コスト効率は高く！名前はmini

GPT-4o miniが発表されました

画像元：OpenAI

7月18日、OpenAIは、最もコスト効率の高い小型モデルとしてGPT-4o miniを発表しました。
開発者が低コストで強力なAIアプリケーションを構築しやすくするために設計されています。

• GPT-4o miniは低価格で高性能なAIモデル

• MMLUで82%のスコアを獲得

• 価格は100万インプットトークンあたり15セント、100万アウトプットトークンあたり60セントとGPT-3.5ターボよりも60%以上安価

• GPT-3.5 Turboよりも多くのタスクで優れている

• テキスト知能とマルチモーダル推論で優れた性能

• 128Kトークンのコンテキストウィンドウを持つ

• 特に数学的推論とコーディングタスクで高い評価

• 将来的にはテキスト、画像、ビデオ、オーディオの入出力をサポート予定

• Assistants API、Chat Completions API、Batch APIで利用可能
  

Claudeをプロンプトで鍛える！

Claudeに良い結果を得るためのプロンプトの方法をいくつか紹介します

1. ステップバイステップの指示:
   複雑なタスクを小さなステップに分けて指示する。

2. 思考プロセスの説明を求める:
   問題への考え方や推論プロセスを説明させる。

3. 複数の視点からの検討:
   異なる角度から問題を考えさせる。

4. 自己評価を求める:
   回答の強みと弱みを分析させる。

5. プロンプトチェーンの活用:
   複雑なタスクを複数の小さなプロンプトに分けて実行する。

6. 理解度の確認:
   タスク実行前に理解度を確認する。

7. フィードバックループの活用:
   出力にフィードバックを与え、修正や改善を求める。

8. 役割の付与: 専門家や特定の役割を与えて考察を深める。

これらの方法を組み合わせて、Claudeのプロンプトの質を向上させることが重要です。

Metaが発表したLlama 3.1

新しい基礎モデルセット「Llama 3」は、多言語対応、コーディング、推論、ツール使用をサポートし、最大405Bのパラメータと128Kトークンのコンテキストウィンドウををサポートしており、これは注目すべき特徴の一つです。
Llama 3は、多くのタスクでGPT-4と同等の品質を提供し、事前学習済みおよび事後学習済みバージョン、さらに安全性を高めるLlama Guard 3モデルが公開されています。
また、Llama 3に画像、ビデオ、音声の機能を統合した実験結果も示され、これらのタスクで最先端のパフォーマンスを発揮しました。
ただし、このモデルはまだ開発中で広くリリースされていません。

画像元：Meta

Llama 3.1に関する初期の反応や評価をいくつか紹介します

• Llama 3.1 405Bモデルは、GPT-4やClaude 3.5 Sonnetなど最先端の商用LLMと同等以上の性能を示しているという評価があります

• アイデア出しのテストでは、Llama 3.1の方がChatGPTよりもアイデアに膨らみがあり、面白い提案ができたという印象があります

• Llama 3.1-8BのベンチマークスコアがGemma2-9Bを超えているという驚きの声もあります

日本語対応については改善の余地があるようで、プロンプトを工夫しなくても日本語で安定して回答できるようになったという評価がある一方、日本語が含まれていないという指摘もあります。

まとめ

GPT-4o miniは、ChatGPT の GPT-3.5 Turbo に取って代わり、Free、Plus、Team ユーザー向けに提供されています。将来的にはさらに多くの機能が提供予定ということです。

Claudeには、様々な方法で考える時間を与えて筋トレを試みたいと思います。

Llama 3.1は性能面で高い評価を得ており、特に405Bモデルへの期待が大きいようです。ただし、日本語対応については改善の余地があるようです。

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