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GPTとGemini徹底解説!チャットAIの最新技術を活用しよう

この記事は消費者庁国民生活センター厚生労働省の発信する情報を基に作成しています。一部外部リンクにはPRが含まれる場合もあります。

チャットAIの進化は目覚ましく、その技術革新には目が離せません。今回の記事では、代表的なチャットAIであるGPTとGeminiについて深堀りしていきます。これらのチャットプラットフォームはどのような違いがあるのでしょうか。それぞれの特徴や機能を理解し、適切なシーンでの活用方法を見つけていくことが重要です。それでは、GPTとGeminiの元祖、その最新技術の変遷や現在の使い方について一緒に見ていきましょう!

1. Geminiとは何か

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Geminiは、Googleが開発した最新のマルチモーダルAIです。Geminiは2023年12月7日に発表され、Googleの生成AIチャット・Bardに搭載されていた大規模言語モデル「PaLM 2」の後継として登場しました。Geminiは、Googleの精鋭3チームが協力して開発され、その優れた完成度が注目されています。

Geminiの特徴

Geminiには以下の特徴があります:

  1. サイズの異なる3つのモデル(Ultra、Pro、Nano)があり、それぞれに最適な用途があります。
  2. GPT-4を超える性能を持ち、全32項目の性能比較で30勝した実績があります。
  3. 理数および人文科学の問題集で、専門家をも超えるパフォーマンスを発揮しました。
  4. 文章、ソースコード、音声、画像、動画などにマルチモーダルに対応しています。

Geminiは、Gemini Ultra(最もサイズが大きい)、Gemini Pro(中ぐらいのサイズ)、およびGemini Nano(最小サイズ)の3つのモデルで構成されています。

Geminiの開発チーム

Geminiの開発には以下の3つの精鋭チームが参加しました:

  1. Google Searchチーム: Googleの本業である検索エンジンの開発を手がけるチーム
  2. Brain Team: Google本社で機械学習を研究するチーム
  3. DeepMind: Googleの傘下企業で、AlphaGO(アルファ碁)を開発したAI開発の専門家

これらのチームが協力し、最高のAIであるGeminiを生み出しました。

Geminiは、Googleの力の結集と最新の技術を駆使して開発されたマルチモーダルAIです。次のセクションでは、Geminiの機能と性能について詳しく見ていきましょう。

2. Geminiの機能と性能

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Geminiは、非常に高い機能と性能を持つマルチモーダルAIです。以下にGeminiの主な機能と性能を紹介します。

マルチモーダル処理能力

Geminiは、テキスト、画像、音声など、さまざまなモダリティのデータを同時に処理することができます。これにより、総合的な判断が可能となります。たとえば、テキストデータと画像データを組み合わせて、設備の異常を検知することができます。

高性能

Geminiは、GPT-4と比較して優れた性能を発揮します。特に「全般的な性能比較」という項目では、人間の専門家を90%超える高いスコアで上回っています。これは世界初の快挙です。Geminiは、最高水準の生成AIであることを示しています。

コーディングスキルの向上

GeminiはPythonのコーディングスキルを測定することができます。HumanEvalというテストでは、Geminiは74.4%のスコアを記録し、GPT-4に圧倒的な差をつけました。さらに、Geminiを利用したコード生成専用モデルである「AlphaCode 2」は、参加者の87%に比べて高いスコアを達成しました。

TPUの活用による高速処理

Geminiの高性能は、Googleが開発・設計に使用したAI用プロセッサ「TPU」によって実現されています。TPUはAIに特化しており、Geminiの処理速度と効率を最適化しています。

これらがGeminiの主な機能と性能です。これらの特徴により、Geminiは他のマルチモーダルモデルや生成AIと比較して優れたパフォーマンスを発揮します。Geminiの活用により、さまざまな分野で革新的な応用が期待されています。

