GPT-4 と GPT-3: ビジネスにどちらのモデルを使用するか

人工知能 (AI) は年々トレンドになっています。 IDC によると、AI を中心としたソリューションへの世界的な支出は 2024 年までに 1,540 億ドルに達すると予想されており、2022 年に比べて 26.9% 増加します。

AI 統合の中で採用率と人気の点でリーダーとなっているのは、米国の AI 研究研究所である OpenAI によって作成され、高く評価されている ChatGPT です。 GPT-4 モデルの最新リリースと、以前の「GPT-n」シリーズ モデルの継続的なアップデートにより、「どれを使用するか?」という当然の疑問が生じます。

最新バージョンが常に最適であると思われるかもしれませんが、それはこの場合の絶対的な真実ではありません。 GPT-3 は、強力ではないにもかかわらず、統合コストが低く、低レベルのタスクを GPT-4 よりもさらに高速に処理できるため、多くの企業でその地位を確立しています。

この記事では、主に GPT-4 と GPT-3 の競合に焦点を当て、2 つのモデルの主な違いを調査します。 最後に、私たちのチームがどのようにお客様をサポ​​ートできるかを学びます。

• ビジネス ニーズに完全に一致する適切な AI ソリューションを選択してください。
• AI ソリューションをプロジェクトに正確に統合します。
• データベースに基づいて AI モデルを構築してトレーニングします。
• 継続的なサポートとメンテナンスを提供して最新の状態に保ちます。

GPT-4 と GPT-3: 企業にとっての利点

このセクションでは、GPT-3 が企業や新興企業にとってどのようなメリットがあるのか​​、また GPT-4 が何をもたらすのかを詳しく見てみましょう。

GPT-3 は主に次の目的で採用できます。

• テキストを生成します。最も明白だが重要なこと。 GPT-3 は、企業のスローガンから職業上の電子メールに至るまで、さまざまなコンテンツの作成を支援します。 これらの作業結果は事後的に確認する必要がありますが、AIテキストジェネレーターを活用することで、これらのプロセスをより簡単に行うことができます。
• 顧客チャットボットを作成します。自動チャットボットを使用すると、カスタマー サポートは企業の口調に合わせながら、より多くの問い合わせを同時に処理できるようになります。 これにより、カスタマー サポート スタッフの雇用コストを削減できるだけでなく、効率も向上します。
• データを並べ替えて分析します。GPT-3 は、大量のデータを要約して構造化するためによく使用され、さまざまなビジネス ニーズに合わせてデータを理解し、分析しやすくします。 このモデルは、会議の概要を作成するために大きなテキストをキーポイントに分割し、テキストや指示の重要な部分を強調表示する時間を節約できます。

最新の GPT-4 は主に前世代の GPT-3 をベースとしていますが、以前のバージョンにはなかった追加機能によって強化されています。 違いは、画像入力、精度の向上、コンピューティング能力の向上、データ量の増加だけではありません。 しかし、リストの一番上にあるのは、モデル分析スキルの向上です。 最近発売されたモデルでは、以前のモデルでは実現できなかった、徹底したデータ分析が必要な機能をさらに提供できるようになりました。 それでは、新しい GPT-4 が提供できるものを詳しく見てみましょう。

• 不正行為の検出。GPT-4 は、GPT-3 の分析スキルを次のレベルに引き上げます。 そのおかげで、このテクノロジーは不正行為や不審な行為の初期の兆候を発見できるようになり、企業は即座に対策を講じることができるようになりました。
• 予知メンテナンス。GPT-3 と比較して GPT-4 の強力な分析機能は、機器のメンテナンスの必要性を予測するためにうまく使用されています。 たとえば、物流では、GPT-4 を使用して、さまざまな IoT センサーから提供されるデータを処理できます。 これにより、修理を計画的かつ効率的に行うことで、望ましくない出費を回避しやすくなります。
• ファイナンシャル・アドバイザーを務める。分析機能の向上により、GPT-4 は内部市場の傾向に関する重要な情報を提供し、潜在的な投資の成長とリスクを予測できるようになります。 GPT-4 の強力なパターン認識は、市場の変化による潜在的な利益の増加に役立つ可能性があります。
• パーソナライズされた仮想ショッピング。GPT-4 は、顧客の以前のショッピング セッションと閲覧履歴を分析することで、次回の購入に向けてパーソナライズされた提案を提供できます。 したがって、GPT-4 はクライアントの好みを判断することで、ビジネスの売上を伸ばすのに役立ちます。
• 教育支援。GPT-4 は、すべての生徒に合わせたカスタム アプローチを作成することで、教育システムをより効率的で満足のいくものにすることができます。 この AI ツールは、生徒のスコア、好み、出席状況などを簡単に分析することで教育プロセスをカスタマイズし、全体的なパフォーマンスを向上させ、教育を魅力的なものにすることができます。

