OpenAIのGPT4oは本当に圧倒的に強いのか？解説してみた

にゃんたのAI実践チャンネル

1 Jun 202420:36

Summary

TLDR本日はAI言語モデルの比較をテーマに、特にGPT4オムニとGoogleのジェミニ系列の性能を検証しました。GPT4オムニは言語モデル性能で圧倒的に強いとされており、0ショットcotというテクニックを用いて88.7%の高精度を記録していますが、実際にはクロード3のオーパスと僅差とのことです。一方、画像認識ではジェミニ1.5ProがGPT4オムニを上回る性能を示しており、価格面でもジェミニ1.5フラッシュはコストパフォーマンスが高いと評価されています。この動画では、最新のAI言語モデルの動向を解説し、生成AIを活用したい視聴者に有益な情報を提供しています。

Takeaways

😀 GPT4Omniverse（GPT4オムニ）が無料ユーザーにもリリースされた後、多くの人が興味を持ち始めている。
🤖 オープンAI以外にも多くの企業がAIモデルを開発しており、画像処理やコスト効率の良いモデルを探求する人もいる。
🆕 Googleが新しいモデル「ジェミニ」を発表し、GPT4Omniverseと比較されることが増えた。
📊 GPT4オムニとクロード3（Cerebras3）の性能比較では、GPT4オムニが圧倒的に強いとされているが、実際は僅差であると感じる人もいる。
📈 0ショットcotという評価指標ではGPT4オムニが88.7%、クロード3が86.8%と、GPT4オムニがわずかに優れているが、大きな差ではない。
🔍 画像認識のモデル比較では、GPT4オムニが圧倒的に強いとされているが、Googleのジェミニ1.5Proも非常に高性能であると評価されている。
💰 コスパの良いモデルとしてGoogleのジェミニ1.5フラッシュが勧められており、価格も比較的リーズナブルである。
📈 ジェミニ1.5Proは画像認識において非常に高精度であり、GPT4オムニと比較しても優れているとされている。
🔧 言語モデルを組み込む際には、精度だけでなくコストも考慮する必要があると示唆されている。
🌐 Googleは独自の計算チップTPUを持っており、今後の言語モデル市場での競争力は高まっていくと予想されている。

Q & A

GPT4オムニとGoogleのジェミニモデル、どちらが強いのでしょうか？
-言語モデルの性能に関してはGPT4オムニが圧倒的に強いとされていますが、実際の差はかなり僅差です。一方、画像認識に関してはジェミニ1.5Proの方が強いとされています。
0ショットcotとはどのような評価手法ですか？
-0ショットcotは、言語モデルの評価手法の一つで、プロンプティングを行わずにモデルの精度を測る方法です。
言語モデルの精度を上げるためのテクニックとしてフューショットプロンプティングとは何ですか？
-フューショットプロンプティングは、言語モデルに質問と回答の例を多く与えることで、モデルの精度を上げるテクニックです。
ジェミニ1.5Proのアップデートでどのような性能向上が見込まれていますか？
-ジェミニ1.5Proのアップデートでは、入力できる文章の長さが2倍に増加し、様々な評価指標での精度も大幅に向上することが見込まれています。
言語モデルを組み込む際のコストパフォーマンスを考慮すると、どのモデルがおすすめですか？
-コストパフォーマンスを考えるとGoogleのジェミニ1.5フラッシュがおすすめです。高い精度と比較的低い価格のバランスが良く、初手として試してみるのも良いでしょう。
言語モデルの精度を評価する際に使用されるmmlUとは何ですか？
-mmlUは、言語モデルを広く評価する際に使われる手法の一つで、様々なタスクに対してモデルの性能を比較するための指標です。
ジェミニ1.5フラッシュの価格設定にはどのような特徴がありますか？
-ジェミニ1.5フラッシュの価格は、入力するトークン数によって変動します。128トークン以下であれば0.35ドルですが、それ以上になると価格が倍増するという特徴があります。
GPT4オムニとクロード3のオーパス、どちらのモデルがプログラミング関連の質問に適していますか？
-個人的な経験ではクロード3の方が正しい答えを出力するケースが多く、プログラミング関連の質問にはクロード3の方が適していると感じています。
ジェミニ1.5ProとGPT4オムニを比較した際の画像認識の性能はどのようになっていますか？
-ジェミニ1.5Proは画像認識の能力においてはGPT4オムニよりも強く、多くの評価指標で精度が上がっている結果となっています。
言語モデルの精度を評価する際に使用されるcot技法とは何ですか？
-cot技法は言語モデルの精度を上げるためのテクニックの一つで、モデルに段階的に思考させることで回答の精度を上げます。