イメージ：OpenAI/YouTube
OpenAIは、GPT-4 Turboを本日の開発者会議で発表し、これをGPT-4のより強力でコスト効果の高い後継モデルと紹介しました。このアップデートでは、コンテキスト処理の向上とユーザーの要件に合わせた微調整の柔軟性が強調されています。
GPT-4 Turboにはテキストに特化したバージョンと画像も処理するバージョンの2種類があります。
OpenAIによると、GPT-4 Turboは「パフォーマンスの最適化」が施されており、テキストトークン1,000個あたり$0.01、画像トークン1,000個あたり$0.03という価格設定で提供されるとのことで、GPT-4の価格の約3分の1です。
「Fine-tuning」機能によって、なぜGPT-4 Turboが特別なのでしょうか？OpenAIは、「ファインチューニングは少数の例だけで学習するフューショットラーニングを改善し、幅広いタスクでより良い結果を得ることができます」と説明しています。要するに、ファインチューニングは一般的なAIモデルと特定のアプリケーションに合わせたカスタマイズされたソリューションのギャップを埋めるものであり、「プロンプトによる結果よりも品質が高く、短いプロンプトによるトークンの節約、より迅速な要求応答」を約束しています。
ファインチューニングには、モデルに対して特定の振る舞いを学習させるためのカスタムデータを大量に与えることが含まれます。これによって、GPT-4のような大規模な一般的なモデルが完全に新しいモデルを構築することなく、特定のタスクに特化したツールに変換されます。例えば、医療情報に調整されたモデルはより正確な結果を提供し、より医者のように話すでしょう。
これにより、OpenAIのモデルにカスタマイズ性を求める人々にとって、既に品質が大幅に向上したという点で、ファインチューニングは重要な進歩となりました。
OpenAIは公式ガイドで「OpenAIのテキスト生成モデルをファインチューニングすることは特定のアプリケーションにとってより良いものにすることができますが、時間と労力の投資が必要です」と述べています。同社はコンテキスト、マルチモーダル機能、精度の向上を一貫して行ってきました。本日の発表により、ClaudeやGoogleのBardなどの一般的なクローズドソースLLMには他に類を見ないこの機能が備わりました。
LlaMAやMistralといったオープンソースのLLMはファインチューニングが可能ですが、パワーやプロフェッショナルな使いやすさの面では追いついていません。
GPT-4 Turboの発売とファインチューニングの重要性は、AI技術の大きな変革を示しています。ユーザーは、より個人的で効率的なインタラクションを期待できるようになり、顧客サポートからコンテンツ作成まで潜在的な影響を受ける可能性があります。
