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* * ログイン * 新規会員登録 * 掲載情報一覧 * 「ビルクリ」バックナンバーアーカイブ * ビルポチャンネル * カタログダウンロード * ビルジョ * ビルポ 求人サイト * お問い合わせ ビルメンポータルサービスビルメンテナンス業界のヒト・モノ・コトがつながる場を提供します * ログイン * 新規会員登録 * ニュース 公開日:2023.02.07 * gpt3 * gpt4 * ai 『いつから?』GPT-4とは何なのか?GPT-3よりどのぐらいすごい? ビルポ事務局 今話題沸騰中のChat-gptについて紹介します。 現在、Chat -gptはOpenAIのgpt3を使用しています。 現在2023年2月で、すでにユーザー数が1億人を突破したことで今後も利用者はますます増えていくことが予想されます。 更に近々、マイクロソフトのBingにも搭載されるようですね。 参照:MicrosoftがChatGPTより高速なGPT-4を検索エンジンのBingに搭載へ > これに対して、Googleは危機感を感じて、 > > Googleの経営陣は「ChatGPT」のリリースに対し、「コード・レッド」を宣言しており、危機感を強めています。 > > > > Googleの主要ビジネスである検索エンジンのシェアが「Bing」に奪われれば、巨大企業であるGoogleも一気に滅亡の危機へと陥るでしょう。 > > > > そうならないためにも、Googleは自社の検索エンジンにもAI機能を搭載せざるを得ないのです。 > > 出典:APP BANK GoogleのAIはLamdaと呼ばれるものですが、果たしてこのAI戦争とも呼べる状況はどうなっていくのか気になりますね。 ・Microsoft +OPEN AI ・Lamda ・第三勢力 第三勢力となりえるのは中国が何かを出してくるかもしれません。 それでは、Chat GPT を旧型も併せてみていきましょう。 ※2023年3月11日にいよいよチャットGPT-4が来週より使えるとの発表がありましたので、そちらも詳しくお伝えします。 GPT-1 GPT-1 は、OpenAI によって開発された言語モデルです。 テキストを与えられた後、一貫した自然言語を生成できる深層学習ツールです。 これは人工知能技術のブレークスルーと見なされており、チャットボットや自然言語処理などの多くのアプリケーションで使用されています。 GPT-1 は、機械が人間の言語を理解し、人間のような応答を生成できるようにしました。 GPT-2 GPT-2 (Generative Pre-trained Transformer 2) は、OpenAI によって開発された言語モデルの第二弾です。 テキストを与えられた後、一貫した自然言語を生成できる深層学習ツールです。 これは人工知能技術のブレークスルーと考えられており、チャットボット、テキスト生成、自然言語処理など、実は、多くのアプリケーションで使用されています。 GPT-2 は、機械が人間の言語を理解し、人間のような応答を生成できるようになりました。 GPT-2 は 2019 年にリリースされ、元の GPT-1 の改良版です。 GPT-2 は、800 万の Web ページを使用した GPT-1 と比較して、40 GB の Web ページで構成されるより大きなデータ セットでトレーニングされました。 この大規模なデータセットにより、GPT-2 はより正確になり、より自然で人間らしい応答を生成できます。 また、GPT-2 はより多くの語彙を備えているため、より複雑な言語をよりよく理解できます。 GPT-2 は、人間のような応答を生成し、より複雑な言語を理解することに関しては、GPT-1 よりも正確ですが、トピックから外れた応答を生成する傾向があります。 GPT-1 は、より小さなコーパスでトレーニングされ、その応答がよりトピックに沿っているため、より信頼性の高いモデルです。 GPT -1とGPT -2の違い GPT-1 (Generative Pre-trained Transformer 1) と GPT-2 (Generative Pre-trained Transformer 2) はどちらも OpenAI によって開発された言語モデルです。 GPT-1 は 2018 年にリリースされ、GPT-2 は 2019 年にリリースされました。2 つのモデルのコア アーキテクチャ設計は同じですが、いくつかの重要な違いがあります。 GPT-1 は 800 万の Web ページの小さなコーパスでトレーニングされましたが、GPT-2 は 40 GB の Web ページのより大きなセットでトレーニングされました。 コーパスが大きいため、GPT-2 はより正確であり、より自然で人間らしい応答を生成できます。 また、GPT-2 はより多くの語彙を備えているため、より複雑な言語をよりよく理解し、対応することができます。 GPT-2 は、人間のような応答を生成し、より複雑な言語を理解することに関しては、GPT-1 よりも正確ですが、トピックから外れた応答を生成する傾向があります。 GPT-1 は、より小さなコーパスでトレーニングされ、その応答がよりトピックに沿っているため、より信頼性の高いモデルです。 GPT-3 GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) は、OpenAI によって開発された最新の言語モデルです。 これは、テキストが与えられた後、一貫した自然言語を生成できるディープ ラーニング システムです。 