GPT-4の課題：gpt2-chatbotが示すOpenAI次世代モデルの方向性

GPT-4の性能と課題

OpenAIのGPT-4は、商用型の大規模言語モデル（LLM）として優秀な性能を発揮しています。しかし、現在では学習素材の質を上げることで効率よくモデルを作成し、稼働リソースを低くした高性能モデルが登場しています。GPT-4は多くのリソースを必要とするため、皮肉にもOpenAIの足を引っ張る存在になりかねません。

新しいモデルの必要性

OpenAIにとって、早期に新しいモデルを作成することが重要です。GPT-4系統は初期の質より量で作られた超非効率モデルであり、学習素材の質を上げて作られた70BのLlama3が英語に限ってはGPT-4同等の性能を発揮し、自宅PCでも動かすことができます。GPT-4を維持し続けるのは無駄の極みであり、OpenAIは高効率モデルを完成させてリリースしたいと考えているでしょう。

最近話題になっている「gpt2-chatbot」と呼ばれる謎のモデルは、まさにOpenAIが開発中の新しい高効率モデルではないかと予想されます。gpt2-chatbotはGPT-4を上回る性能を示しており、OpenAIの次世代モデルであるGPT-4.5やGPT-5の可能性が指摘されています。

GPT-4の功績と問題点

当時はパラメータ数を高くする学習量で高性能モデルを作ることが主流だったため、GPT-4の存在は仕方がありません。GPT-4があったおかげで今の高性能モデルが誕生しているとも言えますが、高いパラメータモデルであるがゆえに多くのリソースを使ってしまう問題も抱えています。これ以上大飯食らいのGPT-4にリソースを割くのは経営の圧迫にもなります。

OpenAIの今後の方向性

OpenAIは学習素材の質を上げてパラメータ数を抑えたモデルをリリースしたいと考えているでしょう。そうすれば現GPT-4稼働用リソースを新たなモデルのトレーニングに割くことができます。Llama3を例にとれば、英語メインで学習させて70Bだとして、5ヶ国語に増やしたとしても350Bで済みます。

gpt2-chatbotの登場は、OpenAIがこの方向性で開発を進めている証拠かもしれません。もしgpt2-chatbotがGPT-4.5やGPT-5の前身であるなら、OpenAIは着実に高効率モデルの完成に近づいていると言えるでしょう。

まとめ

OpenAIは、GPT-4の功績を認めつつも、その課題を克服するために新しい高効率モデルの開発に注力すべきです。質の高い学習素材を用いてパラメータ数を抑えたモデルを作成することで、リソースの効率的な活用と高性能の両立を目指すことが重要です。

gpt2-chatbotの登場は、OpenAIがこの方向性で着実に前進している可能性を示唆しています。これからのOpenAIの動向に注目が集まります。