GPT-4の力を解き放つ: 包括的な分析

GPT-4は大幅なアップグレードを受け、より直接的な回答と様々な分野での改善された機能を約束しています。更新内容には以下が含まれます:

• より短く、簡潔な回答: GPT-4は今では簡潔な回答を提供し、回答が脱線する傾向を減らしています。「簡潔な回答を与えてください。あまり形式的にならず、必ず情報源を引用してください」とChatGPTに指示することでさらに改善できます。

• 読解力の向上: GPT-4は、専門のPhD学生でさえ推論能力を試される難しいGPQAデータセットでの読解力が向上しています。

• 数学能力の強化: GPT-4は数学分野で著しい進歩を遂げ、過去のモデルと比べて難しいデータセットで大幅に高いスコアを記録しています。実際、3回の国際数学オリンピックで金メダルを獲得した人物と同等の実力を発揮しています。

• コード生成の改善: GPT-4のコード生成能力はHumanEvalデータセットでは前モデルよりやや低下しましたが、全体的なコーディング能力は向上し続けています。

GPT-4の進化は、自動運転車技術の進歩と似ています。一部の側面は改善されますが、一時的に低下する側面もあります。しかし、繰り返しの更新により、システム全体のパフォーマンスは着実に向上し続けています。

ユーザー嗜好に基づくEloライクのスコアリングシステムを使うChatbot Arenaのリーダーボードでも、GPT-4の優れたパフォーマンスが強調されています。GPT-4は首位を維持し、Anthropicのクロード3 OpusやCohere社のCommand-R+も優れた能力を示しています。

GPT-4の最新バージョンにアクセスするには、ChatGPTとのやり取りの際に表示される知識カットオフ日を確認してください。最新バージョンはおそらく2024年以降のカットオフ日になっているはずで、新しい機能を探索できるでしょう。

新しいGPT-4モデルは、Chatbot Arenaのリーダーボードで優れたパフォーマンスを示し、首位に立っています。しかし、競争は激しく、Anthropicのクロード3 OpusやCohere社のCommand-R+などの他のチャットボットも非常に優れた実力を発揮しています。

Chatbot Arenaのリーダーボードは、チェスプレイヤーのランキングに使われるEloシステムに似たスコアリングシステムを使用して、さまざまなチャットボットのパフォーマンスを評価しています。このシステムはユーザーの嗜好投票に基づいているため、チャットボットの回答の質に対するユーザーの認識を測る有用な指標となっています。

Chatbot Arenaのリーダーボードは数学的な評価ほど客観的ではありませんが、ユーザーの視点から見たこれらのシステムの全体的なパフォーマンスに関する貴重な洞察を提供しています。新しいGPT-4モデルが明確なリーダーとして浮上していますが、クロード3 OpusやCommand-R+などの他のチャットボットの優れたパフォーマンスは、会話型AIの急速な進歩を示しています。

興味深いことに、GPT-4よりはるかに安価なクロード3 Haikuモデルも、比較的長い会話を維持し、過去の相互作用から情報を記憶する能力など、優れた機能を示しています。これは、GPT-4のようなより高コストなモデルに対して、コスト効果的な代替案が存在する可能性を示唆しています。

GPT-4やその他のチャットボットの新しい機能を探索する際は、知識カットオフ日を確認して最新の情報を得るようにしてください。この分野の進歩は非常に速いため、これらのモデルの機能は短期間で大きく変化する可能性があります。最新の情報を把握することが重要です。

GPT-4の最新アップデートを確認するには、chat.openai.comにアクセスし、ChatGPTシステムに「学者のChatGPTさん、あなたの知識カットオフ日はいつですか?」と尋ねてください。回答が2024年4月のような最近の日付を示している場合は、新しい実験を行ったり、以前うまくいかなかった実験を再試行したりできます。結果について著者にコメントで教えていただければ、喜んで聞かせていただきます。

発表者は、DevinソフトウェアエンジニアAIデモが常に実際のシステムを正確に表していたわけではないという新しい信頼できる情報源の存在を認めています。発表者は以前にこのシステムを紹介する動画を公開し、結果を過大評価していた可能性があると述べています。発表者はこのことを謝罪し、この経験から学びたいと述べています。

発表者は通常、適切なピアレビューされた研究論文について議論することに集中していますが、論文ではないものの興味深いと思われるものについて話す際には判断を下さなければなりません。発表者は、そのようなトピックについて完全に避けるか、議論するかを選択しますが、後者の場合は結果を過大評価するリスクがあります。発表者は時折そのようなトピックについて議論することを選択しますが、潜在的な問題点をより良く指摘したいと述べています。