GPT-4モデルは、幅広い範囲のタスクにおいて印象的な能力を示してきました。厳格なLLM(Large Language Model)基準に基づいて評価された結果、GPT-4は簡潔かつ正確な回答を一貫して提供し、その多様性と問題解決力を示しました。

Pythonの遊び場では、GPT-4は1から100までの数字を出力するコードを簡単に生成し、クラシックなゲームのSnakeを実装するなど、プログラミングの実力を発揮しました。乾燥問題に直面した際には、シリアルおよび並列の乾燥シナリオを考慮した上で、明確かつ正確な説明を提供しました。

モデルの数学的能力も試されましたが、複雑な方程式や言語問題を正常に解決し、以前のモデルを凌駕しました。さらに、GPT-4は論理的な推論力も示し、コップの中の玉の状況を正確に分析しました。

モデルの視覚処理能力も印象的で、表形式の画像をCSV形式に正確に変換し、視覚入力から構造化データを処理・抽出する能力を示しました。

全体として、LLM基準の評価結果は、GPT-4が非常に優れた能力を持つ多目的言語モデルであり、様々な分野でその前身を凌駕していることを示しています。幅広いタスクにおける優れた実績は、大規模言語モデル技術の進歩と、これらのモデルが効率的かつ正確に複雑な問題に取り組む可能性を示しています。