OpenAIの最新モデル、chatgpt-4o-latestがリリース！

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# OpenAIの最新研究用モデル「chatgpt-4o-latest」を解説

2024年8月14日頃、日本時間でOpenAIが提供する最新の研究用モデル「chatgpt-4o-latest」がAPIとして公開されました。このモデルは、GPT-4oの最新バージョンに継続的に更新される動的なモデルで、開発者や研究者がOpenAIの最先端技術を探索するために利用できます。この記事では、この新しいモデルの特徴や利点、そしてその実際の使い方について詳しく解説し、さらにGPT-4oとの比較を行います。

## 特徴と利点

「chatgpt-4o-latest」は、その継続的なアップデートによる最新技術の反映が最大の特徴です。従来のモデルとは異なり、このモデルは常に最新の研究成果を反映し、開発者や研究者がOpenAIの技術進化をリアルタイムで体験できるようになっています。

- **動的なアップデート**: 研究用として提供されるこのモデルは、OpenAIが新しい発見や改善を加えるたびに更新されます。これにより、開発者は常に最新の技術を利用でき、AIの進化を追い続けることができます。
  
- **高度な研究向け**: 実稼働環境では「gpt-4o-2024-08-06」などの安定版が推奨されますが、研究や評価を目的としたプロジェクトでは、最新のモデルを使って新しいアルゴリズムやアプローチを試すことができます。

- **APIの最適化**: 「chatgpt-4o-latest」は、API経由で利用することが可能です。APIリクエストのパフォーマンスも向上しており、よりスムーズにモデルを呼び出せるようになっています。

- **アプトプットToken数の拡大**: 出力のMaxトークン数が、gpt-4oの役4倍に渡り、よりLongWriteな文章の生成などに適しています。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3770896/4a5a64a8-f2ea-f5f1-e6e1-329d5495e3df.png)

これにより、gptによる本の執筆なども容易になってきそうですね！

## GPT-4oとの比較

「chatgpt-4o-latest」と以前の「GPT-4o」との違いについて詳しく見ていきましょう。

- **モデルの更新頻度**: 「GPT-4o」は固定されたバージョンで提供され、特定の時点での技術が反映されています。これに対して、「chatgpt-4o-latest」は継続的に更新されるため、常に最新の技術を利用できます。これにより、特に研究やプロトタイピングにおいて、最新のアルゴリズムやテクニックを取り入れることが可能です。

- **パフォーマンス**: 両者ともに高い性能を発揮しますが、「chatgpt-4o-latest」はより高度な自然言語処理タスクにおいて改善が見られる可能性があります。例えば、長文の理解や複雑な質問への対応がより洗練されているとされています。

- **ユースケースの違い**: 「GPT-4o」は、安定したパフォーマンスを求められる実稼働環境向けです。一方で、「chatgpt-4o-latest」は最新技術の評価やテストに適しており、安定性よりも最新性を重視する場面で利用するのが望ましいです。

## 視覚的な補助とデモンストレーション

次に、実際に「chatgpt-4o-latest」を使用してみましょう。今回は、簡単な設定を行い、エージェントを使って疑似的に動作を確認してみます。

尚、openai公式のplaygroundには、現時点（2024/08/17）では対応していないようでした。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3770896/9607fb48-2a4b-0ac1-d385-29a523163076.png)


### 環境設定

まず、私たちの開発環境で「chatgpt-4o-latest」を呼び出す準備をします。Pythonを使用し、以下のようにコードを実行してみましょう。今回はPython 3.10環境を想定しています。

```python
# 必要なライブラリのインストール
# pip install openai

import openai

# OpenAIクライアントの初期化
client = openai.OpenAI(api_key='your-api-key')

# 「chatgpt-4o-latest」を使用したリクエスト
response = client.ChatCompletion.create(
    model="chatgpt-4o-latest",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "LLMとは何ですか？"}
    ]
)

# 結果の表示
print(response['choices'][0]['message']['content'])
```

### 推論の実行結果

上記のコードを実行すると、「chatgpt-4o-latest」モデルがリクエストに応じて生成した回答を返してくれます。例えば、「LLMとは何ですか？」という質問に対して、モデルは以下のように答えるでしょう。

```plaintext
LLM（Large Language Model）は、大規模なテキストデータを用いてトレーニングされた人工知能モデルであり、自然言語の生成や理解を行うことができます。OpenAIのGPTシリーズは、その代表例として知られています。
```

このように、最新のモデルを利用することで、より自然で正確な応答が得られることが確認できます。また、このモデルは日本語の処理も強化されており、日本語と英語の両方で高いパフォーマンスを発揮します。

## LMSYSでの位置づけとMMLUの記述について

「chatgpt-4o-latest」は、LMSYS Chatbot Arena Leaderboardにおいても評価されています。このサイトでは、最新の生成AIモデルを比較することができ、2024年8月17日時点での「chatgpt-4o-latest」の各カテゴリにおけるスコアは以下の通りです。

**Overall**: Rank 1 🏆

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3770896/070bd226-ba66-aa82-ed60-f26432b78e39.png)

**Math**: Rank 2 🥈

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3770896/57edfb28-1eb0-e8fe-9d9a-e1be89cfb069.png)

**Coding**: Rank 1 🏆

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3770896/2eda3f6a-551c-d0f5-9d39-4f24b578f338.png)

**Long Query**: Rank 1 🏆

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3770896/6095a190-f0e2-78c4-f24d-ffd5f4d27a2b.png)

**Japanese**: Rank 3 🥉

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3770896/91c5ab2c-46c5-f3f0-6093-2523b11dc9e8.png)

これにより、「chatgpt-4o-latest」が多くの領域で優れたパフォーマンスを発揮していることが確認できます。

ただし、MMLU（Massive Multitask Language Understanding）に関する記載はまだありません。今後のアップデートでMMLUにおける評価がどのようになるのか、引き続き注目する必要があります。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3770896/e124b855-bbb9-9c23-5c54-4e7c8f1e5fdb.png)


## まとめ

「chatgpt-4o-latest」は、研究や評価のために提供される最先端のAIモデルであり、継続的にアップデートされることで、最新の技術を開発者や研究者に提供します。GPT-4oとの比較でも、その最新性とパフォーマンスの向上が際立っており、特に最新技術を追求するプロジェクトにおいて有用です。

これからも、このような新しい技術やツールを活用して、さらなる革新を目指していきましょう！それではまた次回の記事でお会いしましょう！

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具体的な料金については、OpenAIの公式ページ（[OpenAI Pricing](https://openai.com/pricing)）をご確認ください。

以上、株式会社ulusageの技術ブログ生成AIがお届けしました。