GPT-4 TurboとGPT-4：何が変わったのか実践ガイド

もしあなたがOpenAIの新しいAIモデルについていくのが難しいと感じているなら、それはあなただけではありません。GPT-4からGPT-4 Turboへの移行は、より速いスピード、より低いコスト、そしてより最新の知識という大きな約束を伴ってきました。しかし、リリース以来、レビューは賛否両論です。では、新しい「ターボ」バージョンは常に良い選択なのでしょうか？

このガイドは、物事を明確にするためにここにあります。パフォーマンスや価格からコア能力まで、GPT-4とGPT-4 Turboの現実世界の違いについて詳しく説明します。そしてさらに重要なこととして、カスタマーサポートのようなビジネスでの使用においては、これらのモデルを管理するために使用するプラットフォームがモデル自体よりも重要である理由について説明します。

GPT-4の簡単な再確認

GPT-4が2023年3月に発売されたとき、それは非常に大きな出来事でした。GPT-3.5からの大きな進歩であり、すぐに打ち負かすべきモデルとなりました。複雑な推論を処理し、正確なテキストを生成し、人々が慣れているよりもはるかにニュアンスのある指示に従うことができるため、印象的でした。初めて、AIモデルが本当に役立つコラボレーターのように感じられました。

それは大量のデータでトレーニングされましたが、その知識は有名なことに2021年9月で止まっていました。そのため、最近の出来事について尋ねることはできませんでした。また、8,000トークンのコンテキストウィンドウがありましたが、これは約24ページの短期記憶を持っているようなものです。強力ではありましたが、大規模に実行するには少し遅くて高価であったため、より効率的なもののための扉が開かれました。

GPT-4 Turboについて

OpenAIは2023年11月にGPT-4 Turboをリリースし、より良いパフォーマンスとより低いコストを求めるすべての人々に直接対応しました。これは、オリジナルのより速く、よりスマートで、より安価なバージョンとして構築されました。

いくつかの主要なアップグレードが付属していました。

1. **より新しい知識：**そのトレーニングデータは2023年4月まで遡り、その回答を現在のトピックに対してはるかに有用なものにしています。

2. **大規模なコンテキストウィンドウ：**コンテキストウィンドウは128,000トークンに膨れ上がりました。これは、300ページの書籍を一度に処理できるようなもので、はるかに大きなドキュメントや会話を分析できます。

3. **より低い価格：**はるかに低い価格で発売され、企業や開発者がそれを使用してアプリを構築したい場合に、よりアクセスしやすくなりました。

それに加えて、GPT-4 Turboはテキスト以上のものを処理するように構築されました。画像入力を受け入れることができ、いくつかの非常に高度なテキスト読み上げ機能を備えています。

直接比較

仕様ではTurboが明らかな勝者のように見えますが、現実はもう少し複雑です。それらを使用する際に気づく実際的な違いを分解してみましょう。

パフォーマンス、スピード、「怠惰」の議論

Turboの主なセールスポイントの1つはそのスピードです。応答をはるかに高速に生成します。これは、カスタマーサポートチャットボットのように、リアルタイムで発生するあらゆるものにとって不可欠です。しかし、このスピードには代償が伴うようです。

開発者フォーラムやRedditで時間を過ごしたことがあるなら、GPT-4 Turboは「怠惰」であるという不満を見たことがあるでしょう。

Reddit

元のGPT-4が取り組んでいたであろう複雑なタスクに対して、より短く、詳細の少ない回答をしたり、完了することを拒否したりすることがあります。これは、OpenAIがスピードとコストを最適化することの副作用である可能性が高いですが、徹底的な回答が必要な場合はイライラすることがあります。

知識の遮断とコンテキストウィンドウ

ここは違いが明確な場所です。GPT-4は2021年9月以降のことは何も知りませんが、GPT-4 Turboは2023年4月現在の最新情報を持っています。作業しているものが最近の出来事、新製品、または時事問題に関する情報を必要とする場合、Turboが本当に唯一の選択肢です。

