AIテクノロジーの最先端について話すとき、言語モデルに触れないわけにはいきません。それらは単なるソフトウェアの部分ではなく、私たちがデジタルな未来を想像する際の基盤です。ですから、GoogleがGeminiのようなものを発表すると、OpenAIのGPT-4とどのように比較されるのかを考えざるを得ません。
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GoogleのGemini AIとは何ですか？ AIの領域では、誰が先に到達するかだけでなく、誰がそれをより良く行うかということも重要です。GoogleのGeminiは、高度な機能を約束して波を起こしています。しかし、GoogleのGeminiは実際にはどのようなものなのでしょうか？
ウルトラモデル ：スケーラビリティとパフォーマンスを重視してカスタムメイドされたパワーハウス。プロモデル ：Bard内で既に使用されており、AI競争でGoogleのトップランナーとなっています。ナノバージョン ：軽量のコンテンダーで、要約と理解力のベンチマークで最適化されたオンデバイスのアプリケーション向けです。これらの名称は見せかけだけではありません。それらはクラウドベースの雄としての使途から、素早いオンデバイスのアシスタントまで、さまざまな使途を狙ったAI能力の異なる段階を表しています。しかし、いつこれらが実際に活動するのかはいつでしょうか？ウルトラは来年の盛大な発表が予定されており、プロバージョンはすでに開発者や企業と関わり合い、ナノは展開に向けて準備が整っています。
さて、おそらくあなたは尋ねるでしょう、「Geminiのプロモデルは、現在のAIの舞台でどのように際立っているのですか？」と。では、詳しく見ていきましょう。
マルチモードトレーニング ：GPT-4のテキストベースの洗練とは異なり、Geminiは単なる単語に留まりません。テキスト、画像、音声、ビデオといったあらゆることに対応できる万能な存在です。アーキテクチャ ：巨人の肩に乗ったトランスフォーマーデコーダですが、大規模なトレーニングと最適化された推論のために改良されています。コンテキスト長 ：32,000トークンのコンテキスト長を誇っています。これを理解するためには、非常に非常に長い会話の最初に言われたことを覚えているようなものです。データセット ：大きさだけでなく、データの品質と安全性にも配慮した、ウェブドキュメント、書籍、コード、さらには非ラテン文字まで含んだ膨大なデータセットです。GPT-4、今もっとも優れたAIモデルなのか？ それに対して、GPT-4はその頼りがいのある友人のようなものです。成熟しており、広く利用可能であり、さまざまなアプリケーションで試されてきました。しかし、実際にはどのような特徴をもっているのでしょうか？
成熟度 ：正確かつ一貫したテキスト生成の実績を持つ、戦いに耐えた存在です。利用可能性 ：手に入れにくいGeminiとは異なり、GPT-4はここにあり、プロジェクトに統合する準備ができています。文脈理解 ：長い会話の中で文脈を維持する能力に長けており、複雑な対話にも対応できることが示されています。しかし、その成熟度がパフォーマンスの優位性につながるのでしょうか？ここで興味深いことが起こります。
具体的なベンチマークやパフォーマンスの統計データを見てみると、情勢が変わり始めます。データは、より確立された製品であるという利点を持つ一方で、新参のGeminiがカバンの中に驚くべきトリックを持っていることを示唆しています。
では、これらのデータをどのように解釈すればよいのでしょうか？詳細な比較を進めていきましょう。
確かに、明確な比較のためにイメージからのデータを表として次のセクションに進むことにしましょう。
Gemini Ultra & Gemini Pro vs GPT-4V：ベンチマーク比較 AIの知力をどのように測定しますか？人間の場合、成績を見たり、特化した分野でのパフォーマンスを考えるかもしれません。AIの場合もそれほど変わりません。ベンチマークという厳しいテストがあり、これらのモデルを限界まで突き詰めます。では、GeminiはAIの学問的なデカスロンでGPT-4と比較してどのようになるのでしょうか？
データを並べると、まるで2つの学術的な成績表を見るかのようです。以下に示します：
ベンチマーク
Gemini Ultra
Gemini Pro
GPT-4
GPT-3.5
PaLM 2-L
Claude 2
Instruct-GPT
Grok
LLAMA-2
MMLU
90.04%
79.13%
87.29%
70%
78.4%
78.5%
79.6%
73%
68.0%
GSM8K
94.4%
86.5%
92.0%
57.1%
80.0%
88.0%
81.4%
62.9%
56.8%
MATH
53.2%
32.6%
52.9%
34.1%
34.4%
-
34.8%
23.9%
13.5%
BIG-Bench-Hard
83.6%
75.0%
83.1%
66.6%
77.7%
-
-
-
51.2%
HumanEval
74.4%
67.7%
67.0%
48.1%
70.0%
44.5%
63.2%
29.9%
-
Natural2Code
74.9%
69.6%
73.9%
62.3%
-
-
-
-
-
DROP
82.4
74.1
80.9
64.1
82.0
-
-
-
-
Hellaswag
87.8%
84.7%
95.3%
85.5%
86.8%
89.0%
80.0%
-
-
WMT23
74.4
71.7
73.8
-
72.7
-
-
-
-
注：表のデータは指標であり、提供されたベンチマークに基づいています。
