GPT-4o、新たなゲームチェンジャーを理解する：解説付きガイド
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GPT-4oはOpenAIの3番目の主要な大規模マルチモーダルモデルであり、GPT-4 with Visionを拡張したものです。この新しいモデルは、以前のバージョンよりもChatGPTインターフェースを通じてユーザーとよりシームレスに話し、見て、対話することができます。
OpenAIは発表の中で、GPT-4oの「はるかに自然な人間とコンピューターのインタラクション」能力を強調しました。この記事では、GPT-4oとは何か、以前のモデルとの違い、性能、そして利用ケースについて解説します。
I. GPT-4oとは何か？
GPT-4oはOpenAIの最新のLLMです。GPT-4oの「o」はラテン語で「すべて」を意味する「omni」を表しています。このモデルは、テキスト、音声、画像、動画を混在させたプロンプトを処理できます。以前は、ChatGPTは異なるコンテンツタイプごとに別々のモデルを使用していました。
例えば、ChatGPTはVoice ModeでWhisperを使って音声をテキストに変換し、GPT-4 Turboでテキスト応答を生成し、その応答をTTSで音声に変換していました。
同様に、ChatGPTで画像を処理するにはGPT-4 TurboとDALL-E 3が必要でした。
すべてのコンテンツタイプに単一のモデルを使用することで、より高速で高品質な結果、シンプルなインターフェース、新たな利用ケースが期待できます。
GPT-4oとGPT-4の速度を比較すると、GPT-4oは2倍速く、入力トークン（100万あたり5ドル）と出力トークン（100万あたり15ドル）で50％安価です。レート制限は5倍で、1分あたり最大1000万トークンを処理可能です。GPT-4oは128Kのコンテキストウィンドウを持ち、知識のカットオフは2023年10月です。
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II. GPT-4oはGPT-4より何が優れているか？
1. 声のトーンを考慮し、感情的な応答を促進
以前は、OpenAIのシステムはWhisper、GPT-4 Turbo、TTSをパイプラインで組み合わせており、GPT-4は話された言葉に限定されていました。この方法では声のトーン、背景音、複数話者の声を無視していました。そのため、GPT-4 Turboは異なる感情や話し方で応答を表現できませんでした。
テキストと音声を処理する単一モデルにより、GPT-4oは豊かな音声情報を活用して、より高品質で多様な話し方の応答を提供できます。
2. 低遅延でリアルタイム会話が可能に
以前の3モデルパイプラインは、ChatGPTに話しかけてから応答を得るまでに遅延（「レイテンシ」）がありました。OpenAIによると、Voice Modeの平均レイテンシはGPT-3.5で2.8秒、GPT-4で5.4秒でした。対照的に、GPT-4oの平均レイテンシは0.32秒で、GPT-3.5の9倍、GPT-4の17倍速いです。
この低遅延は、人間の平均応答時間0.21秒に近く、頻繁なやり取りがある会話用途に不可欠です。GPT-4oの低遅延を活かした実用例の一つはリアルタイム音声翻訳です。OpenAIは英語話者とスペイン語話者がGPT-4oを使って会話を翻訳し合うシナリオを示しました。
3. 非ローマ字アルファベットのトークン化が改善され、速度とコストパフォーマンスが向上
LLMのワークフローでは、プロンプトテキストがモデルが理解できる単位であるトークンに変換されます。英語ではトークンは通常1単語か句読点の一部ですが、単語が複数トークンに分割されることもあります。平均すると、英語の3単語で約4トークンを使用します。
トークン数が少ないほど計算量が減り、テキスト生成が速くなります。また、OpenAIはAPIの入力・出力トークンごとに課金するため、トークン数が少ないほどAPI利用コストが低減します。
