本記事では「GPTモデルの最新動向と評価基準」について解説しています。
人工知能技術は日々進化しており、GPT-4 TurboやGPT-5などの新しいモデルは、私たちの認識を一新させる可能性を秘めていますが、それらの能力を正確に評価し、抽象的理解力を測る新たな基準の重要性も同時に浮かび上がっています。
この記事を読むことで、最新のAIモデルの進化を理解し、その評価方法や抽象的理解力に関する議論の流れを把握することができます。
それでは、見ていきましょう。
【AI技術】GPTモデルの最新動向と評価
AI技術の分野、特にGPTモデルには様々な進展が見られます。
新たに開発されたGPT-4 TurboをはじめとするGPTモデルは、2023年4月までの世界の知識をアップデートしている点が注目されています。
128,000トークンという大量のデータを処理する能力は、以前のモデルと比べて著しく向上していますが、全てのトークンを正確に理解するわけではないかもしれません。
また、テキスト・トゥ・スピーチAPIが新たに追加され、GPT Vision APIとの統合により、画像のクリッピングが可能となり、切り取った部分に関する質問ができるようになりました。
この進歩は、言語モデルの未来に関する期待を高め、大企業が独自のバージョンをリリースし始めるなど、激しい競争を見せています。
GPT-4 Turboの新機能とその限界
GPT-4 Turboは、128,000トークンという大容量を処理できることが特徴ですが、すべてのトークンを均等に理解する精度があるわけではありません。
新たにText-to-Speech APIが追加され、様々な機能強化が施されています。
画像処理におけるGPT Vision APIとの統合により、イメージのクリッピングやそのクリッピングされた部分について質問が可能となりました。
しかし、GPT-4 Turboが業界をリードするモデルであるにもかかわらず、前のバージョンよりも性能が劣るとの報告もあります。
技術の進歩とその限界を理解することは、今後のAIの活用において重要でしょう。
画像処理能力を高めたGPT VisionとWhisper Version 3の展望
GPT Vision APIの統合により、画像クリッピングが可能になり、クリップされた部分についての質問ができるようになりました。
この機能を使用して、技術方程式や自動車の部品識別など、画像内の様々な要素を正確に識別するデモンストレーションが展示されています。
さらに、Whisper Version 3は、生産性を最大化し、インターネットの使用方法を変革することを目指した新しい技術とモデルの開発に取り組んでいます。
これらの技術進歩により、GPTモデルがより高度な画像理解能力を持つことが期待されています。
Microsoftの支援とOpenAIの進化への期待
MicrosoftはCEOのサティア・ナデラが豊富な計算資源をOpenAIのプロジェクトに提供すると約束しており、この強力な支援によってOpenAIは更なる技術的進歩が期待されています。
また、将来の言語モデルや、OpenAIが開発中の新技術、例えばGPT VisionやWhisper Version 3などのモデルは、生産性を高め、インターネットの利用方法を変えることを目指しています。
このような進化によって、AI技術はさらに大きな飛躍を遂げるでしょう。
人工知能の新たなベンチマークと評価基準
AI技術の進歩に伴い、モデルの評価方法も進化しています。
‘Grock 1’は、その卓越した試験結果で注目を集め、既存のベンチマークを超越した能力を見せつけました。
これにより、AIモデルのパフォーマンスを評価するための新しい基準が求められています。
AIの進歩が加速する中で、これらの基準がどのように更新され、適用されるかは、全ての関係者にとって重要な問題です。
AIモデル間の競争激化とGroック1の台頭
AI分野では多くの企業が独自の言語モデルを開発しており、特に「Gro」や「Grock 1」といった新しいモデルが注目を集めています。
これらは、特定のベンチマークテストで既存のGPT 3.5を上回る成績を収めており、言語モデルの潜在能力に対する期待を高めています。
しかしながら、Claude 2との比較では、一般知識、コーディング、数学の分野でGroック1はさらに向上が必要であることが示されています。
この結果は、人工知能の性能を評価する新たな基準の確立が求められている現状を反映しています。
新AI評価基準への呼びかけとAGIレベルの明確化
AIの分野における急速な進展により、新たなベンチマークの必要性や、人工汎用知能（AGI）のレベルを正確に定義することの重要性が高まっています。
GoogleのDeepMindが発表した論文は、AGIの様々なレベルを自動運転のレベルと平行して明清くしようと試みており、この分野での議論を招いています。
また、AIが数学などの特定分野において「熟練している」という言葉の曖昧さや、高校卒業者と専門の数学者を含む参照グループに基づく数学における「中間レベル」のAIの能力についても議論されています。
これらの問題を背景に、「平均」と「ほとんどのタスク」についての明確な定義が求められており、GPT-5などの新たなモデルに対する期待とともに、その抽象的推論能力に関する課題が提示されています。
GPT-5の潜在能力と抽象的理解力に対する問題提起
GPT-5は特定のタスクにおいて高い性能を示していますが、完全な抽象的理解力を有していないとの指摘があります。
機械学習モデルが人間と同等もしくはそれ以上の能力を持つ「AGI（Artificial General Intelligence）」に至るためには、さらなる技術の発展が求められるでしょう。
抽象的な問題解決だけでなく、日常の作業から専門的な知識を要する分野においても対応できる必要があります。
そのためにも、AIの評価に関する「平均的な」能力と「ほとんどのタスク」の明確な定義が必要です。
まとめ
GPTモデルの最新進化としてGPT-4 Turboが登場し、その大容量データ処理能力や画像処理の進歩が注目されますが、まだ完全な理解能力には至っていないこと、そして競争が激化する中での新たなAIの評価基準の重要性が浮き彫りになっています。
今後、技術の進化と共に、これらの課題への対応が、AIの潜在能力を最大限に引き出す鍵となるでしょう。
