GPT-4.5 vs. GPT-4：よりインテリジェント、より自然、よりクリエイティブ？GPT-4.5はGPT-4とどう違うのか？ – 画像：Xpert.Digital
単なるアップデートではない：GPT-4.5とGPT-4の本当の違い - 要約
陶酔と警戒の間: GPT-4.5 の詳細 – 新しいモデルの優れた点とその限界はどこでしょうか?
急速に進化する人工知能の世界では、次から次へとイノベーションが生まれます。GPT-4をめぐる当初の興奮が冷める間もなく、次世代言語モデルであるGPT-4.5のリリースが既に間近に迫っています。OpenAIは、この進歩によって人間と機械のインタラクションに革命をもたらすと約束しています。しかし、GPT-4.5という名称の背後には、一体何が隠されているのでしょうか？単なる漸進的なアップデートなのでしょうか、それとも生成AI開発における大きな飛躍を意味するのでしょうか？
に適し：
OpenAI の最新言語モデルである GPT-4.5 は、GPT-4 に比べていくつかの重要な改善をもたらします。
- 1. より自然なコミュニケーション：GPT-4.5は、より流動的で直感的な会話スタイルを特徴としています。重要な情報を失うことなく、より簡潔で理解しやすい応答が得られます。
- 精度の向上：GPT-4.5では幻覚の発生率が大幅に減少しました。一般知識テスト（SimpleQA）では、以前のバージョンの38.2%から62.5%の精度を達成しました。
- 感情知能：このモデルは、ユーザーの意図をより深く理解し、感情的なニュアンスに反応するようにトレーニングされています。アドバイスを提供するタイミング、不満を解消するタイミング、あるいは単に耳を傾けるタイミングをより適切に判断できます。
- より広い知識と応用範囲: GPT-4.5 はより汎用性が高く、科学技術分野だけに焦点を当てているわけではありません。
- 創造性と美的感覚: 洗練された創造性と美的感覚を示し、芸術的および創造的なタスクにとってより価値のあるものになります。
- 数学と科学の向上: Chain-of-Thought-Reasoning が省略されているにもかかわらず、GPT-4.5 は数学 (+27.4%) と科学 (+17.8%) で大幅な向上を示しています。
- より広い範囲: 正確な数字は不明ですが、GPT-4.5 は GPT-4 よりも大幅に多くのパラメーターを持ち、より広範な知識ベースと向上したコンテキスト理解につながると想定されています。
しかし、GPT-4.5は計算コストが高く、長期的な可用性に疑問が生じていることにも留意する必要があります。改善が見られるものの、複雑な論理タスクに特化した推論モデルに比べて信頼性が低い可能性があります。
GPT-4.5 と GPT-4 の応答構造はいくつかの重要な点で異なります。
- 簡潔性と理解しやすさ：GPT-4.5はGPT-4よりも短く、簡潔で、理解しやすい回答を提供します。「なぜ海は塩辛いのか？」という質問の比較テストでは、GPT-4.5は簡潔ながらも詳細な説明を提供しましたが、GPT-4は正確ではあるものの、長文の回答を提供しました。
- より自然な会話スタイル：GPT-4.5の応答はより自然に流れ、ロボットっぽさが少なくなります。これにより、より直感的でスムーズなやり取りが可能になります。
- 構造化された説明：GPT-4.5は、説明を構造化することで、記憶しやすく理解しやすいものにしています。過度に詳細な回答を提供するのではなく、最も重要な点を簡潔に要約しています。
- 感情的知能：GPT-4.5は、感情のニュアンスを理解し、それに対応する能力が向上しています。アドバイスを提供するタイミング、フラストレーションの解消を支援するタイミング、あるいは単に耳を傾けるタイミングをより適切に判断できます。
- コンテキスト理解: GPT-4.5 では、ユーザーのコンテキストと暗黙の期待に対する理解が向上し、より微妙で思慮深い応答が得られます。
- 創造性と美的感覚: GPT-4.5 からの応答は、洗練された創造性と美的感覚を示しており、芸術的および創造的なタスクにとってより価値のあるものとなっています。
- 幻覚の減少: GPT-4.5 は、GPT-4 と比較して、応答において誤った情報や捏造された情報を生成することが少なくなります。
ただし、GPT-4.5 は、複雑な論理タスクや構造化された問題解決のための特殊な推論モデルよりも効果が低い可能性があることに注意することが重要です。
GPT-4.5は次の状況では信頼性が低くなります
- 複雑な論理タスク: 構造化された思考と段階的な解決を必要とする問題の場合、GPT-4.5 は o3-mini などの特殊な推論モデルよりもパフォーマンスが低下します。
- 高度な数学と自然科学: これらの分野では、GPT-4.5 はロジックベースの問題解決に最適化されたモデルに遅れをとっています。
- 構造化プログラミング: 複雑なコーディング タスクの場合、GPT-4.5 は、段階的な思考向けに設計されたモデルよりも効果が低くなります。
- ファクトチェック: GPT-4.5 の幻覚率は 37.1% に改善されましたが、信頼性の高いファクトチェックにはまだ完全に信頼できるものではありません。
- 過度に慎重な回答: 無害な質問に直面した場合、GPT-4.5 は過度に慎重に反応し、必要以上に頻繁に「ノー」と言う傾向があります。
- 倫理的に敏感な状況: セキュリティ メカニズムが改善されているにもかかわらず、GPT-4.5 は、特に説得力が向上しているため、倫理的な考慮が必要な状況では信頼性が低くなる可能性があります。
GPT-4.5は、以下の状況で特に信頼性が高いことが証明されています。
- 自然な会話: このモデルは、感情知性が向上し、よりスムーズで直感的な会話を実現します。
- 一般知識と事実の正確性: GPT-4.5 は、SimpleQA テストで 62.5% のヒット率を達成し、以前のモデルよりも大幅に高くなっています。
- 幻覚の減少: 幻覚率はわずか 37.1% で、GPT-4.5 は以前のバージョンよりも虚偽または捏造された情報の提供が少なくなっています。
- 創造的なタスク: このモデルは、創造的なライティングやデザインなどの分野で向上したスキルを示します。
- 多言語パフォーマンス: GPT-4.5 は、多言語テスト、特に 14 の異なる言語にわたる MMLU 評価において、以前のモデルよりも優れたパフォーマンスを発揮します。
- ユーザーの意図を理解する: 微妙なヒントや暗黙の欲求をより適切に捉えることができます。
- 科学的および数学的タスク: GPT-4.5 はこれらの分野で大幅な改善を示し、GPQA 科学的質問テストで 71.4% の精度を達成しました。
- ソフトウェア開発: SWE-Bench Verified や SWE-Lancer Diamond などのベンチマークでは、GPT-4.5 は以前のバージョンよりも優れたスコアを達成し、より正確なコード提案を示しています。
- マルチモーダル タスク: マルチモーダル タスク (MMMU) で 74.4% のスコアを獲得した GPT-4.5 は、前任者を上回りました。
これらの改善により、GPT-4.5 は日常的な問題解決、ライティング タスク、プログラミング、クリエイティブ アプリケーションにおいて特に信頼性が高くなります。
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