GPT-4 Technical Report
GPT-4の技術報告書: 概要と主な発見
この技術報告書は、OpenAIが開発したGPT-4、大規模なマルチモーダルモデルについて説明しています。GPT-4は画像とテキストの入力を受け付け、テキスト出力を生成できます。
主な特徴と性能
- GPT-4は多くの実世界のシナリオでは人間よりも能力が劣りますが、様々な専門的・学術的ベンチマークにおいて人間レベルの性能を示します。
- 模擬司法試験では、上位10%の成績を収めました。
- GPT-4はTransformerベースのモデルで、文書の次のトークンを予測するよう事前学習されています。
- 事後の調整プロセスにより、事実性と望ましい行動への遵守が向上しています。
開発のポイント
- 幅広いスケールで予測可能に動作するインフラストラクチャと最適化手法の開発が重要でした。
- これにより、GPT-4の1/1,000以下の計算量で学習されたモデルから、GPT-4の性能の一部を正確に予測することができました。
評価方法
GPT-4の能力を評価するために、以下のような様々な試験やベンチマークが使用されました:
- 模擬司法試験
- LSAT
- SAT
- GRE
- 様々なAP科目の試験
- 専門的な資格試験
これらの試験では、GPT-4は多くの場合、人間の受験者の上位パーセンタイルに位置する成績を収めました。
性能比較
GPT-4の性能を、以前のモデルや他のAIシステムと比較した結果が示されています。
この図は、GPT-4が多くの試験で以前のモデル（GPT-3.5）を上回る性能を示していることを表しています。
多言語性能
GPT-4の多言語能力を評価するために、MMULベンチマーク（57の科目にわたる多肢選択問題のスイート）が様々な言語に翻訳されました。
結果として、GPT-4は多くの言語で既存の言語モデルの英語での性能を上回りました。これには、ラトビア語、ウェールズ語、スワヒリ語などの低リソース言語も含まれています。
安全性と制限事項
報告書では、GPT-4の安全性の課題と制限事項についても詳しく説明しています：
- 事実の捏造（「幻覚」）の問題
- 有害なコンテンツの生成リスク
- 偏見や固定観念の強化
- プライバシーの問題
- サイバーセキュリティリスクの可能性
これらの課題に対処するため、OpenAIは様々な緩和策を実施しています。
結論と今後の展望
GPT-4は言語モデルの新たな可能性を示す一方で、その使用には慎重なアプローチが必要です。報告書は、GPT-4の能力と制限を理解し、責任ある展開を促進することの重要性を強調しています。
今後の研究課題として、以下が挙げられています：
- より堅牢な評価方法の開発
- 安全性と信頼性の向上
- モデルの解釈可能性の向上
- 社会的影響の継続的な評価
GPT-4は大規模言語モデルの分野で重要な進歩を表していますが、その影響を完全に理解し、適切に管理するためには、さらなる研究と議論が必要です。