NvidiaがGPT-4に対抗するオープンソースLLMをリリース
                                    Nvidia は、OpenAI、Anthropic、Meta、Google の主要な独自モデルと同等の性能を持つと言われるオープンソースの大規模言語モデル (LLM) のリリースを発表しました。
2024 年 5 月にGPT-4 と GPT-4 Turbo とともに GPT- 4oがリリースされる予定ですが、これらの AI モデルの違いは何なのか、そして実際にどの ChatGPT モデルを使用すべきなのか疑問に思われるかもしれません。
OpenAI の GPT-4 モデルは同じ基盤から始まっていますが、いくつか重要な違いがあり、アクセスにかかるコストは言うまでもなく、一部のタスクには他のタスクよりも適しています。
では、OpenAI の GPT-4 モデルの違いは何でしょうか?
GPT-4、GPT-4 Turbo、GPT-4oの比較
OpenAI の GPT-4 モデルには複数のバリエーションが含まれており、それぞれが異なるニーズを満たすように設計されています。 GPT-4、GPT-4 Turbo、GPT-4o (Omni) の違いの概要は次のとおりです。
GPT-4
GPT-4 は基礎モデルです。複雑な文章を理解して生成するため、クリエイティブライティング、データ分析、言語翻訳、コード生成など、多くのアプリケーションに役立ちます。 GPT-4 の 23,000 ~ 25,000 語のコンテキスト ウィンドウを使用すると、複数の長いドキュメントを添付して、アップロードしたファイルに関する質問に答えてもらうこともできま��。これは製品ラインの基本モデルであるため、GPT-4 Turbo と GPT-4o の両方で GPT-4 のすべての便利な機能にアクセスできます。

GPT-4ターボ
GPT-4 Turbo は、効率性とコスト削減に重点を置いて GPT-4 の機能を強化しています。計算効率の向上により応答時間が短縮され、より速い出力結果を必要とするユーザーに適しています。さらに、GPT-4 Turbo は、特に数学の問題において精度に優れており、さまざまなベンチマークで GPT-4 を上回っています。このモデルでは、JSON モードや並列関数呼び出しなどの高度な機能も導入されており、より堅牢で再現性の高い出力に貢献します。
GPT-4o

GPT-4o (「o」は「omni」の略) は、GPT-4 モデル ファミリに最近追加されたもので、ChatGPT Free および Plus ユーザーの両方に選択されるデフォルト モデルです。このモデルは GPT-4 Turbo の 2 倍スマートで高速なので、リアルタイム アプリケーションに最適です。 GPT-4o は、テキスト、オーディオ、画像、ビデオなど、あらゆる種類のファイル形式を解析できる、同クラス初のマルチモーダル モデルでもあり、ChatGPT 内のすべてのテキストと画像を生成できます。
さらに、OpenAI は、ユーザーが 3 時間ごとに 16 件のメッセージで GPT-4o への限定アクセスを無料で許可できるようにしました。その後、ChatGPT は GPT-3.5 の使用に戻ります。
各 GPT-4 モデルの詳細は次のとおりです。
| 特徴 | 
			 GPT-4  | 
			
			 GPT-4ターボ  | 
			
			 GPT-4o  | 
		
|---|---|---|---|
| 
			 価格(ChatGPT)  | 
			
			 20ドル  | 
			
			 20ドル  | 
			
			 無料(3時間ごとに16件のメッセージ)、20ドル(3時間ごとに80件のメッセージ)  | 
		
| 
			 応答速度  | 
			
			 標準  | 
			
			 GPT-4の2倍の速度  | 
			
			 GPT-4より4倍高速  | 
		
| 
			 コンテキストウィンドウ  | 
			
			 最大32,000トークン  | 
			
			 最大32,000トークン  | 
			
			 最大32,000トークン  | 
		
| 
			 マルチモーダル入出力  | 
			
			 ない  | 
			
			 ない  | 
			
			 持っている  | 
		
| 
			 MMLU  | 
			
			 86.3  | 
			
			 86.5  | 
			
			 88.7  | 
		
| 
			 GPTQA  | 
			
			 48.0  | 
			
			 35.7  | 
			
			 53.6  | 
		
| 
			 数学  | 
			
			 42.5  | 
			
			 72.6  | 
			
			 76.6  | 
		
| 
			 ヒューマンエバル  | 
			
			 67.0  | 
			
			 87.1  | 
			
			 90.2  | 
		
この論文では、コスト、応答時間、コンテキスト期間に加えて、さまざまなタスク間での精度を比較できるように、各モデルの精度ベンチマークも追加しました。ベンチマーク テストには、学術的知識をテストする MMLU、一般知識を評価する GPQA、モデル コーディング能力を評価する HumanEval、数学の問題を解く MATH などがあります。各テストでは、スコアが高いほど良いです。
どの GPT-4 モデルを使用すればよいですか?
適切なモデルの選択は、特定のニーズと実行しようとしている作業の性質によって異なります。
GPT-4o は、製品ラインの中で最も強力なモデルです。すべてのベンチマーク テストで最高の精度スコアを獲得しており、あらゆるインタラクションで最高のパフォーマンスを発揮する可能性があります。ただし、GPT-4o で送信できるメッセージの数は、特に無料ユーザーの場合に制限があります。この制限は、ChatGPT Plus へのアップグレードが依然として推奨される主な理由です。ただし、マルチモーダルな入力と出力を必要とするインタラクションや、最大限の精度が必要な場合にのみ、GPT-4o の使用をお勧めします。 GPT-4 および GPT-4 Turbo は、ChatGPT Plus ユーザーのみが利用できます。すでに Plus アカウントをお持ちの場合は、GPT-4o をリクエストしない限り、すべての ChatGPT インタラクションで GPT-4 Turbo を使用する方が合理的です。
ただし、GPT-4 Turbo は 2024 年 4 月 12 日に利用可能になる予定ですが、現在 ChatGPT では利用できません。つまり、OpenAI が GPT-4 Turbo を再び利用できるようになるまでは、ほとんどのタスクで GPT-4 モデルを使用し、より複雑なタスクでは GPT-4o を使用する必要があります。
Nvidia は、OpenAI、Anthropic、Meta、Google の主要な独自モデルと同等の性能を持つと言われるオープンソースの大規模言語モデル (LLM) のリリースを発表しました。
GPT-4o はユーザーに無料で公開されています。これは、誰でも無料で GPT-4 人工知能にアクセスできることを意味します。
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