これは現在利用可能な最も高度な人工知能技術であり、チャットボット、テキスト生成、自然言語処理などの多くのアプリケーションで使用されています。 GPT-3 は、機械が人間の言語を理解し、生成し、推論することを可能にしました。 GPT-3 は 2020 年にリリースされ、GPT-2 のさらに改良されたバージョンです。 GPT-3 は、それぞれ 800 万および 40 GB の Web ページを使用した GPT-1 および GPT-2 と比較して、600 GB の Web ページで構成されるはるかに大きなデータセットでトレーニングされました。 この大規模なデータセットにより、GPT-3 はより正確で自然で人間らしい応答を生成できます。 GPT-3 にはさらに多くの語彙があり、より複雑な言語をよりよく理解できます。 GPT-3 は、GPT-1 や GPT-2 よりも正確で信頼性が高いと考えられています。 これは、より大きなデータセットでトレーニングされ、語彙が多いためです。 GPT-3 は、トピックから外れた応答を生成する傾向が低く、より首尾一貫した人間のような応答を生成する可能性が高くなります。 GPT-2とGPT-3の違い GPT-2 (Generative Pre-trained Transformer 2) と GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) はどちらも OpenAI によって開発された深層学習システムです。 どちらのモデルも、元の GPT モデルである GPT-1 (Generative Pre-trained Transformer 1) で導入された Transformer アーキテクチャを活用しています。 GPT-2 は、より大きなデータセット (800 万の Web ページ) でトレーニングされた GPT-1 の改良版であり、前任者よりも正確です。 GPT-2 は GPT-3 より語彙が少ないため、トピック外の応答が生成されやすくなります。 GPT-3 は GPT モデルの最新バージョンであり、現在利用可能な最も高度な人工知能技術です。 GPT-3 は、より大規模なデータセット (600 GB の Web ページ) でトレーニングされているため、より正確で人間に似た応答を生成できます。 GPT-3 は GPT-2 より語彙が多いため、より複雑な言語をよりよく理解できます。 また、GPT-3 は、トピックから外れた応答を生成する傾向がありません。 GPT-4 GPT-4 (Generative Pre-trained Transformer 4) は、OpenAI によって開発された GPT ディープ ラーニング システムの 4 回目の反復です。 現在開発中で、まもなくリリースされる予定です。 600 GB の Web ページでトレーニングされた GPT-3 とは異なり、GPT-4 はさらに大きなデータセット (おそらく 1 TB 以上) でトレーニングされると予想されます。 これにより、GPT-4 は GPT-3 よりもさらに正確で自然な応答を生成できます。 GPT-4 にはさらに多くの語彙があり、より複雑な言語をよりよく理解できるようになります。 GPT-4 はより信頼性が高く、トピック外の応答が生成されにくいと予想されます。 GPT-3 と GPT-4 の違い GPT-3 と GPT-4 はどちらも OpenAI によって開発されたディープ ラーニング システムです。 GPT-3 は 2 つのモデルの中でより高度なモデルであり、現在利用可能な最も高度な人工知能技術です。 これは、より大規模なデータセット (600 GB の Web ページ) でトレーニングされたため、より正確で人間のような応答を生成できます。 GPT-2 より語彙が多いため、より複雑な言語をよりよく理解できます。 また、GPT-3 は、トピックから外れた応答を生成する傾向がありません。 一方、GPT-4 はまだ開発中であり、まもなくリリースされる予定です。 GPT-4 は、GPT-3 よりもさらに正確で自然な応答を生成できるようになる、さらに大きなデータセット (おそらく 1 TB 以上) でトレーニングされます。 GPT-4 にはさらに多くの語彙があり、より複雑な言語をよりよく理解できるようになります。 GPT-4 はより信頼性が高く、トピック外の応答が生成されにくいと予想されます。 CHAT-GPTのまとめ 今回は、今話題沸騰中の Chat-gptについて紹介しました。 GPT-4は予定では昨年にはリリースされる予定だったみたいですが、どうやら少し遅れているようですね。 ただ、マイクロソフトのBingに導入されることになると、Googleもほとんどのシェアを奪われることになるため、今必死に対策を考えているのではないでしょうか? 今後の進捗が楽しみですね。 シンギュラリティが起きる前兆なものを感じてならないです。 いよいよ登場チャットGPT-4!! いよいよチャットGPT-4が登場します。 