OpenAI が GPT-5 の商標登録を申請: すでに開発計画に入っているのか?

OpenAI が GPT-5 の商標登録を申請: すでに開発計画に入っているのか?

GPT-4 のリリースから半年も経たないうちに、GPT-5 がもうすぐ登場するのでしょうか?

最近、米国特許商標庁(USPTO)からの文書によると、OpenAIは7月18日に「GPT-5」の商標出願を提出し、USPTO事務局に受理され(最低限の出願要件を満たしている)、審査官によるさらなる審査が行われる予定だという。

USPTO 文書のスクリーンショット、文書のウェブページ: https://uspto.report/TM/98089548

OpenAIは今回の商標出願においてGPT-5の基本情報について言及しました。 GPT-5 は、自然言語の処理、生成、理解、分析のための大規模言語モデル (LLM) になります。注目すべきは、GPT-5 はテキストに加えて、音声を理解して生成する機能も備えていることです。

USPTO文書のスクリーンショット

具体的には、GPT-5 の機能には、ある言語から別の言語へのテキストまたは音声の翻訳、音声認識、テキストと音声の生成などが含まれます。さらに、GPT-5 はデータを学習、分析、分類、および応答する機能を持つ可能性があります。

興味深いことに、今年上半期、機械学習分野の専門家や学者は共同で公開書簡を数回発表し、生成AIの潜在的なリスクに注意を払い、大規模な生成AIモデルの構築を制限するよう呼びかけています。その中には、チューリング賞受賞者のジェフリー・ヒントン氏が4月にグーグルを辞職し、生成型AIは「人類に脅威をもたらす」と警告した人物もいる。 ChatGPTやGPT-4などの大規模なモデルを開発した企業として、OpenAIは間違いなく最前線に押し上げられています。

当時、OpenAIはGPT-4バージョンの改良に注力すると述べており、GPT-5は短期的な計画には含まれていませんでした。

現在、OpenAI は商標申請を提出していますが、GPT-5 はすぐにはリリースされません。 OpenAIのCEOサム・アルトマン氏も、6月に北京で開催されたZhiyuanカンファレンスでこれについて説明した。

OpenAI CEO サム・アルトマン

通常、テクノロジー企業は、競合他社に先んじ、知的財産を保護するために、未開発のコンセプトの商標を申請します。アプリケーションで説明されている GPT-5 の機能のほとんどは GPT-4 でもすでに利用可能であり、ある程度、GPT-5 は GPT-4 の改良版です。

GPT-4 のリリース後、学界と産業界は大規模モデルに関するより詳細な研究と議論を行ってきました。 ChatGPT と GPT-4 の強力なパフォーマンスにより、大規模モデルの大きな可能性が認識され、GPT-5 に大きな期待が寄せられています。

まず、マルチモーダル機能に関して言えば、GPT-4 は現在、テキストと画像の 2 種類のデータしか処理できません。GPT-5 が音声やビデオなどの他のモダリティでも飛躍的な進歩を遂げられると期待されています。

次に、コンピューティング効率とコストの面では、GPT-4 の価格は 1,000 プロンプト トークンあたり 0.03 ドルで、デフォルトのレート制限は 1 分あたり 40,000 トークンと 1 分あたり 200 リクエストです。 GPT-3.5-turbo の価格は 1,000 トークンあたり 0.002 ドルで、GPT-4 の 1/15 にすぎません。 GPT-5 は GPT-4 よりも高価になる可能性があります。

最後に、ChatGPT や GPT-4 などの大規模言語モデルには、「幻覚」や「バイアス」などの固有の問題があり、大規模なモデルを実際に直接適用することは困難です。 GPT-4 は、以前のモデルと比較して幻覚の問題を大幅に軽減しました。 OpenAI の内部敵対的真正性評価では、GPT-4 は最新の GPT-3.5 モデルよりも 40% 高いスコアを獲得しました。

GPT-5は「幻覚」と「アライメント」の面でさらに改善されることを期待しています。

さらに、最近、いくつかの新しいモデルがコンテキスト ウィンドウの新たなブレークスルーを達成しました。たとえば、Anthropic は Claude 2 のコンテキスト ウィンドウを 200K トークンに拡張しました (現在リリースされているバージョンは 100K トークンのみをサポートしています)。これにより、モデルの長いドキュメントを読み取る能力が大幅に向上します。これにより、GPT-5 を含む、後にリリースされる LLM にも新たなプレッシャーがかかります。

もちろん、GPT-5 が実際にどのような機能を備えているかは、待って確認する必要があります。

<<:  LoraHubはレゴのように組み立てることができ、LoRAのモジュール特性を探索することができます。

>>:  大規模モデルは16,000以上の実世界のAPIを習得しており、清華大学などのToolLLMのツール使用能力はChatGPTに劣らない。

ブログ    

推薦する

...

Microsoft、Spark 向けディープラーニング ライブラリ MMLSpark をオープンソース化

[[207730]] Microsoft は、Apache Spark 用のディープラーニング ライ...

飲食店がセルフオーダー機や配達ロボットを導入すれば「無人飲食店」になるのでしょうか?

ケータリング業界における人件費は、事業者を悩ませる大きな問題です。レストランなどのケータリングのシナ...

パフォーマンスが最大480倍向上:Armが2つの新しいAIエッジコンピューティングチップ設計を発表

この記事はAI新メディアQuantum Bit(公開アカウントID:QbitAI)より許可を得て転載...

...

機械学習とAIが飲食業界に与える影響

[[354952]]一般的に、食品業界について考えるとき、私たちはおそらく顧客サービスや食品配達のギ...

AIを活用して産業データの価値を見出す

すべての業界に共通するものが 1 つあります。それは、大量のデータです。データ量は、個人用デバイス、...

内部テスト中です! Word、Excel、Outlookに機械学習が搭載される

マイクロソフトは、機械学習を使用して人々がより効率的に仕事を遂行できるよう支援する、多数の新機能を ...

マインドタイピングがネイチャーの表紙に登場! 99%以上の正確さで1分間に90文字を書く

この記事はAI新メディアQuantum Bit(公開アカウントID:QbitAI)より許可を得て転載...

...

Xiaolin が LRU アルゴリズムを破壊!

[[411501]]この記事はWeChatの公開アカウント「Xiao Lin Coding」から転...

アートデザインにおける人工知能

AdobeやCelsysなどのソフトウェア企業は近年、デジタルデザインソフトウェアに人工知能機能を追...

ディープラーニングに基づく画像マッチング技術の概要

画像マッチング応用:ターゲット認識、ターゲット追跡、超解像度画像再構成、視覚ナビゲーション、画像ステ...

90%が赤字、中国の人工知能企業は破産の波に直面する可能性

2017年に人工知能が国家戦略目標となって以来、関連産業は急速な発展の機会を迎え、世界で最も収益性の...

分類アルゴリズムの概要

[[154315]]決定木分類アルゴリズム決定木誘導は古典的な分類アルゴリズムです。これは、トップダ...