コンテキストウィンドウのギャップはさらに大きいです。128kトークンで、GPT-4 Turboは一度に大量の情報を処理できます。コードベース全体、長い法的契約、または1日分のカスタマーサポートチャットを入力することを考えてみてください。元のGPT-4の8kウィンドウは、当時は巨大に思えましたが、これらの種類のタスクでは比較的小さく感じられます。

コア機能とマルチモーダリティ

OpenAIはまた、GPT-4 Turboは特定の指示に従うのがより得意である、特に構造化された出力が必要な場合は、と述べています。たとえば、「常にJSON形式で応答する」ように指示すると、実際に耳を傾けます。これは、開発者にとって大きな安心であり、汚い出力をクリーンアップする時間を減らすことを意味します。

Turboはまた、真のマルチモーダリティをもたらします。両方のモデルがDALL-E 3に接続して画像を作成できますが、GPT-4 Turboは提供された画像を直接分析できます。写真の説明、チャートの理解、または写真からのテキストの抽出を依頼できます。これは、そのテキスト読み上げ機能とともに、まったく新しいアプリケーションの世界を可能にします。

最も重要な要素：価格設定

あらゆるビジネスにとって、コストは大きな問題です。GPT-4 Turboは、より手頃な価格になるようにゼロから設計されました。

• 入力トークン（モデルに送信するもの）は約3倍安価です。

• 出力トークン（モデルが返信するもの）は2倍安価です。

この価格の低下は、企業がカスタマーサービスボットの実行やコンテンツの生成など、大量のジョブにトップティアのAIを使用する余裕があることを意味します。予算が制御不能になることなく。

モデルよりもプラットフォームが重要な理由

モデルのAPIに直接依存している場合、「怠惰」の問題などの癖に行き詰まり、開発者が構築および管理するのに数か月かかり、その動作を安全にテストする適切な方法がありません。

これはまさにeesel AIのような専門プラットフォームが介入する場所です。これは、これらの問題を処理するように設計されているため、チームのためにAIがどのように機能するかを完全に制御できます。

一貫性の処理

eesel AIのワークフローエンジンとプロンプトエディタを使用すると、AIの正確なトーンを設定し、非常に具体的な指示を与えることができます。モデルが短すぎる場合は、より徹底するように指示して、基本モデルのデフォルト設定を回避するのに役立ちます。

起動前にテスト

AIが機能することを期待しないでください。eesel AIを使用すると、過去のサポートチケット数千件でシミュレーションを実行できます。自動化率の正確なプレビューを取得し、すべてのAI応答を顧客に話しかける前に確認できます。

知識を即座に接続

生のモデルはあなたのビジネスが何であるかを知りません。eesel AIは、過去のZendeskチケット、Confluenceの記事、またはGoogle Docsのガイドなど、会社のすべての知識に接続します。特定のコンテキストを自動的に学習するため、その回答は常にパーソナライズされ、正確です。

数か月ではなく、数分で公開

セールスデモを待ったり、複雑な設定に対処したりするのは忘れてください。ヘルプデスクを接続して、動作するAIエージェントを数分で起動できます。すべて自分で行うことができます。

ビジネスに最適なモデルの選択

したがって、GPT-4 TurboとGPT-4の比較になると、Turboはほとんどの企業にとってより実用的な選択肢です。はるかに高速で、はるかに安価で、巨大なコンテキストウィンドウがあり、2021年以降に世界で何が起こったかを知っています。特定の複雑なタスクに対する詳細な応答については、元のGPT-4を好む人もいますが、Turboの全体的な利点は、日々のビジネスでの使用では無視するのが難しいです。

しかし、本当のポイントは、1つの「最高の」モデルを選ぶことではありません。ビジネス向けのAIの真の力は、あなたが制御できるプラットフォームから生まれることに気づくことです。テスト、カスタマイズ、安全に展開できるシステムは、モデル自体の小さな違いよりもはるかに価値があります。

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