OpenAIが低コスト小規模モデルGPT-4o miniを発表、AIアプリケーション開発の裾野拡大へ

text: XEXEQ編集部

記事の要約

OpenAIがGPT-4o miniを発表
最も低コストな小規模モデル
テキストと画像の処理に対応
128Kトークンのコンテキストウィンドウ

GPT-4o miniの特徴と性能

GPT-4o miniは、OpenAIが発表した最新の小規模AIモデルである。このモデルは、入力トークンあたり15セント、出力トークンあたり60セントという低コストな価格設定で提供されており、これまでのフロンティアモデルと比較して1桁以上安価であり、GPT-3.5 Turboよりも60%以上低コストになっている。^[1]

性能面では、MMUベンチマークで82%のスコアを記録し、LMSYSリーダーボードのチャット選好度ではGPT-4を上回る結果を示している。128Kトークンのコンテキストウィンドウを持ち、1リクエストあたり最大16K出力トークンをサポートしており、2023年10月までの知識を有している。

	GPT-4o mini	Gemini Flash	Claude Haiku	GPT-3.5 Turbo
MMLU	82.0%	77.9%	73.8%	69.8%
MGSM	87.0%	75.5%	71.7%	56.3%
HumanEval	87.2%	71.5%	75.9%	68.0%
MMMU	59.4%	56.1%	50.2%	0.0%

GPT-4o miniの活用シーン

GPT-4o miniは、その低コストと低レイテンシーを活かし、幅広いタスクに適用可能である。複数のモデル呼び出しを連鎖または並列化するアプリケーション、大量のコンテキストをモデルに渡す処理、顧客とリアルタイムでテキストのやり取りを行うカスタマーサポートチャットボットなどが具体的な活用例として挙げられる。

現在、APIではテキストと画像の処理に対応しており、将来的にはテキスト、画像、動画、音声の入出力をサポートする予定である。GPT-4oと共有する改良されたトークナイザーにより、非英語テキストの処理がより効率的になっているのも特徴だ。

複数のAPI呼び出しの連鎖・並列化
大量のコンテキスト処理
リアルタイムのテキスト応答
非英語テキストの効率的処理
将来的なマルチモーダル入出力

ベンチマークとは

ベンチマークとは、AIモデルの性能を評価するための標準化された測定方法のことを指す。主な特徴として、以下のような点が挙げられる。

モデル間の客観的な比較を可能にする
特定のタスクや能力に焦点を当てた評価
数値化された結果を提供
モデルの進化や改善を追跡
研究開発の方向性を示唆

GPT-4o miniの評価に使用されたベンチマークには、MMLU、MGSM、HumanEval、MMUなどがある。これらは、テキスト理解、数学的推論、コーディング能力、マルチモーダル推論などの異なる側面を測定し、モデルの総合的な性能を把握するのに役立つ。ベンチマークスコアは、モデルの実用性や適用範囲を判断する重要な指標となっている。

GPT-4o miniの安全性への取り組み

OpenAIは、GPT-4o miniの開発過程において安全性を重視している。事前学習段階では、ヘイトスピーチ、アダルトコンテンツ、個人情報を主に集約するサイト、スパムなど、モデルに学習させたくない情報をフィルタリングしている。この手法により、潜在的に有害なコンテンツの生成リスクを低減させている。

学習後の段階では、人間のフィードバックを用いた強化学習（RLHF）などの技術を活用し、モデルの応答の正確性と信頼性を向上させている。これらの安全性対策は、GPT-4oと同様のものがGPT-4o miniにも適用されており、自動化された評価と人間による評価の両方を用いて慎重に評価されているという。

GPT-4o miniに関する考察

GPT-4o miniの登場により、AIアプリケーションの開発コストが大幅に削減される可能性がある。これにより、中小企業やスタートアップにとってもAI導入のハードルが下がり、イノベーションが加速する可能性が高い。一方で、低コストなAIの普及により、AIを利用した詐欺や偽情報の拡散などの悪用リスクも増大する可能性があり、この点に関する対策が今後の課題となるだろう。

今後、GPT-4o miniにはさらなる機能拡張が期待される。特に、テキスト、画像、動画、音声の入出力サポートが予告されているが、これらが実現すれば、よりリッチなマルチモーダルアプリケーションの開発が可能になる。また、非英語テキストの処理効率向上は、グローバルな言語バリアを低減させる可能性を秘めている。

AIの民主化という観点から、GPT-4o miniの登場は大きな一歩と言える。コストの低下により、これまでAI技術を活用できなかった分野や組織にも導入の機会が生まれる。教育、医療、中小企業の業務効率化など、社会のあらゆる領域でAIの恩恵を受けられる可能性が広がっている。

一方で、AIモデルの小型化と低コスト化が進むことで、AIの利用が日常的になり、人間の思考や判断への依存度が高まる懸念もある。批判的思考力や創造性の育成など、人間固有の能力を伸ばす教育の重要性が今後さらに増すだろう。AIと人間の適切な役割分担を模索することが、今後の社会の課題となる。

GPT-4o miniの恩恵を最も受けるのは、コスト面での制約からこれまで最新のAI技術を活用できなかった中小企業や研究機関だろう。一方で、AIの低コスト化により、人間が担っていた一部の業務が自動化される可能性もあり、労働市場への影響も慎重に見守る必要がある。技術の進歩と社会の調和を図るためのガイドラインや法整備も、今後重要になってくるだろう。