OpenAI が GPT-3.5 Turbo の値下げを発表、GPT-4 Turbo の「怠惰」を解消

米国時間1月26日木曜日、OpenAIは一連のメジャーアップデートを発表した。これらのアップデートは、人気のある大規模モデルに関係するだけでなく、API アクセスの価格設定の調整、パフォーマンスの最適化、まったく新しい埋め込み可能なモデルのリリースも含まれます。これらのアクションは、より多くの開発者の注目を集めることを目的としており、将来の消費者市場にとって新たなベンチマークを設定することも期待されています。

このアップデートでは、OpenAI は 2 つの主要モデルである GPT-4 Turbo と GPT-3.5 Turbo について具体的に言及しました。これらは、自然言語やコードを理解および生成できる大規模なマルチモーダル モデルです。新しいバージョンでは、より正確な命令の追跡、JSON モードのサポート、より再現性の高い出力、並列関数呼び出しの最適化など、多くの機能強化が行われています。

さらに、同社はGPT-3.5 Turboの新しい16kバージョンも発売しました。これは、超長い入力と出力を処理する際に、標準の4kバージョンよりも優れたパフォーマンスを発揮します。

多くのユーザーにとって、GPT-3.5 Turbo は馴染みのあるものです。 ChatGPT を介したほとんどの人々のやり取りを支えるモデルとして、この業界ではほぼゴールド スタンダードとなっています。他のチャットボットに直面したときに、回答の品質が ChatGPT ほど良くないとユーザーが感じた場合は、後者を引き続き使用することが間違いなく最善の選択です。

API分野では、GPT-3.5 Turboも良好なパフォーマンスを発揮しました。さまざまなタスクを実行する場合、GPT-4 よりもコストが低くなるだけでなく、実行速度も速くなります。したがって、有料ユーザーにとって、入力価格の 50% 削減と出力価格の 25% 削減は間違いなく大きなメリットです。具体的には、新しい入力価格は 1,000 トークンあたり 0.0005 ドルに設定され、出力価格は 1,000 トークンあたり 0.0015 ドルになります。

論文や書籍全体の分析など、テキストを多用するアプリケーションを扱う場合、これらのトークンの累積料金は相当な額になることがあります。オープンソースの大規模モデルが普及し始めると、OpenAI は顧客が離れないようにする必要があります。したがって、この価格調整は間違いなくユーザーに実質的な利益をもたらすでしょう。もちろん、これはモデルの合理化とインフラストラクチャの改善の結果でもあります。

OpenAIはGPT-3.5 Turboに加えて、コードネームGPT-3.5 Turbo 0125という新しいモデルバージョンもひっそりとリリースしました。同社は大々的に宣伝していないが、今回のリリースには多数の「さまざまな改良」が含まれているようだ。しかし、最新バージョンの GPT-3.5 Turbo 0613 と比較すると、このアップデートでは、同社が特筆に値すると考えるような大きな進歩はもたらされていないようです。

OpenAI は GPT-4 Turbo に対しても対策を講じました。新しい API 使用プレビュー モデル GPT-4 Turbo 0125 が登場しました。このモデルは、GPT-4 Turbo が過去に抱えていた古い問題、つまり特定のタスクに直面したときにモデルが現れる可能性がある「怠惰」をうまく解決します。さらに、GPT-4 Turbo 0125 のコード生成などのタスクにおけるパフォーマンスも、以前のプレビュー モデルと比較して大幅に向上しています。

現在、GPT-4 Turbo 0125 はまだプレビュー モードです。しかし、視覚的に強化されたGPT-4 Turbo（GPT-4 V）は、「今後数か月以内に」一般向けに提供される予定です。

OpenAI は埋め込みモデルに関しても刺激的なニュースをもたらしました。同社は、前世代の text-embeddings-ada-002 と比較して、より強力なパフォーマンスとより手頃な価格を備えた新しい text-embeddings-3-small および text-embeddings-3-large モデルを発売しました。

これらの新しいモデルは、最大 3072 次元の埋め込み空間を作成できるため、より多くの意味情報をキャプチャし、下流のタスクの精度を向上させることができます。パフォーマンステストでは、新しいモデルにより、多言語検索によく使用されるベンチマーク (MRACL) の平均スコアが 31.4% から 54.9% に向上し、英語タスクによく使用されるベンチマーク (MTEB) の平均スコアが 61.0% から 64.6% に向上しました。

さらに注目すべき点は、text-embeddings-ada-002 と比較して、text-embeddings-3-small の価格が 1/5 に下がったことです。これは間違いなく、開発者にとってより経済的な選択をもたらします。

さらに、OpenAI はフリーテキストレビュー API の最新バージョンをリリースしました。 API はテキストにセンシティブなコンテンツや安全でないコンテンツが含まれているかどうかを検出でき、新バージョンではサポートされる言語とドメインの範囲も拡大され、予測についてのより詳細な説明も提供されます。