パフォーマンスの向上：詳細な分析
OpenAIの内部ベンチマークによると、GPT-4.5はいくつかの主要な分野でGPT-4oを上回っています。注目すべき改善点の1つは、多言語MMMLU（一般知識）テストでのパフォーマンスです。GPT-4.5は85.1%のスコアを達成し、GPT-4oの81.5%を上回りました。これは、さまざまな言語における一般的な知識の理解がより広く深くなったことを示唆しています。
標準化されたテスト以外にも、OpenAIはGPT-4.5が「confabulations」、一般的にはハルシネーションとして知られる現象の減少を示すと主張しています。これは、モデルが虚偽または誤解を招く情報を生成する可能性が低いことを意味し、事実の正確性が要求されるアプリケーションにとっては重要な進歩です。捏造された応答の事例が少なくなることは、信頼性の向上に向けた一歩となります。
ユーザーエクスペリエンスも向上していますが、その程度はわずかです。OpenAIの評価によると、ユーザーはGPT-4oの応答よりもGPT-4.5の応答を約57%のインタラクションで好みました。圧倒的な勝利ではありませんが、この好みは、モデルの出力の全体的な品質と関連性が顕著に向上したことを示唆しています。インタラクションはより自然で、ユーザーの期待に沿ったものに感じられます。
もう1つの大きな飛躍は、Simple QA Accuracyで見られます。ここで、GPT-4.5は62.5%のスコアを記録し、GPT-4oの38.2%から大幅に増加しました。これは、モデルが単純な質問に正確な答えを提供する能力が著しく向上したことを示しており、理解力と検索能力が強化されたことを示しています。
感情指数：より人間らしいインタラクション
GPT-4.5は、生のパフォーマンス指標だけでなく、強化された感情指数（EQ）によっても際立っています。このモデルは、より自然で共感的なトーンを採用するように設計されており、インタラクションがロボット的ではなく、より魅力的に感じられます。これは、コミュニケーションにおいてより人間らしいと感じられるAIを作成するための重要な一歩です。
- 自然なトーン： 会話はよりスムーズに流れ、人間の会話パターンをよりよく模倣した応答をします。
- 共感的な応答： モデルは、会話の感情的なニュアンスを理解し、応答する能力が向上しています。
- 魅力的なインタラクション： 全体的なエクスペリエンスは、ユーザーの注意を引き、より肯定的なインタラクションを促進するように設計されています。
この強化されたEQにより、GPT-4.5は、人間らしいインタラクションが最も重要なアプリケーションに特に適しています。カスタマーサービス、仮想アシスタント、さらには治療アプリケーションでさえ、このよりニュアンスのある感情的にインテリジェントなアプローチから恩恵を受ける可能性があります。
さらに、GPT-4.5は「steerability」に優れています。これは、モデルがニュアンスのあるプロンプトをより正確に解釈し、応答する能力を指します。ユーザーは、GPT-4.5が微妙なニュアンスをより強く把握していることを観察しており、複雑または曖昧なクエリをより効果的に処理できます。質問の根底にある意図をよりよく識別できるため、より関連性が高く役立つ応答が得られます。
懸念事項：価格設定の問題
進歩にもかかわらず、GPT-4.5の価格設定は大きな論点となっています。GPT-4oよりも改善されていますが、コストの差は非常に大きいです。入力処理の場合、GPT-4.5は約30倍高価であり、出力生成の場合、15倍高価です。この価格設定モデルは、新しいモデルの価値提案について深刻な疑問を提起します。
中心的な問題は、収穫逓減の法則です。GPT-4.5は間違いなく前モデルよりも大きく複雑ですが、パフォーマンスの向上はコストの増加に比例して拡大していないようです。この矛盾により、AIコミュニティの多くの人々は、わずかな利益が指数関数的な価格上昇を正当化するかどうかを疑問視しています。
法外な価格設定は、アクセシビリティに大きな影響を与えます。多くの開発者、特に独立して作業している開発者や中小企業で作業している開発者は、GPT-4.5が単に手の届かないところにあると感じるかもしれません。これは参入障壁を生み出し、イノベーションを抑制し、テクノロジーの普及を制限する可能性があります。
具体的な例を考えてみましょう。30万語の小説（約45万トークン）を要約し、5万トークンの分析レポートを生成します。GPT-4.5を使用すると、このタスクには約41.25ドルかかります。GPT-4を使用した場合、同じタスクはわずか1.6ドルです。この著しい対照は、GPT-4.5がユーザー、特に大規模プロジェクトに課す経済的負担を浮き彫りにしています。
この価格戦略は、AI開発環境における手頃な価格と包括性に関する懸念を引き起こします。小規模な組織や個人の研究者は、安価ではあるものの強力ではない代替手段を選択することを余儀なくされ、プレミアムコストを負担できる大規模な組織と競争する能力を妨げる可能性があります。
推論能力：今後の課題
GPT-4.5はいくつかの分野で進歩を示していますが、その限界を認識することが重要です。このモデルは、事前学習、教師ありファインチューニング、および人間からのフィードバックによる強化学習（RLHF）を使用して開発されました。ただし、高度な推論タスク向けにはまだ最適化されていません。
これは、現在のリリースでは、数学やコーディングなど、強力な推論スキルに大きく依存する分野で大幅な改善が見られないことを意味します。これらの分野では、GPT-4.5が現在の状態では完全には備えていない、より深いレベルの論理的演繹と問題解決が必要です。
堅牢な推論能力を必要とするタスクについては、GPT-4oが引き続き主要なモデルです。OpenAIの戦略は段階的なアプローチを含んでいるようで、GPT-4.5の初期リリースは、一般的な知識、ユーザーエクスペリエンス、感情的知能などの分野に焦点を当てています。同社は、その後のイテレーションで推論能力を強化するために、GPT-4.5に追加のRLトレーニングを適用することに焦点を移す可能性があります。これは継続的な改善へのコミットメントを示唆しており、将来のアップデートで推論集約型タスクにおける現在の制限に対処する可能性があります。
将来の機能強化によりギャップが縮まり、最終的にはGPT-4.5も推論ベースのアプリケーションのリーダーとして位置付けられることが期待されます。
全体:
GPT-4.5のリリースは複雑な状況を提示しています。特にユーザーエクスペリエンスと感情的知能の点で、特定の分野での進歩を示しています。しかし、価格設定モデルは、アクセシビリティと全体的な価値提案に関する重大な懸念を提起しています。このモデルは前進を表していますが、その費用対効果はAIコミュニティ内で議論の対象となっています。推論能力の限界も、進行中の開発プロセスを浮き彫りにしており、将来のアップデートでこれらの欠点に対処することが期待されています。GPT-4.5の軌跡は、OpenAIがパフォーマンス、コスト、アクセシビリティのバランスをどのように取るかにかかっており、最終的にはより広範なAI環境への影響を決定します。