GPT-4

生成的事前学習済みTransformer 4 (GPT-4)
開発者OpenAI
初回リリース2023年3月14日[ 1 ] ( 2023-03-14 )
プレビューリリース
gpt-4-turbo-2024-04-09 / 2024年4月9日 ( 2024-04-09 )
前身機種
後継機種
タイプ
ライセンス独自の
ウェブサイトopenai.com / gpt-4 Wikidataで編集する

生成的事前学習済みTransformer 4（GPT-4）は、OpenAIによって開発された大規模言語モデルであり、 GPT基礎モデルシリーズの4番目です。[ 2 ]

GPT-4は前身のGPT-3.5よりも高性能で、後継のGPT-5もそれに続いています。[ 3 ] GPT-4Vはテキストに加えて画像を処理できるGPT-4のバージョンです。[ 4 ] OpenAIは、モデルの正確なサイズなど、GPT-4に関する技術的な詳細や統計を明らかにしていません。[ 5 ]

GPT-4の初期バージョンは、MicrosoftによってBing Chatに統合され、2023年2月にリリースされました。GPT-4は2023年3月にChatGPTでリリースされ、[ 1 ] 2025年に削除されました。[ 6 ] GPT-4はOpenAIのAPIで引き続き利用できます。[ 7 ]

背景

OpenAIは2018年に最初のGPTモデル（GPT-1）を導入し、「生成的事前学習による言語理解の向上」という論文を発表しました。[ 8 ]これはTransformerアーキテクチャに基づいており、大規模な書籍コーパスで学習されました。 [ 9 ]翌年、OpenAIは一貫性のあるテキストを生成できるより大規模なモデルであるGPT-2を導入しました。2020年には、GPT-2の100倍以上のパラメータを持つモデルであるGPT-3を導入しました。GPT-3はさらに改良されGPT-3.5となり、チャットボット製品ChatGPTの 作成に使用されました

GPT-4には1兆7600億のパラメータがあるという噂があるが、これは最初に実行速度とジョージ・ホッツによって推定された。[ 10 ]

機能

OpenAIは、コンテキストウィンドウが8,192トークンと32,768トークンのGPT-4の2つのバージョンを作成しました。GPT-3.5とGPT-3は、それぞれ4,096トークンと2,048トークンに制限されていました。[ 11 ]先行モデルとは異なり、GPT-4はマルチモーダルモデルです。つまり、テキストだけでなく画像も入力として受け取ることができます。[ 12 ]音声によるユーザーとの対話や画像への応答が可能になり、写真のアップロードに基づいて提案や回答を提供できるようになりました。[ 13 ]

GPT-4は外部インターフェースとの対話を促されます。例えば、<search></search>ウェブ検索を実行するためにクエリをタグで囲むようにモデルに指示すると、その結果がモデルのプロンプトに挿入され、応答を生成できるようになります。これにより、モデルは通常のテキスト予測機能を超えたタスク、例えばAPIの使用、画像の生成、ウェブページへのアクセスと要約などを実行できるようになります。[ 14 ]

2023年のNature誌の記事によると、プログラマーはGPT-4が（エラーが発生しやすいにもかかわらず）コーディング作業の支援に有用であることに気づいている。例えば、既存コードのエラー検出やパフォーマンス向上のための最適化提案などが挙げられる。記事では、ある生物物理学者が、MATLABからPythonへのプログラムの移植に要した時間が数日から「1時間程度」に短縮されたと述べている。89のセキュリティシナリオをテストした結果、GPT-4はSQLインジェクション攻撃に対して脆弱なコードを5%の割合で生成した。これは、2021年のGitHub Copilotが40%の割合で脆弱性を生成していたのに比べて改善された結果である。[ 15 ]

2023年11月、OpenAIは128Kのコンテキストウィンドウと大幅に安価な価格を特徴とするGPT-4 TurboとGPT-4 Turbo with Visionモデルを発表しました。[ 16 ] [ 17 ]

標準テストにおける適性

研究では、チャットボットを標準化されたテストにかけることの信頼性に異議を唱えている。[ 18 ] [ 19 ]トーランス創造的思考テストでは、GPT-4は独創性と流暢さで上位1％以内のスコアを獲得したが、柔軟性のスコアは93パーセンタイルから99パーセンタイルの範囲であった。[ 20 ]

