1. OpenAIモデルの概要

OpenAIは、さまざまな複雑さの問題解決に取り組む人工知能モデルシリーズをリリースしています。GPTシリーズは自然言語やコードの理解と生成を目的とし、DALL·Eは画像の作成と編集、TTSとWhisperはテキストと音声の変換を目指しており、それぞれのモデルがそれぞれの強みを持ち、幅広いアプリケーションシナリオをカバーしています。

  • GPT-4とGPT-4 Turbo: 最新の自然言語処理技術を代表し、複雑なタスクを正確に実行し、自然言語を深く理解する能力を持っています。
  • GPT-3.5: GPT-3をさらに改良し、強力な自然言語およびコード生成能力を持ちながら、高いコスト効率を重視しています。
  • DALL·E: 高度な深層学習技術を用いて、リアルな画像を生成します。
  • TTS: テキストを音声に変換し、音声出力を必要とするさまざまなアプリケーションに適しています。
  • Whisper: 多言語をサポートする汎用スピーチ認識および翻訳モデル（音声からテキストへの変換）。
  • 埋め込み: テキストを数値表現に変換し、検索、クラスタリング、推薦システムなどで広く使用されています。
  • モデレーション: テキスト内の問題の検知が可能で、使用ポリシーの遵守を支援します。

OpenAIのモデルは、異なるニーズに応じて定期的にアップグレードされ、アプリケーションの一貫性を確保するために開発者向けに安定した古いバージョンが提供されています。

2. GPT-4とGPT-4 Turbo

GPT-4は、テキスト入力だけでなく、画像からの入力も処理し、テキストを出力する大規模なマルチモーダルモデルです。GPT-4は、一般的な知識と深い推論の広範な範囲で優れており、以前のモデルよりも高い精度を持っています。

GPT-4 Turboは、「怠惰」な振る舞い、つまりモデルがタスクを完了できない場合の処理を改善しました。さらに、GPT-4は以下のようなより高度な機能をサポートしています：

  • 強化された指示に従う能力
  • JSONモード
  • 再現可能な出力
  • 並列関数呼び出し

大量のデータと複雑な指示の処理が必要なアプリケーションでは、GPT-4は128,000トークンの巨大なコンテキストウィンドウを提供し、長い一貫したテキストを処理する自然な優位性を持っています。

3. GPT-3.5モデル

GPT-3.5モデルは、著しくコスト効果の高いモデルで、自然言語またはコードの理解と生成能力を持っています。GPT-3.5 Turboは、チャットの最適化に特化したGPT-3.5の最適化版であり、従来のタスク完了においても優れた性能を発揮しています。

ほとんどの基本的なタスクにおいて、GPT-4とGPT-3.5モデルの違いはそれほど大きくありません。しかし、複雑な推論シナリオでは、GPT-4の能力はGPT-3.5およびその前身をはるかに上回っています。

4. DALL·E画像生成モデル

DALL·EはOpenAIによるもう1つの革新的な技術で、自然言語の記述に基づいてリアルな画像を生成することができます。例えば、「スペーススーツを着たタコ」を作成するように指示すると、DALL·Eはその説明に一致する画像を生成します。

5. テキスト読み上げ（TTS）モデル

テキスト読み上げ（TTS）は、テキスト情報を話された言語に変換する技術であり、視覚障害者の読書の支援、インテリジェントアシスタントの応答、自動音声通知など、様々なシナリオで重要な応用があります。

OpenAIは、TTSモデルの2つのバリアント、「tts-1」と「tts-1-hd」を提供しています。そのうち、「tts-1」はリアルタイムのテキスト読み上げシナリオに最適化されており、より高速な速度で動作します。「tts-1-hd」は高音質に最適化されており、音質に高い要求があるシナリオに適しています。

6. Whisper音声認識モデル

Whisperは、複数の言語で音声を認識し、音声翻訳および言語認識の能力を持つ多目的音声認識モデルです。Whisperは多様な音声データセットを使用して訓練されており、幅広い応用を実現しています。

Whisperモデルの特徴

  1. 高精度な音声認識。
  2. 複数言語での音声翻訳のサポート。
  3. 言語認識の能力。

7. 埋め込みテキスト埋め込みモデル

テキスト埋め込みモデルは、テキストを数値ベクトル形式に変換し、テキスト間の相関の計算を可能にします。これは、検索、クラスタリング、推奨システム、異常検知、分類タスクなどで広く使用されています。

8. モデレーションコンテンツレビューモデル

コンテンツレビューモデルは、OpenAIの使用ポリシーに準拠しているかどうかを確認し、さまざまな感性的なコンテンツタイプを自動的に識別し、コミュニティ標準を維持するのを支援することができます。