GPT-4

コアコンセプトとアーキテクチャ

GPT-4は、GPTシリーズの他のモデルと同様に、入力シーケンスの異なる単語（またはトークン）の重要性を量るために自己注意メカニズムを利用するトランスフォーマーアーキテクチャに基づいている。このアーキテクチャは、代表的な論文"Attention Is All You Need "で詳述されており、このモデルはテキスト中の長距離依存関係を効果的に扱うことができる。GPT-4は、インターネットやライセンスされたソースから、テキストと画像の両方を含む膨大な量のデータを使って学習された。GPT-4のアーキテクチャ・サイズや学習データに関する具体的な詳細は独自に開発されたものですが、GPT-4テクニカル・レポートでは、様々な専門的・学術的ベンチマークにおいて、従来のモデルと比較して性能が大幅に向上したことが強調されています。GPT-4は大規模言語モデル（LLM）として動作し、幅広い言語タスクを実行することができます。

主な特徴と改善点

GPT-4は、以前のモデルからいくつかの重要な改良が加えられている：

• 推論の強化：難しい数学の問題を解いたり、微妙な指示を理解したりするなど、複雑な推論においてより強い能力を発揮する。
• 創造性の向上：GPT-4は、歌を作ったり、脚本を書いたり、ユーザーの文体に合わせるなど、より創造的で協力的な文章を生成することができる。
• 長いコンテキストの処理：非常に長いテキスト入力（最大32,000トークン、バージョンによっては約25,000ワード）を処理できるため、長い文書や会話に対して、より首尾一貫した、文脈に関連した出力が可能になります。
• マルチモーダリティ：画像入力を受け付ける機能により、画像の説明、視覚的概念の説明、テキストプロンプトと並行しての図表の分析など、新たな可能性が広がります。効果的な使用は、しばしば注意深いプロンプト・エンジニアリングに依存します。

実世界での応用

GPT-4は、さまざまな業界にわたる多様なアプリケーションに電力を供給する：

• 高度なチャットボットとバーチャルアシスタント： Microsoft CopilotのようなプラットフォームはGPT-4を統合し、より洗練された会話AIを提供し、コーディングからEメールの作成まで幅広いタスクを支援する。
• 教育ツール：Duolingoのような企業は、Duolingo Maxに見られるように、説明やロールプレイ機能を提供し、パーソナライズされた言語学習体験を提供するためにGPT-4を使用しています。同様に、カーンアカデミーはAIチューターであるKhanmigoにGPT-4を利用しています。
• コンテンツ生成と要約：記事、レポート、マーケティングコピーの起草や、長い文書の要約を素早く行うプロフェッショナルを支援します。
• コード生成とデバッグ：開発者はGPT-4を使ってコード・スニペットを生成し、既存のコードをデバッグし、新しいプログラミング言語を学習します。

GPT-4の背景

GPT-4は言語や画像の理解・生成に優れているが、コンピュータビジョン（CV）のような分野に特化したモデルとは異なる。例えば Ultralytics YOLOモデルは、画像やビデオ内の高速で正確なオブジェクト検出とセグメンテーションのために特別に設計されています。GPT-4は画像に何が写っているかを記述できますが、YOLO モデルはバウンディングボックスやマスクを使って物体がどこにあるかをピンポイントで特定します。これらの異なるタイプのモデルは、Ultralytics HUBのようなプラットフォームを通じて管理・展開される可能性のある複雑なAIシステムにおいて、互いに補完し合うことができます。