GPT-4oはトークン化モデルが改善され、特にローマ字を使わない言語で必要なトークン数が減少しました。
例えば、インドの言語では大幅なトークン削減が見られ、ヒンディー語、マラーティー語、タミル語、テルグ語、グジャラート語は2.9～4.4倍少ないトークン数で済みます。アラビア語は2倍の削減で、東アジアの言語（中国語、日本語、ベトナム語、韓国語）は1.4～1.7倍の削減です。
4. GPT-4oの動画機能
APIリリースノートの動画利用に関する重要な注意点：「APIのGPT-4oは視覚機能を通じて動画（音声なし）の理解をサポートします。具体的には、動画はフレーム（1秒あたり2～4フレーム、均等サンプリングまたはキーフレーム選択アルゴリズムによる）に変換してモデルに入力する必要があります。」動画を入力として使う方法や制限についてはOpenAIクックブックのvisionセクションを参照してください。
GPT-4oはアップロードされた動画ファイルの映像と音声を視聴・理解し、短い動画を生成できます。
初期デモではGPT-4oに視覚要素へのコメントや応答を複数回求めました。Geminiの観察と同様に、デモではモデルが連続動画を受け取っているのか、リアルタイム情報のために画像キャプチャをトリガーしているのか明確ではありませんでした。ある時点では画像キャプチャがトリガーされず、以前にキャプチャされた画像を見ていた可能性があります。
5. 無料プランへの展開
以前は、GPT-4 TurboはPlusおよびEnterpriseプランのみで利用可能で、有料でした。OpenAIはこれを変更し、GPT-4oを無料プランでも利用可能にします。Plusユーザーは無料プランユーザーの5倍のメッセージ数を引き続き利用できます。展開は段階的に行われ、Red teamのテスターは即時アクセス可能で、時間をかけてより多くのユーザーに提供されます。
6. ChatGPTデスクトップアプリのリリース
OpenAIはChatGPTデスクトップアプリのリリースも発表しました。このアップデートは、レイテンシの改善やマルチモーダル対応と合わせて、ChatGPTの使い方に変化をもたらします。例えば、OpenAIは音声とChatGPTデスクトップアプリを使った拡張コーディングワークフローをデモしました。ユースケースセクションの下部でデモの様子をご覧ください。
III. GPT-4oの利用ケースは？
リアルタイムコンピュータビジョンの利用ケース
新たな速度向上と視覚・音声機能により、GPT-4oは特にコンピュータビジョンのリアルタイム利用ケースを可能にします。リアルタイムビューを使いGPT-4oモデルに話しかけることで、迅速な情報収集と意思決定が可能です。これはナビゲーション、翻訳、ガイド付き指示、複雑な視覚データの理解に役立ちます。
人間のような速度でGPT-4oと対話することで、入力に費やす時間が減り、AIがニーズを補完しながら環境とのインタラクションに多くの時間を割けます。
ワンデバイスマルチモーダル利用ケース
デスクトップ、モバイル、そして将来的にはApple VisionProのようなウェアラブルでGPT-4oをオンデバイスで実行することで、1つのインターフェースで多くのタスクをトラブルシュートできます。テキストプロンプトを入力する代わりにデスクトップ画面を見せたり、ChatGPTウィンドウにコピー＆ペーストする代わりに視覚情報を渡しながら質問したりできます。これにより画面やモデルの切り替えが減り、統合された体験が生まれます。
GPT-4oの単一マルチモーダルモデルは摩擦を減らし、速度を上げ、デバイス入力の接続を合理化し、対話を容易にします。
一般的な企業向けアプリケーション
1つのモデルに多くのモダリティと性能向上を備えたGPT-4oは、カスタムデータでのファインチューニングを必要としない特定の企業向けアプリケーションパイプラインに適しています。オープンソースモデルより高価ですが、高速な性能によりカスタムビジョンアプリケーションの構築に役立ちます。
