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ChatGPT-4o(オムニ)爆誕!従来のモデルと何が違うのか?

ChatGPT-4o(オムニ)爆誕!従来のモデルと何が違うのか?

こんにちは!株式会社ウェブネーションの山下です。
様々な用途で日常的に利用され、ここ数年で無くてはならい存在になりつつあるAIチャットアプリ、ご覧のみなさんはお使いになられていますでしょうか?

2024年5月14日OpenAI社からChatGPT-4o(オムニ)がリリースされました。
オムニ【omni】はラテン語omnisより、「すべての」を意味する言葉のようです。
現状ブラウザ版ChatGPTの無料プランでも自動的に適応されており、数回の実行は可能で、回数制限後GPT-3.5に設定されます。

さて、ChatGPT-4oは従来のモデルからどのように進化したのでしょうか?

GPT-4oとGPT-4の違い

    ChatGPTにGPT-4oとGPT-4の違いを質問したところ以下の回答が得られました。

    1. アーキテクチャと性能:
      • GPT-4: 通常のGPT-4は、最先端のAI技術を駆使しており、高度な自然言語処理能力を持っています。このモデルは広範なトレーニングデータセットを用いてトレーニングされており、非常に多様なタスクに対応できます。
      • GPT-4o: GPT-4oは、特に効率性と使いやすさを重視して設計されたバージョンです。このモデルは、軽量化されており、より少ない計算リソースで動作することが可能です。これは主にリアルタイム応答やエッジデバイスでの使用を想定しています。
    2. 適用範囲:
      • GPT-4: 通常のGPT-4は、高度な研究、複雑な問題解決、大規模なデータ解析などに適しています。性能と精度が重視されるため、クラウド上や高性能なハードウェアでの使用が一般的です。
      • GPT-4o: GPT-4oは、より広範な利用者向けに設計されており、例えばチャットボット、カスタマーサポート、教育用ツールなど、応答速度が重要な場面での利用が想定されています。
    3. トレーニングデータと容量:
      • GPT-4: 大規模なデータセットでトレーニングされており、トークン数も多いです。その結果、非常に豊富な知識と多様な文脈での理解力を持っています。
      • GPT-4o: より小規模なデータセットでトレーニングされているため、容量が小さく、計算コストが低いです。しかし、依然として多くのタスクに対して優れた性能を発揮します。
    4. 使用例とユースケース:
      • GPT-4: 高度な自然言語処理タスク、創造的なコンテンツ生成、研究、技術文書の自動生成など、要求される精度が非常に高い領域での使用が推奨されます。
      • GPT-4o: 効率性とコストを重視するユーザーや企業向けに設計されており、特にリアルタイムでのユーザーインタラクションが重要なアプリケーションに最適です。

      回答内容からGPT-4oは従来のモデルと比較して以下のようなモデルの様です。
      ・処理速度が速くなった
      ・ より効率的にデータを処理できるようになった
      ・ 利用コストが下がった(API利用時のコストが1/2ほどに削減・リクエスト可能数も増加)
      ・ 小規模な学習モデルを扱うため高度な処理は従来のGPT-4の方が優秀

      特に処理速度については実際に使って比較してみたところ2倍以上の速度で回答を得られるケースも多々確認できましたのでかなりの進化がされていると確認できました。
      ただし、学習モデルはコンパクトになったようなので利用用途によってモデルを使い分けるような使い方が推奨されるのでしょう。

      音声認識・画像認識の進化

      GPT-4oは音声入力や画像入力の部分でも進化をしています。
      特に音声認識では50以上の言語を人間と同等の反応速度(平均320ms)で認識できるようになっているようです。
      さらに、音声の抑揚から感情を読み取り、回答に反映させたり、回答の途中で次の質問をした場合でもシームレスに次の回答に移ったりとより人間に近づいた進化を遂げています。

      Realtime translation with GPT-4o

      このようにインプット・アウトプットの両方で大幅な進化を遂げたChatGPT-4oのAPIを上手く使うことでAIチャットを組み込んだシステムのハードルが性能面・コスト面の両方でかなり緩和されるかと考えられます。今回のリリースで様々なアイディアがサービスとして実現されることでしょう。
      以上、ChatGPT-4o(オムニ)に関する記事でした!

      AIチャットに関するアイディアをWEBシステムとして形にしたい方、弊社としてお手伝いできることがありましたらお問い合わせいただけたら幸いです!

      この記事を書いた人
      yamashita
      yamashita
      株式会社ウェブネーションのウェブデザイナー兼フロントエンドエンジニアです。最近はAIチャットやAI画像生成の研究などもしています。