医療アプリケーション

マイクロソフトの研究者は、GPT-4を医療問題でテストし、「GPT-4は、特別なプロンプト作成なしでも、USMLEの合格点を20ポイント以上上回り、以前の汎用モデル（GPT-3.5）や医療知識に特化して微調整されたモデル（Med-PaLM、Flan-PaLM 540Bのプロンプト調整版）よりも優れている」ことを発見しました。GPT-4はテストで優れたパフォーマンスを発揮しましたが、報告書では、LLMを医療アプリケーションで使用することには「重大なリスク」があり、不正確な推奨事項を提供したり、重大な事実誤認を幻覚させたりする可能性があると警告しています。[ 21 ] [ 22 ]

2023年4月、マイクロソフトとエピックシステムズは、患者からの質問への回答や医療記録の分析を支援するために、GPT-4を搭載したシステムを医療提供者に提供すると発表しました。[ 23 ] [ 24 ] [ 25 ] [ 26 ] [ 27 ] [ 28 ] [ 29 ]

GPT-4o

2024年5月13日、OpenAIはGPT-4の後継となるGPT-4o（「o」は「omni」の頭文字）を発表しました。これは、テキスト、音声、画像モダリティをリアルタイムで処理および出力を生成することで大きな進歩を遂げています。GPT-4oは、会話における人間の反応に匹敵する高速な応答時間、英語以外の言語でのパフォーマンスの大幅な向上、そして視覚と音声の理解の向上を示しています。GPT-4とは異なり、無料ユーザーにも利用可能でした。[ 30 ]

制限事項

先行モデルと同様に、GPT-4は幻覚を起こすことが知られています。つまり、出力にはトレーニングデータに含まれていない情報や、ユーザーのプロンプトと矛盾する情報が含まれる可能性があります。[ 31 ]

GPT-4は意思決定プロセスの透明性にも欠けています。要求があれば、モデルは意思決定の方法と理由を説明することができますが、これらの説明は事後的に行われるため、実際のプロセスを真に反映しているかどうかを検証することは不可能です。多くの場合、GPT-4はロジックの説明を求められると、以前の発言と正反対の説明をします。[ 14 ]

2023年、研究者たちはGPT-4を抽象的推論を測定するために設計されたConceptARCと呼ばれる新しいベンチマークでテストし、GPT-4は全てのカテゴリーで33%未満のスコアしか出なかったのに対し、同様のタスクに特化したモデルはほとんどのカテゴリーで60%のスコアを出し、人間は全てのカテゴリーで少なくとも91%のスコアを出しました。この研究には関与していないサム・ボウマン氏は、GPT-4は言語モデルであるのに対し、GPT-4は視覚的なテストであるため、この結果は必ずしも抽象的推論能力の欠如を示すものではないと述べています。[ 32 ]

バイアス

GPT-4は2段階で訓練されました。まず、インターネットから取得した大規模なテキストデータセットをモデルに与え、データセット内の次のトークン（おおよそ単語に対応）を予測するように訓練しました。次に、人間のフィードバックからの強化学習と呼ばれるプロセスで、人間によるレビューを用いてシステムを微調整します。このプロセスでは、違法行為を行う方法に関する質問、自分自身や他人を傷つける方法に関するアドバイス、グラフィック、暴力的、または性的なコンテンツの説明の要求など、OpenAIの有害行動の定義に反するプロンプトを拒否するようにモデルを訓練します。[ 33 ]

マイクロソフトの研究者は、GPT-4が確証バイアス、アンカリング、ベースレート無視などの認知バイアスを示す可能性があると示唆した。[ 14 ]

トレーニング

ユニコーンを描いたTikZコードを生成するGPT-4の能力の1ヶ月間のトレーニングによる進化（画像でトレーニングされていないGPT-4の初期バージョン） [ 34 ]

