ChatGPTは現在、GPT-4o、GPT-4o Mini、そして引退したGPT-3.5の3つのモデルから選択できるようになりました。

GPT-4oは最高の性能と最新の機能を備えた最も優れたモデルです。ただし、GPT-4oのクレジットが枯渇した場合、古いGPT-3.5ではなく、新しいGPT-4o Miniモデルにデフォルトで切り替わります。

GPT-4o Miniは、GPT-4oモデルの軽量で高速なバージョンです。GPT-4oほど高性能ではありませんが、多くのテストで最高峰のモデルに迫る驚くべるパフォーマンスを発揮します。重要なのは、GPT-4o Miniのコストが大幅に低いため、開発者やビジネスにとってより予算に優しい選択肢となることです。

GPT-4o Miniの主な利点は、その速さと手頃な価格です。GPT-4oや以前のGPT-3.5モデルよりも大幅に高速です。入力トークン100万あたり15セント、出力トークン100万あたり60セントと、GPT-3.5 TurboのAPIよりも60%以上安価です。

書き込み、要約、分析などの一般的な言語タスクでは、GPT-4o Miniは非常に優れたパフォーマンスを発揮し、予算が限られているユーザーにとって、フル版のGPT-4oの代替として適切です。ただし、コーディングや高度なデータ分析などの複雑なタスクでは、GPT-4oモデルの機能がMiniバージョンを上回ります。

全体として、GPT-4o Miniの登場により、ChatGPTユーザーはより高速で費用対効果の高いオプションを利用できるようになりました。同時に、高いパフォーマンスも維持されています。これは、ChatGPTのモデルラインナップに歓迎すべき追加と言えるでしょう。

OpenAIの最新モデルであるGPT-4 miniは、AI界隈で大きな注目を集めています。前モデルのGPT-3.5と比べ、新モデルは速度とパフォーマンスが大幅に向上しています。

GPT-4 miniの主な利点の1つは、驚くほど高速な応答速度です。テストの結果、新モデルはGPT-4よりも一貫して速く、ほぼ即時の結果を提供しました。これは、チャットボットやバーチャルアシスタントなどのリアルタイムインタラクションを必要とするアプリケーションに最適です。

パフォーマンス面でも、GPT-4 miniは高い能力を発揮し、様々なプロンプトに対して質の高い回答を生成しています。フル版のGPT-4ほどの raw 性能はありませんが、より高度なカウンターパートと同等の一貫性と関連性のある出力を生み出すことができます。

注目すべきは、GPT-4 miniがフラッグシップのGPT-4モデルと同じ128kトークンの驚くべき文脈ウィンドウを維持していることです。これにより、ユーザーは豊富なコンテキストを提供でき、より微妙で文脈に即した回答が得られます。

全体として、GPT-4 miniの登場は、高度な言語モデルをより手頃で利用しやすいものにする重要なステップと言えます。高速性と優れたパフォーマンスを兼ね備えた新モデルは、幅広い用途とユースケースで活用されることが期待されます。

OpenAIの最新モデルであるGPT-4 miniは、様々な実用的なプロンプトでも優れたパフォーマンスを発揮しています。その機能を以下にまとめます:

1. ライティングプロンプト: マーケティング重視のライティングプロンプトでテストした結果、GPT-4 miniは簡潔で整った回答を生成し、より強力なGPT-4モデルの出力に匹敵しました。文章のトーンと品質が優れており、実用的な書き込みタスクに対応できることが示されました。

2. メガプロンプト: GPT-4 miniは複雑で複数パートからなるプロンプトにも容易に対応し、指示に従ってフォーマットされた出力を生成しました。長くて複雑なプロンプトでも、一貫性と細部への注意力を維持していました。

3. テキスト要約: GPT-4 miniは優れた要約能力を発揮し、2-3文の簡潔な要約から5-6文の詳細な要約まで、キーポイントを効果的に捉えていました。

4. 論理的推論: 来客と握手に関する論理的な問題に直面した際、GPT-4 miniは step by step で問題を解いて正解に至りました。

5. コンテンツの再利用: モデルは、長いYouTubeスクリプトから核心的な教訓とアクション可能なヒントを抽出し、それをLinkedInの投稿に変換する能力を示しました。これは、異なるプラットフォーム向けにコンテンツを再利用・再フォーマットする versatility を示しています。

ただし、GPT-4 miniにはフル版のGPT-4モデルに比べて一部の制限があることにも注意が必要です。より複雑なコーディングタスクでは、強力なGPT-4の方が優れたパフォーマンスを発揮します。また、GPT-4 miniには、ファイルのアップロードや高度なデータ分析の機能がまだ備わっていません。

全体として、GPT-4 miniは速度、品質、コストパフォーマンスのバランスが取れた優れたモデルであり、実用的なプロンプトでの高いパフォーマンスから、起業家、クリエイター、マーケターにとって有用なツールとなる可能性があります。