3. GeminiとGPT-4の比較

青空

GeminiとGPT-4は、最新の生成AIモデルであり、現在注目されています。以下に、両者の性能を比較してみましょう。

テキストの処理能力

Geminiは、テキストの処理能力においてGPT-4を上回っています。Geminiは驚異的な90%のスコアを達成し、これは人間の専門家をも凌駕している初めての成果です。一方、GPT-4は86.4%のスコアを持っており、まだGeminiには及びません。

画像の処理能力

Geminiは、画像の処理においてもGPT-4を凌駕しています。Geminiはマルチモーダルモデルであり、画像を扱える能力を持っています。そのため、Geminiは画像を使用した質問においても高い性能を発揮します。

コーディングのスキル

GeminiはコーディングのスキルにおいてもGPT-4に優っています。特にPythonのコーディングスキルを評価する「HumanEval」では、Geminiは74.4%のスコアを獲得しました。一方、GPT-4は67.0%のスコアです。さらに、Geminiを使用して開発されたコード生成専用モデル「AlphaCode 2」は、人間よりも優れたコーディングスキルを示しています。

Geminiは、GPT-4と比較して様々な領域で優れた性能を発揮しています。その高性能は、ソフトウェアとハードウェアの両面で他のマルチモーダルモデルとは異なる特徴を持っていることに起因しています。次のセクションでは、GeminiとGPT-4のソフトウェアとハードウェアの比較を詳しく見ていきましょう。

4. Geminiの仕組みと開発

Gemini

Geminiのソフトとハードの両面には、独自の特徴があります。Geminiは、従来のマルチモーダルモデルとは異なるトレーニング方法を採用しています。また、ハード面ではGoogleの特化されたプロセッサである「Tensor Processing Units(TPU)」が使用されています。

ソフト面の特徴

従来の方法とは異なり、Geminiは新しいアプローチを取っています。Geminiでは、テキスト、画像、音声などの複数のモダリティを1つのモデルでトレーニングします。そして、それぞれのモダリティに対してファインチューニングを行います。このアプローチにより、Geminiは他のマルチモーダルモデルよりも優れた理解力を持つことができます。

ハード面の特徴

Geminiの高性能は、ハード面でも実現されています。GoogleはGeminiの開発において、AIに特化したTPUのv4およびv5eを使用しています。従来のモデルでは、一般的に画像処理用のプロセッサやGPUが使用されていましたが、これらはAIの開発に最適化されていませんでした。

一方、GoogleのTPUはAIに特化したプロセッサであり、高速かつ効率的な処理が可能です。さらに、TPUの性能は他のGoogle製品でも実証されています。GeminiはTPUの利点を最大限に活かして開発されたため、非常に高い性能を持っています。また、最新のTPUである「Cloud TPU v5p」は、v4に比べて2.8倍の速度と4倍の効率を実現しており、AIモデルのトレーニングに革新をもたらしています。

開発に参加したチーム

Googleの3つのチームが協力してGeminiの開発に取り組んでいます。Google Searchチームは検索エンジンの開発を担当し、Brain TeamはGoogle本社で機械学習の研究を行っています。そしてDeepMindは、AlphaGOの開発で知られるAI開発のプロフェッショナルチームです。これらのチームの協力により、GeminiはGoogleの最高傑作とも言える完成度を達成しています。

Geminiの仕組みと開発について詳しく見てきました。次に、Geminiの実際の使用例について見ていきましょう。

5. 実際のGeminiの使用例

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Geminiは多機能なマルチモーダルモデルであり、その優れた性能を実感するためにはGemini Proを搭載したBardを利用することがおすすめです。

画像の説明

Gemini Proに画像についての質問をすると、Geminiは10秒ほど考えた後に正確な答えを提供してくれます。これはGeminiが画像の内容を理解していることを示しています。

最新ニュースの提供

同様に、Gemini Proに「最新の世界のニュースを教えて」と依頼すると、Geminiは素早く最新のニュースを収集し回答してくれます。Googleの検索結果と一致しており、信頼性の高い情報を提供してくれます。