• 品質保証。GPT-4 のリアルタイム分析は、製造過程にある製品の品質問題や方向性の逸脱の初期の兆候を検出することもできます。 人工知能は状況を監視し、潜在的な問題が発生した場合に警告を発することで、予期せぬバグやエラーの発生から顧客を保護します。
• 賢い採用。GPT-4 により、人事部門は他の候補者の中から最適な候補者を見つけて選択することが容易になります。 履歴書と職務要件を徹底的に分析し、最適な人材を数秒で見つけ出すため、採用プロセスの時間が短縮されます。
• 需要予測。GPT-4 を使用すると、あらゆる製品の将来の需要を予測できるようになりました。 市場の傾向、販売データ、その他の経済的要因を分析する機能が強化されているため、企業は市場の将来をより正確に把握できるようになります。 したがって、AI は企業が新しい戦略を準備したり、既存の戦略を適応させたりするための貴重な時間を獲得します。
• サイバーセキュリティ。GPT-4 は、適切なタイミングで品質保証を提供できるだけでなく、データ漏洩につながる可能性のある不審なアクティビティを認識します。 パターン認識により、この AI を活用したソリューションは、損害が発生する前にセキュリティに警告を発し、企業を財務リスクと風評リスクの両方から救います。

GPT-4 と GPT-3: 詳細な比較

各モデルが一般的にビジネス ニーズをどのように満たすことができるかがわかったので、比較をさらに詳細にして、GPT-4 と GPT-3 の主な違いを示しましょう。

既存の GPT モデルの統合

GPT-3 または GPT-4 の統合によって企業がどのようなメリットを受けるかをよりよく理解したら、いくつかの実践的な例を見てみましょう。 AI ソリューションの導入が成功し、さまざまな業界が花開いている中、Mind Studios で最も優先しているものであるヘルスケアと物流にスポットライトを当ててみましょう。

このセクションでは、GPT モデルが製品の成功に重要な役割を果たしている、医療と物流における AI アプリケーションの最も顕著な 2 つの使用例を紹介します。

患者AI

2023 年 4 月、「ヘルスケアにおける生成事前トレーニング変圧器 (GPT) の世界初の使用」という見出しがニュース メディアを飾りました。 インテリジェント オートメーションの大手企業である Notable は、新しいプロジェクト「Patient AI」に GPT を統合しました。 もう少し詳しく見てみましょう。

Patient AI は、医療をすべての人にとってより便利でパーソナライズしたものにすることを目的としたプラットフォームです。 GPT を利用することで、Notable は次の方法でその容量を使用できるようになります。

• 徹底したデータ分析。GPT が提供する詳細な分析のおかげで、Patient AI は大量の医療記録を継続的にレビューし、サードパーティのデータセットの調査と組み合わせます。 これにより、Notable は人的介入なしに膨大な時間とリソースを節約し、すべての患者に対して独自のアプローチを作成できるようになりました。
• 自動化された問題検出。GPT はあらゆる臨床文書をスキャンしているため、診断の見逃し、保険の失効、さらには不正確な患者の個人情報についても個別に警告するように訓練されています。
• パーソナライズされた推奨事項の生成。分析に基づいて、Patient AI は 1 日を通して患者に対する正確な推奨事項を作成できます。 これは旅として表現されており、各ステップで Notable はクライアントに、健康を改善するためのパーソナライズされたアクションを実行したり、より複雑なリクエストに対応したりすることを提案します。

Patient AI がデータをどの程度深く分析して構造化するかをより深く理解するために、Notable は次のシナリオを想像するよう依頼しました。

肺がんのある人は、交通手段の問題のため、診察に出席することができません。

この場合、Patient AI は患者の診断と診察に基づいて次のようなパーソナライズされたソリューションを生成しました。

1. ワンクリックでお好みのサービスの配車予約ができます。
2. さまざまな予定を複数日から 1 日に変更します。
3. 有効期限が切れると予測される薬の補充をリクエストする。
4. 患者が自分の治療法や考えられる症状について詳しく知るための症例関連情報。

DHL

GPT の導入によって恩恵を受けるもう 1 つの業界は物流です。 たとえば、世界的に有名な運送会社 DHL は、次の目的で AI テクノロジーを導入することに成功しました。

• ルートの最適化。予期せぬルートの問題が発生した場合、AI 分析が問題を瞬時に特定し、正確な位置を特定して最適なルートを即座に構築します。 これにより、DHL は予期せぬ事態が発生した場合でも、商品を時間通りに配達することができます。
• 負荷の最適化。顧客調査によると、ほぼすべての一般的なパッケージの容積には 24% の空きスペースがあります。 これに対処するために、DHLはAIソリューション「OptiCarton」を導入しました。 これにより、製品の特性を分析し、空いたスペースを埋めるためにリソースを無駄にすることなく、より適切なボックスを作成できるようになります。 したがって、輸送はより効率的で時間の節約になり、CO2 排出量が大幅に削減されます。
• 倉庫管理。AI のおかげで、DHL は、アルゴリズムに基づいて注文品までの最短ルートを計算し、瞬時に注文品に優先順位を付けることができる、改良された倉庫システムを作成しました。
• 高度な顧客サービス。DHL では、荷物の追跡と注文に関する顧客への応答のプロセスが自動化されています。 GPT を利用したチャットボットは、顧客の出荷状況を監視して通知するだけでなく、それほど複雑でない問い合わせを処理して顧客エクスペリエンスを向上させるように訓練されています。

