GPT-4とは？料金や特徴、GPT-3との違い、できることなどを徹底解説！
生成AIの先駆者的存在であるChatGPTの言語モデルのひとつに、「GPT-4」というものがあります。
聞いたことがあっても概要がわからなかったり、「通常のモデルと何が違う？」と疑問に思ったりする方は多いのではないでしょうか。
今回の記事では、そのGPT-4の概要や特徴、従来のモデルとの違いやできることを紹介します。
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GPT-4とは
GPT-4は、ChatGPTの運営会社「OpenAI」によって開発された高度な言語モデルのことです。
このモデルは巨大なデータセットで事前学習されており、人間のように自然な言語でテキストを生成する能力をもっています。
前のバージョンと比べてさらに高度な理解力と生成力を持ち、より複雑なタスクや会話をこなすことが可能になり、現にチャットボットや文章生成、翻訳や要約などさまざまなアプリケーションで利用されています。
また前のバージョンと異なる点として、GPT-4は有料です。
そもそもGPTとはどういう意味？誰が作ったの？
GPTは「Generative Pre-trained Transformer（ジェネレーティブ プリトレーニド トランスフォーマー）」の略で、本記事で紹介しているGPT-4はその第4世代にあたります。
開発したのは特定の個人ではなく、ChatGPTを運営するアメリカのAI企業「OpenAI」です。
GPT-1が2018年に初めて発表され、その後GPT-2、GPT-3、そして最新のGPT-4へと進化しました。
GPT-4の料金はいくらかかる？
GPT-4を使うには、ChatGPTの有料プランに加入する必要があります。
有料プランは毎月20ドル、日本円にすると毎月約3,100円（2024年5月現在）です。
有料プランに加入するとGPT-4が使えるだけでなく、文字数や回数の制限がなくなるなど、すべての機能が使えるようになります。
GPT-4は日本語で利用できる？
GPT-4は日本語で利用できます。
モデルが学習する際、多言語の大規模データセットを使用しているため、日本語のみならず他言語での会話や文章生成、翻訳や要約など多岐にわたるタスクに対応できるよう設計されています。
そのため日本語のような複雑な言語におけるコミュニケーションや情報処理においても、自然で流暢な応答を生成可能です。
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GPT-4の特徴
ここでは、GPT-4の特徴を紹介していきます。
GPT-3.5を超える圧倒的な高性能
前のバージョン「GPT-3.5」と比較しても、さらに高性能に進化している点が特徴です。
トレーニングデータの規模と多様性が増し、より複雑なタスクや質問にも的確に応答できるうえ、エラー率の低減や生成速度の向上も実現しているためより自然で精度の高いコミュニケーションが可能です。
長文プロンプトにも対応している
GPT-4は従来のモデルに比べ、長文プロンプトを処理し一貫性のある応答を生成する能力が大幅に強化されています。
これによって複雑な質問や詳細な指示を含むプロンプトにも対応できるようになり、ビジネスレポートや論文、物語の執筆などあらゆる用途で活用可能です。
内容・文章ともに回答の精度が向上
GPT-4は従来モデルに比べ、内容と文章の両面で回答の精度が大幅に向上しています。
より高度なコンテキスト理解力を備えているため、複雑な質問や詳細な指示にも正確に応答できるようになりました。
これによって生成されるテキストの一貫性と関連性が強化され、文法やスタイルの面でも自然で流暢な文章を生成する能力が向上しています。
最新の情報には対応していない
GPT-4は前のバージョン同様、2021年9月時点までのトレーニングデータに基づいているため「最新の情報」には対応しておらず、それ以降の出来事や新しいトレンドに関する情報は反映されていないこともひとつの特徴になります。
そのため最新ニュースや最近の技術革新を知りたい場合は不向きです。
常に最新情報が必要な場合は、信頼できる最新の情報源を参照することをおすすめします。
GPT-4とGPT-3の違いは？
この章では、GPT-4とGPT-3の主な違いについて紹介します。
