用語集

GPT-4

OpenAIの先進的なマルチモーダルAIであるGPT-4は、テキストビジュアルタスク、複雑な推論、ヘルスケアや教育などの実世界でのアプリケーションに優れています。

GPT-4（Generative Pre-trained Transformer 4）は、OpenAIによって開発された大規模なマルチモーダルモデルである。GPT-3の後継として、特に人間のようなテキストを理解・生成し、画像入力を解釈することにおいて、人工知能(AI)の能力を大きく飛躍させました。GPT-4は、Transformerアーキテクチャをベースに構築されており、その広範で汎用的な性質により、プロンプトエンジニアリングやファインチューニングのような技術を通じて、さまざまな下流のタスクに適応させることができる基礎モデルとみなされています。

主な特徴と能力

GPT-4は、以前のモデルからいくつかの重要な改良を導入し、最も強力で汎用性の高い大規模言語モデル（LLM）の1つになりました。その進化はOpenAIのテクニカルペーパーで詳しく紹介されています。

マルチモーダル入力：GPT-4は、従来のテキストのみの入力とは異なり、テキストと画像の両方を入力として受け付けることができる。これにより、画像の内容を説明したり、グラフを分析したり、視覚情報に基づく質問に答えたりといったタスクを実行できる。この機能は、自然言語処理（NLP）とコンピュータ・ビジョンのギャップを埋めるものです。
強化された推論力と操縦性：GPT-4は、より高度な推論能力を発揮し、複雑な問題を解決したり、微妙な指示に従ったりすることができます。ユーザーは、モデルのトーンやスタイルをより効果的に導くことができ、クリエイティブライティングやテクニカルライティングのための、よりコントロールしやすいツールとなります。
より大きなコンテキストウィンドウ：このモデルは、1回のプロンプトで非常に多くのテキストを処理し、参照することができるため、より首尾一貫した、文脈を考慮した会話や文書分析が可能になります。
事実精度の向上：間違いがないわけではないが、GPT-4では事実の正確さが著しく向上しており、以前のバージョンと比べて幻覚が生じにくくなっている。

GPT-4の高度な能力は、様々な産業における数多くのアプリケーションへの統合につながった。

コード生成とアシスト開発者はGPT-4を強力なプログラミング・アシスタントとして使用します。複数の言語でコード・スニペットを生成したり、既存のコードをデバッグしたり、複雑なアルゴリズムを説明したり、アーキテクチャの改善を提案したりすることもできます。GitHub Copilotのようなツールは、GPT-4のようなモデルを活用して、エディタ内で直接リアルタイムのコーディング提案を提供します。
教育ツールと個別指導：GPT-4はパーソナライズされた学習体験を生み出すために使われている。例えば、言語学習アプリのDuolingoは、生徒の間違いに対してAIを活用した説明を提供したり、会話練習に参加させたりするためにGPT-4を使用している。

GPT-4を他のAIモデルと区別し、その長所と使用例を理解することが重要である。

コンピュータビジョン専門モデルとの比較GPT-4は基本的な画像解釈が可能な汎用性の高い基礎モデルですが、コンピュータビジョン（CV）分野の専門モデルとは異なります。例えば、YOLOv8や YOLO11のようなUltralytics YOLOモデルは、高速で正確な物体検出と画像分割のためにディープラーニング（DL）を使用して構築されています。GPT-4は画像（例えば「マットの上に猫がいる」）を記述できるが、YOLOモデルはバウンディングボックスで正確な位置を特定できるため、さまざまなコンピュータビジョンタスクに適している。例えば、YOLOモデルは物体を検出し、GPT-4はそれらの相互作用の記述を生成することができます。
対BERT：GPT-4とBERTはどちらもTransformerアーキテクチャをベースにしています。しかし、GPT-4は主にテキスト生成に最適化されたデコーダベースのモデルです。対照的に、BERTはエンコーダーベースのモデルであり、双方向からコンテキストを理解するように設計されているため、センチメント分析や名前付きエンティティ認識（NER）などのタスクに非常に効果的です。

このような多様なシステムの開発とモデル展開の管理は、Ultralytics HUBのようなプラットフォームや、Hugging Faceのようなコミュニティのツールを使って効率化することができます。さらに詳しい洞察については、Ultralyticsブログで最新のAIの進歩について読むことができます。