続きを読む:物流プロセスの自動化: 効率と収益性の向上

GPT-4 と GPT-3 のコスト

GPT-4 と GPT-3 の比較は、各モデルの価格を理解しないと完全に比較できません。 これらのテクノロジがビジネスにどのようなメリットをもたらすかについての認識が深まったところで、おそらく疑問に思うのは、「それらのテクノロジの導入にはどれくらいの費用がかかるのか?」ということでしょう。 実装する価値があるかどうかを判断するために、提示された生成 AI のコストを調べてみましょう。

GPT-3 を採用するには、OpenAI リストから言語モデルを選択する必要があります。 提示されたすべてのモデルには多様性と専門性があり、選択に応じて価格が独自になります。 エイダは最速、バベッジ、キュリー、ダヴィンチは最も強力です。 処理速度が高い Ada は、コンピューティング能力が低いにもかかわらず、価格が最も安価です。 一方、Davinci (ChatGPT の中核) は、最も有能であるため、他の製品よりもはるかに高価です。

ここでの価格は1K (1,000) トークンごとに示されていることがわかります。 しかし、これらのトークンは何を意味するのでしょうか? OpenAI からの公式の説明は、トークンを私たちが理解できるものに変換するのに役立ちます。

1 トークンはおよそ 4 文字または英単語の 3/4 を表します。つまり、100 トークンはおよそ 75 単語に相当します。

単純な計算によると、Ada が採用された場合、100 ドルで 2 億 5,000 万のトークンが得られ、約 1 億 8,750 万の英単語を処理できることになります。 しかし、これらの数字にはトリックがあります。

潜在的な 1 億 8,750 万の英単語には、モデルの応答だけでなく、ユーザーの質問やユーザーが AI に提供する指示も含まれます。

同様に、GPT-4 の価格リストでは、プロンプト トークンと完了トークンが適切に区別されています。 前世代とは異なり、GPT-4 では選択できる言語モデルは提供されませんが、リクエストごとに 8K から 32K トークンの間で適切なコンテキスト ボリュームを選択できます。

8K コンテキストの場合、ユースケースでプロンプト トークンの約 30%、完了トークンの 70% が想定されている場合、100 ドルで約 750K 英単語のプロンプト テキストと約 875K 単語の完了テキストが得られます。

既存のビジネスを強化するにはどの OpenAI モデルを使用するか

正直に言うと、OpenAI モデルの中から、考えられるすべてのユースケースに特効薬となる絶対的な選択肢はありません。

特定の種類のビジネスで通常どの GPT ソリューションが使用されるかについて、いくつかのハイライトを示します。

お客様がどの AI ツールに投資するかを選択できるよう、Mind Studios では以下を含む徹底した体系化されたアプローチを優先しています。

• ビジネス ニーズに完全に一致する適切な AI ソリューションを選択します。Mind Studios は、お客様のビジネス要件とシステム要件を、将来のプロジェクトに関する期待とともに注意深く分析します。 プロジェクト開発の探索段階が完了したら、お客様のビジネスに最適なモデルを選択します。 当社の専門家は、AI 統合に関するお客様のあらゆる質問に答え、どのソリューションがお客様のケースに適合するのか、そしてその理由を説明することができます。
• AI ソリューションをプロジェクトに正確に統合します。お客様が適切な AI ソリューションを選択した後、私たちのチームは、その機能と制限を考慮して、それをソフトウェアに統合するお手伝いをします。
• データベースに基づいて AI モデルを構築し、トレーニングします。私たちのチームは、データベースに基づいて、選択した AI モデルまたは既存の AI ソリューションのトレーニング アルゴリズムを実行し、より正確かつカスタマイズすることができます。
• 継続的なサポートとメンテナンスを提供します。すでに機能している AI ソリューションについては、継続的なサポートと定期的なアップデートを提供できます。 お客様のビジネスに最新の機能が確実に装備され、考えられるすべての問題が迅速に解決されることが私たちにとって不可欠です。

結論

要約すると、私たちが検討していたモデルは多くのパラメータにおいて異なります。 予想通り、GPT-4 は GPT-3 よりも強力で、精度が高く、パフォーマンスも優れています。 コストの面では、すべてが合理的であり、より高性能な GPT-4 モデルはより高価ですが、市場で安価な GPT-3 を完全に上回るわけではありません。

これらのモデルのどれを使用する必要があるかは、ビジネスの目標と要件によって完全に異なります。 中量のデータのアラートや監視など、低容量のプロセスを維持する必要がある場合、使用しないコンピューティング能力に対して過剰な料金を支払う必要はありません。 逆も同様で、大量の情報を処理する必要があり、さまざまなセンサーからの徹底的なデータ分析が必要な場合には、GPT-4 の方が確実に適しています。

さらにご質問がある場合、または適切な AI ソリューションの選択と統合に関してサポートが必要な場合は、お気軽にお問い合わせください。 私たちのチームは、スキルと専門知識を活用して、お客様のビジネス目標の達成をお手伝いします。

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