Geminiは使い方が非常に簡単で、興味のある方はぜひ試してみてください。Geminiは他のマルチモーダルモデルに比べて優れた理解力を持っており、その性能に驚かされることでしょう。

Geminiの開発には、GoogleのAI用プロセッサであるTPUが使用されています。TPUはAIに特化した高性能なプロセッサであり、Geminiの高い性能を支えています。

現在、GeminiはGoogleのBardで利用することができます。Gemini Pro搭載のBardは英語で利用できるため、世界の170カ国で利用可能です。

Gemini Ultraは現在利用できませんが、来年公開予定です。選ばれた人々はGemini Ultraに早期アクセスすることができます。また、Gemini Ultraの公開に合わせて、Gemini Advancedと呼ばれるBardの進化版も公開される予定です。

Geminiの利用方法は簡単です。Google Chromeの英語版を使用し、設定で言語を英語に変更することでGemini Proを利用することができます。

Google DeepMindのCEOであるデミス・ハサビスは、「Geminiの発表は非常に重要な瞬間だと感じています」と述べています。Geminiは生まれつきのマルチモーダルモデルであり、他のAIモデルとは異なる存在です。

Geminiの発表により、AIの世界に新たな可能性が広がりました。Geminiの利用例を通じて、その優れた機能と性能を体験してみてください。

まとめ

GeminiはGoogleが開発した最新のマルチモーダルAIであり、Gemini Proを搭載したBardを利用することでその優れた性能を体験することができます。Geminiはテキスト、画像、音声など複数のモダリティを同時に処理することができるため、総合的な判断が可能です。GeminiはGPT-4と比較しても高い性能を発揮し、テキストの処理能力や画像の処理能力、コーディングのスキルなどで優れた成績を残しています。Geminiの開発にはGoogleの3つのチームが協力し、特にGoogleのAI用プロセッサであるTPUが使用されています。Geminiの利用方法は非常に簡単であり、Gemini Pro搭載のBardを利用することで世界の170カ国でGeminiを試すことができます。Geminiの発表はAIの世界に新たな可能性をもたらし、Geminiの優れた機能と性能を体験することでその可能性を実感することができます。GeminiはAIの進化の一環として注目される存在であり、Geminiの活躍によりさまざまな分野で革新的な応用が期待されています。

よくある質問

Q1. Geminiにはどんな特徴がありますか?

Geminiには以下の特徴があります:
– サイズの異なる3つのモデル(Ultra、Pro、Nano)があり、それぞれに最適な用途があります。
– GPT-4を超える性能を持ち、全32項目の性能比較で30勝した実績があります。
– 理数および人文科学の問題集で、専門家をも超えるパフォーマンスを発揮しました。
– 文章、ソースコード、音声、画像、動画などにマルチモーダルに対応しています。

Q2. Geminiの開発にはどのチームが協力していますか?

Geminiの開発には以下の3つの精鋭チームが参加しました:
– Google Searchチーム: Googleの本業である検索エンジンの開発を手がけるチーム
– Brain Team: Google本社で機械学習を研究するチーム
– DeepMind: Googleの傘下企業で、AlphaGO(アルファ碁)を開発したAI開発の専門家

Q3. GeminiとGPT-4の性能を比較してください。

GeminiとGPT-4を比較すると以下のような特徴があります:
– テキストの処理能力ではGeminiがGPT-4を上回っています。
– 画像の処理能力でもGeminiがGPT-4よりも優れています。
– コーディングのスキルではGeminiがGPT-4に優っています。

Q4. Geminiの利用方法はどうすればいいですか?

Geminiを利用するためには、Google Chromeの英語版を使用し、設定で言語を英語に変更する必要があります。その後、Gemini Proを利用することができます。Gemini Ultraは現在利用できませんが、来年公開予定です。