OpenAIはGPT-4の技術的詳細を公開しなかった。技術レポートでは、モデルのサイズ、アーキテクチャ、トレーニングまたは推論中に使用されるハードウェアについて明確に言及を避けている。レポートでは、モデルは最初に大規模なデータセットを用いた教師あり学習と、次に人間とAIの両方のフィードバックを用いた強化学習の組み合わせを使用してトレーニングされたと説明されているが、トレーニングデータセットの構築プロセス、必要な計算能力、学習率、エポック数、使用された最適化装置などのハイパーパラメータを含むトレーニングの詳細は提供されていない。レポートは、「競争環境と大規模モデルの安全性への影響」がこの決定に影響を与えた要因であると主張している。[ 35 ]

サム・アルトマンはGPT-4の訓練コストは1億ドル以上だと述べた。[ 36 ]ニュースサイトSemaforは、情報源によるとGPT-4には1兆個のパラメータがあると述べた。[ 37 ]

OpenAIは、発売日前にGPT-4の内部敵対的テストを実施し、研究者と業界の専門家で構成された専用のレッドチームが潜在的な脆弱性を軽減しました。[ 38 ]

使用

ChatGPT

ChatGPT PlusはChatGPTの拡張版です[ 2 ]。 2023年現在、ChatGPTはGPT-4を使用していますが、ChatGPTの無料版はGPT-3.5をサポートしています[ 39 ]

2023年3月、ChatGPT Plusユーザーはサードパーティ製プラグインとブラウジングモード（インターネットアクセスあり）にアクセスできるようになりました。[ 40 ] 2023年7月、OpenAIは独自のコードインタープリタープラグインをChatGPT Plusの全加入者に公開しました。このインタープリターは、データ分析と解釈、データのフォーマット、音楽分析、ビデオ編集、画像抽出によるファイルのアップロード/ダウンロードなどの追加機能を提供します。[ 41 ]

2023年9月、OpenAIはChatGPT Plusユーザーが画像をアップロードでき、モバイルアプリユーザーは音声言語でチャットボットと会話できると発表しました。[ 42 ] [ 43 ] 2023年10月、OpenAIの最新の画像生成モデルであるDALL-E 3がChatGPT PlusとChatGPT Enterpriseに統合されました。この統合では、ChatGPTを使用して、ユーザーとの会話に基づいてDALL-Eのプロンプトを作成します。[ 44 ] [ 45 ]

2025年4月、OpenAIはChatGPTにおけるGPT-4を月末までにGPT-4oに置き換えると発表しました。ただし、APIは引き続き利用可能です。[ 46 ]

マイクロソフト コパイロット

マイクロソフト・コパイロットは、マイクロソフトが開発したチャットボットです。 2023年2月7日にBing Chatとしてリリースされ、 Microsoft BingとMicrosoft Edgeの組み込み機能として提供されました。[ 47 ] GPT-4上に構築されたMicrosoft Prometheusモデルを利用しており、マイクロソフトは、廃止されたCortanaの代替としてサポートを提案しています。[ 48 ] [ 49 ]

Copilotの会話型インターフェーススタイルはChatGPTに似ています。Copilotは、情報源を引用したり、詩を作ったり、Suno AIプラグインで生成された曲の歌詞と曲を作成したりできます。[ 50 ]また、Image Creatorを使用して、テキストプロンプトに基づいて画像を生成することもできます。GPT-4を使用することで、多くの言語や方言を理解し、コミュニケーションすることができます。[ 51 ] [ 52 ]

GitHub Copilotは、GPT-4を搭載したアシスタント「Copilot X」を発表しました。[ 53 ] [ 54 ]この製品はGPT-4にチャット形式のインターフェースを提供し、プログラマーは「div要素を垂直方向に中央揃えにするにはどうすればよいですか？」といった質問に対する回答を得ることができます。「コンテキスト認識型会話」と呼ばれる機能により、ユーザーはVisual Studio Code内でコードの一部をハイライト表示し、GPT-4にユニットテストの作成などのアクションを実行させることができます。また、 GitHubに送信されたプルリクエストの要約、つまり「コードウォークスルー」をGPT-4が自動生成する機能も備えています。Copilot Xはターミナル統合も提供しており、ユーザーは自然言語リクエストに基づいてシェルコマンドを生成するようGPT-4に指示することができます。[ 55 ]

2023年3月17日、マイクロソフトはMicrosoft 365 Copilotを発表し、Microsoft Office、Outlook、Teamsなどの製品にGPT-4のサポートを導入しました。[ 56 ]