GPT-4 miniは、要約と複雑な推論タスクにおいて、より強力なGPT-4モデルと同等のパフォーマンスを発揮しています。

要約テストでは、GPT-4 miniが2-3文の簡潔な要約と5-6文の詳細な要約の両方を提供し、提供されたテキストの核心を捉えていました。要約のトーンと品質は、GPT-4モデルが生成したものと比肩できるものでした。

握手の計算を含む複雑な推論タスクでは、GPT-4 miniが step by step のロジックを踏まえて正しい来客数を特定することができました。応答時間はGPT-4よりやや遅かったものの、最終的な答えは正確でした。

これらの結果から、GPT-4 miniは、コーディングや高度なデータ分析の機能を必要としないタスクにおいて、フル版のGPT-4モデルの有力な代替となり得ることが示唆されます。要約と論理的推論における強力なパフォーマンスは、ビジネスやコンテンツ制作の様々なアプリケーションで有用なツールとなるでしょう。

YouTubeスクリプトから核心的な教訓とアクション可能なヒントを抽出し、AI モデルはLinkedInに適したコンパクトな投稿を作成することができました。

モデルは、キーとなるポイントを特定し、ソーシャルメディア向けに最適化された形式でコンテンツを再利用しました。投稿にはrelevant なハッシュタグが含まれ、元の素材の全体的な構造とトーンが維持されていました。

オリジナルの文字起こしに一部の綴りやフォーマットの誤りがあったため、モデルにもわずかな問題が見られましたが、最終的なLinkedIn投稿は非常に使いやすいものであり、長形式のコンテンツをソーシャルメディアプラットフォーム向けに効果的に再利用できることを示しました。

このユースケースは、AI駆動のコンテンツ制作の実用的な応用例を浮き彫りにしており、ビジネスやクリエイターが既存の素材を効率的に様々なデジタルチャネルで活用できることを示しています。

GPT-4 Miniモデルは様々なタスクで優れたパフォーマンスを示していますが、いくつかの重要な制限と考慮事項があります:

1. コーディング機能: GPT-4 Miniモデルは、コーディングタスクにおいてフル版のGPT-4モデルに及ばないことが分かりました。著者は、有用なコードの生成やデバッグでGPT-4の方が優れていると述べています。

2. 高度な機能の欠如: 無料のGPT-4 Miniバージョンには、フル版のGPT-4モデルと同様の高度な機能がありません。これには、ファイルのアップロード、データ分析、ChatGPTインターフェイス内の統合ツールの活用などが含まれます。

3. パフォーマンストレードオフ: GPT-4 Miniモデルの高速性と効率性には、一部のパフォーマンス面での妥協が伴います。特定のユースケースでは速度と費用対効果が優れていますが、フル版のGPT-4モデルの総合的な機能には及ばない可能性があります。

4. モデル劣化の可能性: 著者が述べているように、無料版のクレジットが枯渇すると、ユーザーはGPT-4 Miniモデルに切り替わることになります。これにより、以前はフル版のGPT-4を使用していた場合、フラストレーションを感じる可能性があります。

5. 継続的な更新と変化: AI分野は急速に進化しており、著者は、ChatGPTやその他のAIツールの最新の変化に合わせて、主要コースを絶えず更新していると述べています。ユーザーは、これらモデルの機能と制限が時間とともに変化し得ることを認識しておく必要があります。

全体として、GPT-4 Miniモデルは、コンテンツ制作や要約などのタスクに適した、高速で費用対効果の高いAIアシスタントとして有望です。ただし、ユーザーは自身のニーズと、このモデルの制限を慎重に検討する必要があります。

ChatGPTの新しいGPT-4 miniモデルは、AI界隈に期待を呼び起こしています。フル版のGPT-4モデルには及ばないものの、いくつかの重要な利点を提供しています:

• 速度: GPT-4 miniモデルは前モデルのGPT-3.5に比べ大幅に高速で、ユーザーにより応答的な体験を提供します。
• コストパフォーマンス: 入力トークン100万あたり15セント、出力トークン100万あたり60セントと、GPT-3.5 turboよりも60%以上安価なため、開発者やビジネスにとってより手頃な選択肢となります。
• 同等のパフォーマンス: 著者のテストでは、GPT-4 miniモデルがライティング、要約、コンテンツ再利用などの実用的なプロンプトでフル版のGPT-4モデルに匹敵するパフォーマンスを発揮しました。

ただし、GPT-4 miniモデルにも一部の制限があります:

• コーディング機能: 著者は、コーディングタスクや支援においては、GPT-4 miniモデルがフル版のGPT-4に劣ると述べています。
• 高度な機能の欠如: GPT-4 miniモデルには、ファイルのアップロードやデータ分析の機能がフル版のGPT-4にはあるものの、現在のところ備わっていません。これにより、特定のアプリケーションでの有用性が限られる可能性があります。

全体として、GPT-4 miniモデルは、速度、コストパフォーマンス、一般的な言語タスクに優れた選択肢と言えますが、コーディングや高度なデータ分析を必要とする場合は、依然としてフル版のGPT-4モデルが優れた選択肢となります。