今AIの進化の中で特に注目を集めているLarge Language Model (LLM) 。そして、大規模言語モデルの代表例であるGPT-4。
凄いらしいけどどう凄いのか、いまいち分からないって思っていませんか？
この記事を読むとGPT-4の凄さが具体的な数字とデータで分かります。驚異的な能力と背後にある技術を解説します。
筆者は現在プログラマーで実際に業務でGPT-4を使用している為、情報の信頼性担保につながると思います。
ChatGPTの凄さを具体的な数字とデータで解説
GPT-4の規模とその影響
現在大規模言語モデルの代表例であるGPT-4は、1兆7,600億のパラメータを持ちます。これは、前モデルのGPT-3の1750億のパラメータと比べて10倍以上の規模です。
2019年 GPT-2 15億
2020年 GPT-3 1750億
2023年 GPT-4 1兆7600億
具体的な数字で比較すると凄まじい変化と成長です。。
GPT-4の凄さを数字で
GPT-4は、一般的な質問応答タスクで人間のパフォーマンスを上回ることが報告されています。具体的には、特定のタスクでの正答率が96%で、それに対して人間の正答率は82%でした。
GPT-4トークンの数とその意義
GPT-3の2,048と比べてGPT-4は、一度に32,768のトークンを処理することができます。これにより、GPT-3よりも更に長文の文章でも適切に理解し、応答することが可能となっています。
GPT-4事前学習の規模
事前学習には、ウェブ上の数十テラバイトのテキストが用いられます。この大量のデータにより、様々な言語や文化、トピックに対する理解が深まっています。
GPT-4による応用例の事例紹介
OpenAIによる研究では、GPT-4を用いてプログラムのコード生成や数学の問題解決など、多岐にわたるタスクで高いパフォーマンスを発揮していることが示されています。
GPT-4の未来への展望
2025年までに、LLMのパラメータ数は現在の100倍、つまり数京のオーダーに達すると予測されています。これにより、更なるタスクの高精度化が期待されています。
まとめ
最後までご覧頂きありがとうございます。
技術の進化により、LLMの能力は日々向上しています。私たちは、これらの進化を目の当たりにしながら、より良い未来を築いていくことが期待されるでしょう。これからもLLMの進化に目が離せません！
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