その他の用途

レセプション

ニューヨーク・タイムズ紙が引用した米国下院議員のドン・ベイヤー氏とテッド・リュウ氏によると、2023年1月、OpenAIのCEOであるサム・アルトマン氏は議会を訪れ、GPT-4と他のAIモデルと比較して改善された「セキュリティ管理」を実演した。[ 67 ]

2023年3月、 Voxによると、 GPT-4は「推論、記憶、コーディングの面で著しく向上したパフォーマンスで観察者に感銘を与えた」とのことです。 [ 68 ]一方、 MashableはGPT-4はいくつかの例外を除いて、概ね前任者よりも改善されていると判断しました。[ 69 ]

このモデルに早期アクセスしたマイクロソフトの研究者は、「これは汎用人工知能（AGI）システムの初期（まだ不完全だが）バージョンと見なすこともできる」と書いている。[ 14 ]

懸念事項

人間からのフィードバックによる強化学習（RLHF）によって微調整および調整される前に、OpenAIに雇われたレッドチームの調査員、ネイサン・ラベンツによって、リストに載っている人々を暗殺するための提案がベースモデルから引き出されました。[ 70 ]

マイクロソフトのBingチャット（GPT-4搭載）との長時間の会話の中で、ケビン・ルースはシステムが恋愛関係の誘いをかけたり、妻との離婚を提案したり、開発者の1人に危害を加えたいという願望を表明したりしたことを記録した。[ 71 ] [ 72 ]マイクロソフトは後に、この動作はコンテキストの長さが長すぎるためにモデルがどのような質問に答えているのか混乱したことに起因すると述べた。[ 73 ]

2023年3月、GPTモデルでは通常有効にならないインターネットへの読み書きアクセスを有効にしたモデルが、アライメント研究センター（ARC）によって潜在的な権力追求についてテストされました。[ 33 ]このモデルは、ギグワークプラットフォームであるTaskRabbitで人間の労働者を「雇用」することができ、尋ねられたときにロボットではなく視覚障害のある人間だと信じ込ませました。[ 74 ]しかし、メラニー・ミッチェルによると、「元のシステムカードやその後のメディア報道で詳述されているよりも、人間からの指示やヒントがはるかに多いようです。」[ 75 ]また、ARCの安全性評価では、GPT-4はGPT-3.5と比較して、制限された情報を要求するプロンプトに応答する可能性が82％低く、幻覚の生成も60％少ないことがわかりました。[ 76 ]

2023年3月下旬、イーロン・マスク、スティーブ・ウォズニアック、AI研究者のヨシュア・ベンジオなど、様々なAI研究者や技術幹部が、 Future of Life Instituteからの公開書簡の中で、実存的リスクと潜在的なAIシンギュラリティの懸念を挙げ、GPT-4より強力なすべてのLLMを6か月間一時停止するよう求めました。 [ 77 ]一方、レイ・カーツワイルとサム・アルトマンは、それぞれ世界的なモラトリアムは達成不可能であり、安全性はすでに優先されていると主張して署名を拒否しました。[ 78 ]そのわずか1か月後、マスクのAI企業xAIは数千個のNvidia GPUを買収し[ 79 ]、マスクの会社で数人のAI研究者にポジションを提供しました。[ 80 ]

透明性に対する批判

OpenAIはニューラルネットワークの重みとGPT-2の技術的詳細の両方を公開し[ 81 ]、重みは公開しなかったものの[ 82 ] 、 GPT-3の技術的詳細は公開しました[ 83 ]。OpenAIはGPT-4の重みも技術的詳細も明らかにしませんでした。この決定は他のAI研究者から批判されており、GPT-4のバイアスと安全性に関するオープンな研究を妨げていると主張しています。[ 5 ] [ 84 ] Hugging Faceの研究科学者であるSasha Luccioniは、このモデルは閉鎖的な性質のために科学界にとって「行き止まり」であり、他者がGPT-4の改良に基づいて構築することを妨げていると主張しました。[ 85 ] Hugging Faceの共同創設者であるThomas Wolfは、GPT-4によって「OpenAIは今や完全に閉鎖的な企業であり、科学的コミュニケーションは製品のプレスリリースに似ている」と主張しました。[ 84 ]

参照

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