パラメータ数
パラメータ数とは、簡単にいうと「AIが処理を行う際に用いられる変数」のことで、GPT-4はGPT-3よりも遥かに多くのパラメータをもっています。
具体的にはGPT-3.5は約3550億個のパラメータを持っているのに対し、GPT-4は数千億〜1兆に増やしています。
この増加によりGPT-4はより複雑なパターンや関係性を学習し、より高度な言語理解と生成能力をもつようになりました。
最大トークン数
トークンとはモデルが1度に処理するテキストの最小単位であり、GPT-4はGPT-3よりも大幅に増加した最大トークン数をもっています。
GPT-3の最大トークン数は4096でしたが、GPT-4ではこの数が8192に増加しました。
これによってより長い文章や複雑な文脈を処理できるようになったり、より詳細で包括的な応答を生成できたりしています。
性能
GPT-4はさまざまな面で、GPT-3よりも優れた性能をもっており、たとえば以下のようなものです。
- より複雑な文脈の理解
- より長い文や論理的に結びついた文字の取り扱い
- 翻訳やプログラミングコード生成の正確性
これらは、より大規模で多様なトレーニングデータ、増加したパラメータ数、および改良されたモデルアーキテクチャによって成り立っています。
GPT-4o や GPT-4 Turbo とは？
ここでは、「GPT-4o」および「GPT-4 Turbo」の概要をご紹介します。
GPT-4o とは
GPT-4o（Omni）は、OpenAIが開発した最新の大規模言語モデルの一つであり、GPT-4シリーズの進化形です。
GPT-4oは従来のGPT-4モデルに比べ、より複数の形式のデータの高度な処理を実現しています。
また制度と処理速度についても飛躍的に向上しており、より人間が入力したような正確な回答を行ってくれることから、多岐にわたる分野で応用が広がっていくことが期待されています。
価格はGPT4よりも2ドルほど高価な5ドルであることも特徴です。
GPT-4 Turbo とは
GPT-4 Turboも、OpenAIが開発したGPT-4シリーズの高速バージョンです。
従来のGPT-4、そして前述のGPT-4oと比べてさらに迅速な応答生成が可能となっているため、同応答の待ち時間が短縮されよりスムーズな対話体験が提供されます。
またテキストのみならず、音声やイラスト、動画を組み合わせて活用することができる性能の高さから、フラッグシップモデルのような扱いとなっています。
なお価格も前述GPT-4oの2倍で10ドルです。
GPT-4でできることと使い方
ここでは、GPT-4でできること、および使い方を紹介します。
メール文章の自動生成
GPT-4は、重要なメールの草稿作成や返信の自動化に役立っています。
GPT-4に対して送りたい内容や伝えたいニュアンスを指示するプロンプトを与えると、自然で適切な文章を生成してくれます。
さらに、受信者や文脈に合わせて適切な言葉遣いやフォーマットを選択するよう指示することも可能です。
文章構成の自動生成
GPT-4では文章構成のみを自動作成することも可能です。
たとえばレポートやエッセイ、プレゼンテーションのスライドなど論理的な流れや組み立てが必要な文書を作成する際に重宝します。
さらに段落やセクションの配置、適切な見出しや箇条書きの使用など、文章の整形にも対応しているため、一度覚えてしまえば手放せないツールになるでしょう。
高速音声処理
GPT-4は、高速で効率的な音声処理にも利用できます。
主に会議やプレゼンテーションの音声をテキストに変換したり、テキストを音声に変換したりする際に活用できます。
GPT-4は与えられた音声データを素早く処理し、高精度なテキストに変換できるほか、テキストから自然な音声を生成することも可能です。
翻訳
GPT-4は与えられたテキストを素早く他言語に翻訳し、自然な表現で出力することができることから、翻訳の用途でも役立てられています。
言語間のニュアンスや文化的な違いを考慮しながら翻訳を行うため、より正確で適切な翻訳を提供でき、さらに翻訳結果の文法や表現も自然で流暢です。
そのため外国語の文書や会話をリアルタイムで理解したり、他言語のコンテンツを効果的に活用できたりすることから、国際的なコミュニケーションや情報交換が円滑に行えます。
長文の要約
GPT-4は「長文の要約」にも優れています。