見ての通り、Gemini Ultraはほとんどのカテゴリで上を行っていますが、特に年上のGPT-4を考慮すると、GPT-4も驚異的な耐久力を示しています。しかし、これは彼らの能力について私たちに何を教えてくれるのでしょうか？
まあ、複雑なタスクを処理することについて話しているのであれば、これらの結果からGeminiとGPT-4の能力についてどのようなことがわかるでしょうか？Geminiの強みはその多様性と広範な知識ベースにあり、一方でGPT-4は深い微妙な理解を必要とするタスクに強力です。
具体的な能力に移行して、これらのモデルが私たち自身に影響を与える可能性のある現実のタスクでどのようにパフォーマンスを発揮するかを見てみましょう。
GPT-4 vs Gemini：現実世界のタスク比較 どんなAIにとっても本当のテストは、制御されたベンチマークではなく、現実のアプリケーションでのパフォーマンスです。GeminiとGPT-4が日常の課題に似たタスクでどのようにパフォーマンスを発揮するかを探ってみましょう：
画像の視覚理解
インターネット上の視覚的に飽和した世界では、テキストの理解と同様に、画像の理解も重要です。以下に私たちの競合製品の成績を示します。
タスク
Gemini Ultra
Gemini Pro
GPT-4V
以前のSOTA
TextVQA（val）
82.3%
74.6%
62.5%
79.5%
DocVQA（test）
90.9%
88.1%
72.2%
88.4%
ChartQA（test）
80.8%
74.1%
53.6%
79.3%
InfographicVQA
80.3%
75.2%
51.1%
75.1%
MathVista（testmini）
53.0%
45.2%
27.3%
49.9%
AI2D（test）
79.5%
73.9%
37.9%
81.4%
VQAv2（test-dev）
77.8%
71.2%
62.7%
86.1%
注意：表のデータは目安であり、提供されたベンチマークに基づいています。
音声と言語
音声インタフェースは、スマートフォンからスマートホームまで普及しつつあります。ここでは、GeminiとGPT-4が私たちの言葉をどれだけ理解してくれるかの一瞥をご覧ください。
タスク
Gemini Pro
Gemini Nano-1
GPT-4V
YouTube ASR（en-us）
4.9% WER
5.5% WER
6.5% WER
Multilingual Librispeech
4.8% WER
5.9% WER
6.2% WER
FLEURS（62 lang）
7.6% WER
14.2% WER
17.6% WER
VoxPopuli（14 lang）
9.1% WER
9.5% WER
15.9% WER
CoVoST 2（21 lang）
40.1 BLEU
35.4 BLEU
29.1 BLEU
学術的な成績
学問領域ではどうなのでしょうか？AIがさまざまな分野で理解し推論することができれば、研究や教育においては画期的な進展となります。
学問領域
Gemini Ultra（0-shot）
GPT-4V（0-shot）
芸術・デザイン
74.2
65.8
ビジネス
62.7
59.3
科学
49.3
54.7
健康・医学
71.3
64.7
人文科学
78.3
72.5
技術・エンジニアリング
53.0
36.7
全体
62.4
56.8
注意：スコアは0-shot設定での正答率を示し、事前の例がない状況です。
この対決では、Geminiが視覚コンテンツと音声の理解に優れているようです。しかし、それが必ずしも究極の選択肢になるかというと、必ずしもそうではありません。GPT-4の堅実なパフォーマンス、特に言語関連のタスクでの高い成績と様々なプラットフォームへの統合済みの存在感は、多くのユーザーや開発者にとって信頼性があり、アクセスしやすい選択肢となっています。
結論：GPT-4 vs Gemini AI、どちらが優れているのか GoogleのGeminiとOpenAIのGPT-4についての探求をまとめると、いくつかのことが明確になります。まず、AIの未来はあくまでパラメータ数が多いか、データを高速に処理できるかというだけではありません。それは「どのAIが人間の努力を効果的に向上させることができるか？」 ということです。
以下に私たちが明らかにしたことをご紹介します。
💡
Gemini は、特にマルチモーダルなタスクでの印象的なベンチマークスコアを示しています。GPT-4 は既に確立された存在であり、信頼性があり、即座の適用性があります。
しかし、この会話はまだ終わりではありません。これらのモデルがより広範に使用されるにつれて、それらの実世界での効果、ユーザーエクスペリエンス、そしてそれらが可能にする予想外の応用によって、より全体像が描かれるでしょう。現時点では、私たちは刺激的な岐路に立っており、GeminiとGPT-4がAIの未来を形作る中で行われる魅力的な競争を目撃しています。
よくある質問 Q：GeminiはGPT-4よりも優れていますか？
Q：Bardは今ではGeminiを使用していますか？
Q：GPT-4は本当に優れていますか？
Q：GoogleのGPT-4の競合相手は誰ですか？
Q：GPT-4はChatGPTよりも強力ですか？
Q：GPT-4はOpenAIが開発したものですか？
では、“最終的にリードするのはどのAIか？”というのは、時間が答える問いです。しかし確かなのは、AIは進化しており、そしてそれが速く進んでいるということです。あなたがテクノロジー愛好家、開発者、または将来について好奇心を持つ人であっても、情報を収集し、そしておそらく関与することができるということです。なぜなら、未来は今書かれており、それはコードで書かれているからです。
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