オープンソースやファインチューニング済みモデルが利用できない場合にGPT-4oを使い、他のステップではカスタムモデルに切り替えてGPT-4oの知識を補完したりコストを削減したりできます。これにより、モデルの能力に阻まれずに複雑なワークフローの迅速なプロトタイピングが可能です。
IV. GPT-4oは未来に何をもたらすか？
AIの未来については2つの見解があります。1つはAIをより強力にし、より広範なタスクを処理させるべきという考え。もう1つは特定のタスクをできるだけ安価に改善すべきという考えです。
OpenAIは人工汎用知能（AGI）の創造を目指し、前者の見解に従っています。GPT-4oはより強力なAIを目指すこの目標へのもう一歩です。
これはOpenAIの新しいモデルアーキテクチャの第一世代です。同社は今後数ヶ月で多くを学び、最適化していくでしょう。
短期的には新たな癖や幻覚が見られるかもしれません。長期的には速度と出力品質の向上が期待されます。
GPT-4oのタイミングは興味深いものです。テック大手がSiri、Alexa、Google Assistantのような音声アシスタントを再評価する中、OpenAIはAIを再びおしゃべりにしようとしています。これにより生成AIの新たな利用ケースが生まれる可能性があります。少なくとも、今やどの言語でもタイマーを設定できます。
V. GPT-4oの制限とリスク
生成AIの規制はまだ初期段階です。EUのAI法が唯一の注目すべき法的枠組みです。これによりAI企業は安全なAIとは何かを自ら決定する必要があります。
OpenAIは新モデルの公開準備が整っているかを判断するための準備フレームワークを使用しています。このフレームワークは4つの懸念領域をテストします：
- サイバーセキュリティ：AIはサイバー犯罪者の生産性を高め、攻撃手法の作成を助けるか？
- BCRN：AIは生物学的、化学的、放射線的、核の脅威の作成を助けるか？
- 説得：AIは人々の信念を変えるようなコンテンツを作成できるか？
- モデルの自律性：AIは他のソフトウェアを代理して行動できるか？
各領域は低、中、高、重大のいずれかで評価されます。モデルのスコアはこれらの中で最も高い評価です。
OpenAIは人類文明を揺るがすような重大な懸念を持つモデルは公開しないと約束しています。GPT-4oは中程度の懸念で、重大な問題は回避しています。
不完全な出力
すべての生成AIと同様に、GPT-4oは常に意図した通りに動作するわけではありません。コンピュータビジョンは完璧ではないため、画像や動画の解釈が正確である保証はありません。
同様に、話者が強いアクセントを持っていたり専門用語を使ったりすると、音声の文字起こしが100％正確であることは稀です。
OpenAIはGPT-4oが意図通りに動作しなかったいくつかの映像を公開しました。
特に、2つの非英語言語間の翻訳が失敗例の一つでした。他には不適切なトーン（見下すような話し方）や誤った言語で話す問題も含まれていました。
音声ディープフェイクのリスク加速
OpenAIは「GPT-4oの音声モダリティはさまざまな新たなリスクをもたらす」と認めています。GPT-4oは有名人、政治家、友人や家族の声を模倣するディープフェイク詐欺電話の増加を加速させる可能性があります。この問題は改善される前に悪化する見込みで、GPT-4oはこれらの詐欺電話をより説得力のあるものにします。
このリスクを軽減するため、音声出力はプリセットされた声に制限されています。
技術に詳しい詐欺師はGPT-4oでテキスト出力を生成し、自分のテキスト読み上げモデルを適用する可能性がありますが、これがGPT-4oのレイテンシやトーンの利点を保持するかは不明です。
結論
GPT-4oは複数のモダリティを単一の効率的なモデルに統合したAI技術の大きな飛躍を示しています。この進歩により、より高速で高品質な結果が期待でき、リアルタイム対話やコンピュータビジョンなどの新たな可能性が開かれます。
GPT-4oやその他の最先端AI技術の潜在能力を最大限に活用したい企業にとって、経験豊富なAIサービスプロバイダーとの提携は不可欠です。
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