与えられた長文を読み込み、重要な情報を保持しつつ冗長な部分を削除するため、より効果的に要点や主題を抽出して短い要約文を生成します。
前のバージョンでは文字数に制限があって長文要約が困難なため、こちらはGPT-4ならではの特性といえるでしょう。
マニュアル作成
GPT-4は、たとえば製品の取扱説明書やソフトウェアの操作マニュアルなどを作成する際に活用できます。
GPT-4に対して作成したいマニュアルの概要や内容を指示するプロンプトを与えることで、適切なセクションや項目の構成を提案し、自然な文章でマニュアルを生成してくれます。
プログラミングコード生成・デバッグ
プログラミングコードの生成やデバッグも、GPT-4の得意分野です。
GPT-4は特定のプログラミング言語やフレームワークに関する知識を備えているため、与えられた要件に基づいてコードを生成することが可能です。
また生成されたコードの文法や構文エラーを検出し、修正する支援も行えます。
これによってプログラミング初心者から上級者の幅広いニーズに対応しており、効率的なコーディング作業をサポートします。
ただ現段階では生成されたコードの品質やセキュリティには課題が残っていることも事実で、最終的なコードの検証は人間の手によって行うことが望ましいです。
GPT-4の欠点はある？
現状のGPT-4の欠点としては、主に以下のようなものが挙げられます。
- 生成されるテキストがたまに不正確
- 最新の情報には対応していない
テキストの正確性、とくに専門的な知識や複雑な論理を必要とする文脈、また局所的な情報においては誤った情報を返す可能性があります。
わからないことを「わからない」と返すだけなら問題はないですが、誤った情報をあたかもそれらしく返してしまう点は、現状の生成AIの最大の欠点といっていいでしょう。
また前述でも触れていますがGPT-4は前のバージョン同様、2021年9月時点までのトレーニングデータに基づいているため「最新の情報」には対応していません。
競合であるGoogleの生成AI「Gemini」はGoogle検索エンジンのデータに基づいているため、最新の情報にも対応していることから、この点は劣っているのが現状です。
とはいえこれらの欠点は、今後の技術の進歩やアップデートによって改善される可能性もあります。
GPT-4に似ているサービスはある？
GPT-4に似ているサービスは現代では多岐にわたり、たとえば代表的なものだとMicrosoftのDialoGPTやGoogleのLaMDAといったものが挙げられます。
これらのサービスも自然言語処理に特化したモデルであり、対話や文章生成などのタスクに利用されています。
ただGPT-4とは異なるアーキテクチャやトレーニングデータを使用しているため、性能や応用範囲には違いがあります。
DMMで「AI」を学ぼう
ここまで紹介したGPT-4をはじめとする生成AIは、この先も大きく需要が伸びていく分野として期待されています。
「これから生成AIを学びたい」と思っている方は、DMM WEBCAMPのAIコースを検討してみてはいかがでしょうか。
AIコースではAIの歴史や概要、実際の活用事例の理解を深めた上で、文章やテキストを解析する仕組み(自然言語処理)、画像を解析する仕組み(深層学習)などをハンズオンで実装しながら学習できます。
使用言語はAI開発に欠かせない「Python」で、最終的にはGPT-4のようなテキストや文章、画像を解析するAIモデルを開発することを目指します。
さらに本コースは経済産業省から「リスキリングを通じたキャリアアップ支援事業」として認定されており、受講料最大70%、金額にして最大213,054円のキャッシュバックが受けられます。
DMM WEBCAMPは「入会前の無料相談」も設けていますので、学習に関すること、またスクール選びに関することなど、どんなことでもお気軽にご相談ください。
まとめ
以上、GPT-4の概要や特徴、従来モデルとの違いや実現できることを紹介してきました。
GPT-4は2024年最新のChatGPTの言語モデルのことで、パラメータ数や最大トークン数が大幅に増えたことにより、圧倒的な文章生成能力と正確性を実現しています。
生成AIは今後のさらなる技術革新やアップデートにより、需要がより拡大していくと期待されています。
GPT-4をはじめ、生成AIの今後の進化から目が離せません。