以下公式ページ > THE NEXT GENERATION OF GPT MODEL > > ChatGPT is a state-of-the-art language model that makes it feel like you are > communicating with a person rather than a machine. With its ability to > understand intent and fulfill user’s needs, ChatGPT is already making waves in > the technology industry. > > ChatGPT-4 will be the fouth iteration of the GPT (Generative Pre-training > Transformer) language model, developed by OpenAI, which shows a massive leap > in the field of natural language processing (NLP). This model, with its > ability to understand and generate human-like text, has the potential to > revolutionize the way we interact with machines and automate various > language-based tasks. > > The next version, ChatGPT-4, set to release in 2023, is expected to bring even > more advanced capabilities, making it a game-changer for the workforce and > economy. This upcoming technology revolution is anticipated to be one of the > biggest in recent years, on par with the shift from mobile phones to > smartphones and the emergence of the internet. > > 出典:chatgpt4 以下翻訳 次世代GPTモデル ChatGPTは、機械ではなく人とコミュニケーションしているような感覚になる最先端の言語モデルです。ユーザーの意図を理解し、ニーズを満たす能力を持つChatGPTは、すでにテクノロジー業界に波及しています。 ChatGPT-4は、自然言語処理(NLP)の分野で大きな飛躍を見せるOpenAIが開発したGPT(Generative Pre-training Transformer)言語モデルの5番目のイテレーションにあたります。人間のような文章を理解し生成するこのモデルは、機械との対話のあり方を大きく変え、様々な言語ベースのタスクを自動化する可能性を持っています。 2023年にリリースされる次期バージョンChatGPT-4は、さらに高度な機能をもたらすと予想され、労働力と経済にとってゲームチェンジャーとなるものです。この技術革新は、携帯電話からスマートフォンへの移行やインターネットの出現に並ぶ、近年で最も大きな技術革新となることが予想されます。 このように発表されています。 実際にはどの程度凄いのかというと、このぐらい凄いらしいです。 現在使用していたGPT3でもかなりすごいと思っていましたが、GPT4はそれよりも遥かにすごいものになるようですね。 来週が待ち遠しすぎますが、また新しい情報があり次第追記いたします。 > 関連記事一覧: * 1 * 2 注目ワード、GPT3、GPT4、AIの関連記事 * ニュース 2023.02.07『いつから?』GPT-4とは何なのか?GPT-3よりどのぐら... はじめての方へ SNSでも最新情報発信中 * コーポレートサイトを公開しました! ビルポとは? * ビルメン業界で活躍する女性応援情報サイト ビルジョとは * 過去の清掃現場向け業界誌を閲覧できます 詳しく * ビルメンテナンス業務に役立つ動画を公開中 詳しく * 目的に応じた資機材のカタログが探せます 詳しく * 社内DXの促進に役立つ資料をダウンロード 詳しく ピックアップ * 繊維に付着した菌の増殖を抑えるだけじゃない! 清拭の作業性を追求した「FX制菌クロス(TioTio)」(テラモト) * これからも「この施設で学びたい」そう思われる美観を維持するために 法政大学/『RULO Pro』導入事例 アクセスランキング 1 一人暮らしの割合【NHK】の受信料を払わないとどうなる?3倍返しは本当か? 一人暮らしの割合【NHK】の受信料を払わないとどうなる?3倍返しは本当か? 2 人感センサーが勝手につく理由を徹底検証!実は怖くなかった 人感センサーが勝手につく理由を徹底検証!実は怖くなかった 3 「首相、総理大臣、大統領」の違いと使い分けって知ってる?? 「首相、総理大臣、大統領」の違いと使い分けって知ってる?? 4 (使えないとやばい)ChatGpt4によって消える仕事10選 (使えないとやばい)ChatGpt4によって消える仕事10選 5 残る仕事10選:チャットgpt本人に聞いてみたら驚きの回答が… 残る仕事10選:チャットgpt本人に聞いてみたら驚きの回答が… 6 洗脳のやり方と解き方の解説(悪用厳禁) 洗脳のやり方と解き方の解説(悪用厳禁) 7 【2022年最新】都市圏の乗車率ランキングを発表! 【2022年最新】都市圏の乗車率ランキングを発表! 8 新しい『MATANA』とは?『GAFAM』とは何が違うのか? 新しい『MATANA』とは?『GAFAM』とは何が違うのか? 9 『ライオンとトラ』の比較やどっちが強い? 『ライオンとトラ』の比較やどっちが強い? 10 (なぜ意味がない?)紙ストローが環境に悪くてデメリットだらけの理由とは? 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