OpenAIのGenerative Pre-trained Transformerの最新版であるGPT-4は、人工知能の分野に革命を起こそうとしています。

機能の向上と効率化により、GPT-4は自然言語処理(NLP)タスクの強力なツールになることが期待されています。しかし、GPT-4はどのような能力を持ち、どのような使用例があるのでしょうか。

その可能性を一緒に検証してみましょう。

TL;DR

  • GPTモデルは、テキストの生成、質問応答などのタスクの完了、さらにはビジュアルの生成に使用されます。
  • GPTモデルの利点は、事前学習に依存するため学習時間が短く、精度が高く、必要なパラメータが少なくて済むことです。
  • GPT-4は、人間からの追加入力やガイダンスなしに、人間のようなテキストを生成することができます。
  • GPT-4は、人間が書いた文章に近い文章を生成することができ、接客サポートや要約などの質問応答業務に利用できます。
  • TextCortex は、GPT-3やGPT-4の技術に依存しない、良いAI コンパニオンの代替品です。

ジェネレーティブ・プレトレーニング・トランスフォーマー

Generative Pre-trained Transformer（GPT）は、自然言語処理に革命をもたらした機械学習モデルの一種です。

GPTモデルは、テキストの生成、質問応答などのタスクの完了、さらにはビジュアルの生成に使用されています。それらは、2017年にGoogleによって初めて導入されたトランスフォーマーアーキテクチャに基づいています。

チャットグプトジェネレイティブai

トランスフォーマーアーキテクチャ

トランスフォーマーのアーキテクチャは、エンコーダーとデコーダーの2つのコンポーネントで構成されています。

エンコーダーは入力配列を読み取り、その表現を構築し、デコーダーに渡し、その表現から出力配列を生成します。

GPTモデルはこれと同じアーキテクチャを使用していますが、より高い精度と性能向上のために事前学習が追加されています。

プレトレーニングとはどういう意味ですか？



これにより、モデルはタスク固有のトレーニングで得られるよりも多くのデータから学習することができ、テキスト生成や質問応答などの下流のタスクに適用したときにより良い結果を導くことができます。

GPTモデルは、より多様な情報を持つ大規模なデータセットでトレーニングされているので、これらのタスクで他の手法を上回ることが示されています。

メリット

GPTモデルの利点として、事前学習による学習時間の短縮、より高度な抽象度の学習による精度の向上、転移学習技術によるパラメータ数の減少などが挙げられますが、これは学習結果を得るために必要なデータ量が少ないことを意味します。

ジーピーティーフォー

GPT-4は、OpenAIが開発した最新の機械学習モデルで、前身であるGPT-3の進化版です。

自然言語処理のための強力なツールになるよう、さまざまな改良が施されています。

GTP 4AI モデル

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どんなことをするのですか？



「GPT-4」の最大の特長は、「ゼロショット生成」あるいは「教師なし学習」と呼ばれる、人間からの入力やガイダンスなしに、人間に近い文章を生成できることです。

改善点

GPT-4では、自然言語を理解する精度と性能が向上したほか、汎化能力が向上しています。

GPT-4では、自然言語を理解する際の精度と性能が向上したほか、汎化能力も向上しています。また、メモリ容量も向上しており、より大きなモデルをより効果的に学習させることができます。

これに加えて、GPT-4は、質問応答や要約などのさまざまなタスクに最適化されています。

インプット

GPT-4は、テキスト入力と画像入力の両方に対応し、専門的・学術的に異なる基準で人間レベルの性能を発揮します。

画像の要素を識別し、その内容に応じて回答を生成することができる新しいモデルです。

文字と写真、図やスクリーンショットなど、文字だけの入力と同じような機能をGPT-4が発揮できる領域です。

GMP 4 ビジュアルインプット

GPT-4使用例

それでは、GPT-4の活用事例をいくつかご紹介しましょう。 

テキスト生成



GPT-4は、人間が書いた文章に近い文章を生成することができます。blog 、記事、ニュース、本やyoutubeのスクリプトを作成する際に役立ちます。GPT-4は、いくつかの文章を入力として与えることで、学習データと与えられた入力から学んだことをもとに、新しい文章を生成します。 

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GPT-3やGPT-4の技術に頼らない、AI のツールを試してみたいという方は、ぜひご検討ください。 TextCortex AIextension

TextCortex ヨーロッパのChatGPTの代替となるZenoChatを搭載しています。 

質問と回答

また、GPT-4は、カスタマーサービスのサポートなど、質問に答える業務にも使用することができます。

この技術は、質問と回答が記載されたカスタマーサポートのデータセットを使って学習させることができるため、製品やサービスに関するヘルプを探している顧客からの問い合わせに正確に対応することができます。

このモデルは、人間の介入を必要とせずに即時に回答を提供できるため、企業はスタッフを追加雇用したりカスタマーサービスの要件をアウトソースすることなく顧客の問い合わせに迅速に対応することが可能になります。

まとめ

GPT-4は、長い文章を、重要な情報や文脈を失うことなく、元のコンテンツから重要なポイントを捉えた短い要約にまとめるという、もう一つの潜在的な使用例である。