将来何を学習して適応できるかはまったくわかりません。

要約すれば

GPT-3 とGPT-4 LLM は両方とも、私たちが知っている汎用人工知能の状況を変え、AI ツールが将来社会の認定された側面になることを確実にしたと言えるでしょう。

これらのモデルの進歩により、 HIX.AIなどの総合的で画期的な AI プラットフォームへの道が開かれました。HIX.AI は、無数の消費者のニーズに応えるさまざまな AI ライティング ソリューションを提供する強力な「ワンストップ ショップ」であり、すべてサポートされ、改善されています。 GPT-3.5およびGPT-4 。

2 つのモデルがリリースされてから 3 年も経っていないことを考えると、その違いがどれほど大きいかを過小評価するのは簡単かもしれませんが、これは純粋に、OpenAI とHIX.AIがこのような短期間でどれだけの成果を上げたかを証明するものです。 GPT-5 と将来のモデルが AI ツールの標準への道を切り開き、私たちの生活、仕事、創造、コラボレーションの方法を変革し続けることを願うばかりです。