「GPT-3.5」と「GPT-4」は結局、何が決定的に違うのか？：OpenAIのLLMを比較【前編】
OpenAIは大規模言語モデル（LLM）「GPT」の改良を進めている。「GPT-3.5」とその改良版「GPT-4」は何が違うのか。それぞれの特徴と違いをまとめた。
テキストや画像などを自動生成するAI（人工知能）技術「生成AI」（ジェネレーティブAI）をビジネスに活用する動きが広がっている。生成AIを活用するに当たってまず重要なのが、適切なモデルの選択だ。
AIベンダーOpenAIは、大規模言語モデル（LLM）「GPT」（Generative Pre-trained Transformer）の改良に取り組んでおり、「GPT-3.5」や「GPT-4」など複数のモデルを発表している。それぞれ何が違い、どのような特徴があるのか。
GPT-3.5、GPT-4の違い
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OpenAIは2022年11月にGPT-3.5を、2023年3月にはGPT-4を発表している。それぞれの特徴と、違いをまとめた。
GPT-3.5
GPT-3.5は自然言語を理解し、回答を生成する。自然言語処理に関する幅広いタスクをこなすことができる。主要な用途は以下の通り。
- 文章要約
- メール本文の作成
- 翻訳
- ソースコード生成
- チャットbot／仮想アシスタント
開発者は改良版のモデルである「GPT-3.5 Turbo」を使い、独自にモデルをトレーニングする「ファインチューニング」を実施することで、特定の用途向けに最適化することができる。パラメーター（モデルのトレーニングに使う変数）の変更をせずに、少数の例文を提示するだけでタスクを解決できる「フューショット学習」（Few-shot Learning）機能も提供する。
OpenAIはAIチャットbot「ChatGPT」のLLMを利用するためのAPI（アプリケーションプログラミングインタフェース）「Chat Completions API」を公開している。外部のアプリケーションやサービスから、GPT 3.5 Turboの以下のモデルにアクセスできる。
- gpt-3.5-turbo-0125
- 対話能力に特化したモデル。1万6385トークン（トークンはテキストデータを処理する際の単位）のコンテキストウィンドウ（生成AIがやりとりの中で保持する情報量）を備える。
- gpt-3.5-turbo-instruct
- 一問一答のような単純なタスク処理に特化したモデル。4096トークンのコンテキストウィンドウを備える。
GPT-4
GPT-4は、OpenAIの企業向けプラン「ChatGPT Team」「ChatGPT Enterprise」が採用しているモデルだ。基本的な機能はGPT-3.5と同じだが、回答の信頼性やクリエイティブ性に優れており、プロンプト（生成AIに対して出す質問や指示）の微細な意図をくみ取ることが可能だという。
その他の大きな違いは以下の通りだ。
- マルチモーダルAI機能
- GPT-4は、数値や画像、テキスト、音声など複数種類のデータを組み合わせて、あるいは関連付けて処理できるモデルだ。入力した画像のキャプション生成や分析などができる。
- コンテキストウィンドウサイズ
- コンテキストウィンドウのサイズについて、GPT-4は8192トークンと、一部開発者向けに3万2768トークンの2種類を提供する。後者は約2万5000語を扱うことができ、長文コンテンツ生成などに活用できる。
- ナレッジベース
- トレーニングに使用する学習データの範囲が、2023年4月時点までに拡張された。
- 安全性と整合性
- OpenAIはGPT-4の安全性向上に取り組み、改良を加えている。2023年3月にOpenAIが発表した内部評価によると、GPT-4は未許可コンテンツに対するリクエストへの応答率がGPT-3.5と比較して82％低下し、事実に基づいた応答の生成率が40％高くなっている。
開発者は、Chat Completions APIからGPT-4を利用できる。OpenAI によると、2023年7月時点でAPI経由のGPT利用のうち97％をGPT-4が占める。
後編は、GPTの各モデルを精度とコストの面から比較する。
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