【OpenAI】ChatGPTの言語モデル種類・特徴一覧｜Pythonで最新モデル情報を取得する方法も言及

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【OpenAI】ChatGPTとは？

ChatGPTとは、OpenAIが開発した対話型チャットボットのモデルです。ChatGPTの名前は、GPT-3という第3世代の生成言語モデルに由来しています。

ChatGPTのモデルには、人工知能（AI）が搭載されており、人間の発話に対して自然なやり取りを可能にしています。また、英語をはじめ、中国語、日本語、フランス語など複数言語を認識し、人間らしく応答できるのも特徴的です。

さらに、ChatGPTではチャットの他に、画像生成など近年多様な機能がリリースされてます。以下、ChatGPTで代表するGPTモデルおよびOpenAIが提供するAPI機能一覧を示します。

• チャット機能
• テキストから画像を生成
• オーディオを文字起こし
• Python、SQL、JavaScript等のコードを理解
• 問題あるネガティブ発言検出
• テキスト文章のベクトル変換

【参考】OpenAI社のAPI利用方法

本記事ではChatGPTを用いたPythonプログラミングについて解説します。その際、Open AIが提供するAPI情報が必要になります。「ChatGPTの概要」および「API情報の取得手順」については、こちらの記事で詳しく解説しています。

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【参考】ChatGPTを詳しく学びたい方向けの学習講座

【Udemy】ChatGPT×Python

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【OpenAI】ChatGPTの言語モデルセット種類一覧

OpenAI API は、多様な機能と価格帯を備えたモデルがリリースされています。ChatGPTのモデルは、現在大きく分けて8つあります。以下、それぞれ特徴を確認しましょう。

以下、１つずつみていきましょう！

GPT-4

GPT-4(Generative Pre-trained Transformer 4)とは、OpenAIが開発したテキスト生成機能有するマルチモーダルな大規模言語モデルです。

GPT-3.5よりも幅広い一般知識を習得し、問題解決能力が改善されています。画像を読み取り、その内容を説明できる次世代のAI言語モデル（マルチモーダルモデル）という特徴があります。

GPT-4でできること

GPT-4では次のようなことが実現可能です。

• 画像入力して、その内容に紐づく文章を生成できる
• 最大25,000単語からなる文章を入力すると、その応答文が生成できる

GPT-4の代表モデル一覧

GPT-4では次のようなモデルが展開されています。

GPT-3.5

GPT-3.5(Generative Pre-trained Transformer 3.5)とは、OpenAIが開発したテキスト生成機能有する大規模言語モデルです。GPT-4の次に高性能なモデルです。

GPT-3.5の代表モデル一覧

GPT-3.5では次のようなモデルが展開されています。

【参考】PythonでGPT-3.5利用

PythonとOpenAIのAPIを用いてGPT-3.5モデルを利用する方法について、以下用途別に解説しています。

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GPT-3

GPT-3は自然言語を理解して生成できる大規模言語モデルです。

現在では、より強力なGPT-3.5世代のモデルに取って代わられました。 現在、利用可能なモデルはオリジナルの GPT-3ベースモデル (davinci、curie、ada、babbage) です。

DALL-E

DALL-Eは、自然言語からデジタル画像を生成・編集する深層学習モデルです。

DALL-Eの代表モデル一覧

DALL-Eでは次のようなモデルが展開されています。

【参考】PythonでDALL-E利用

PythonとOpenAIのAPIを用いてDALL-Eの画像生成モデルを実装する方法についても解説しています。

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Whisper

Whisperとは、音声情報をテキスト情報に変換するSpeech to Textという機能を備えた深層学習モデルです。

Whisperは、Web上で収集された68万時間分の多言語音声データをもとに学習した音声認識モデルであり、高い精度で音声をテキスト変換することができます。

Whisperの代表モデル一覧

Whisperでは次のようなモデルが展開されています。

【参考】PythonでWhisper利用

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Embedding

Embeddingとは、単語や文章等の自然言語の構成要素をベクトル表現に変換するモデルです。

Embeddingは複数の文章をベクトル変換することで、例えば2つの文章間の関連性を測定することができます。

Embeddingを応用することで、関連する文章の「検索」をはじめ、機械学習モデルタスクである「クラスタリング」「レコメンド」「異常検出」「分類」にも展開することができます。

Embeddingの代表モデル一覧

Embeddingでは次のようなモデルが展開されています。

PythonでEmbedding利用

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Moderation

Modelationとは、誹謗中傷やセクシャルコンテンツを含んだセンシティブで安全でない文章を検出できる深層学習モデルです。

Moderationに渡した入力テキストが、次に示すセンシティブなカテゴリに該当するか確認することができます。

• hate
• hate/threatening
• self-harm
• sexual 
• sexual/minors 
• violence
• violence/graphic

Moderationの代表モデル一覧

Moderationでは次のようなモデルが展開されています。

PythonでModeration利用

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Codex

Codexとは、コードの理解に特化した言語生成型の深層学習モデルです。GitHubの自然言語と数十億の公開コードを用いてトレーニングされています。

Codexは、Pythonコードの理解が最も得意とされており、その他にもJavaScript、Go、Perl、PHP、Ruby、Swift、TypeScript、SQL、Shellを含む12以上の言語に対しても堪能です。

Codexの代表モデル一覧

Codexでは、次のようなモデルが展開されています。

【OpenAI】Pythonで最新のGPTモデル情報を一括取得する

ここまでOpenAIが提供するGPTモデル種類とそれぞれに対する代表モデルを紹介しました。これらのモデルが全てではなく、GPTモデルは日々最新モデルがアップデートされています。

最後にOpenAIが提供するAPIとPythonを用いて、その時点でのGPTモデル一覧を全て取得する方法について解説したいと思います。

Pythonライブラリ読込

はじめに、Pythonプログラムの先頭にライブラリとAPI認証情報を記述します。

Organization IDとシークレットキーもそれぞれ入力しましょう。

import openai
import pandas as pd
from datetime import datetime

openai.organization = "<Organization IDをここに入力>"
openai.api_key      = "<APIシークレットキーをここに入力>"

最新のGPTモデル情報を全て取得

最新のGPTモデル情報を一括取得可能なコードを記述します。

# OpenAIが提供するモデル一覧取得
model_list = openai.Model.list().data
model_num  = len(model_list)

# リスト
created_at_list           = []
model_id_list             = []
allow_create_engine_list  = []
allow_fine_tuning_list    = []
allow_logprobs_list       = []
allow_sampling_list       = []
allow_search_indices_list = []
allow_view_list           = []


for i in range(model_num):
    # データ取得 
    created_at           = datetime.fromtimestamp(model_list[i].created)
    model_id             = model_list[i].id
    allow_create_engine  = model_list[i].permission[0].allow_create_engine
    allow_fine_tuning    = model_list[i].permission[0].allow_fine_tuning
    allow_logprobs       = model_list[i].permission[0].allow_logprobs
    allow_sampling       = model_list[i].permission[0].allow_sampling
    allow_search_indices = model_list[i].permission[0].allow_search_indices
    allow_view           = model_list[i].permission[0].allow_view 
    
    # 格納
    created_at_list.append(created_at)
    model_id_list.append(model_id)
    allow_create_engine_list.append(allow_create_engine)
    allow_fine_tuning_list.append(allow_fine_tuning)
    allow_logprobs_list.append(allow_logprobs)
    allow_sampling_list.append(allow_sampling)
    allow_search_indices_list.append(allow_search_indices)
    allow_view_list.append(allow_view)
    
# データフレーム
df = pd.DataFrame({
        "作成日":                  created_at_list,
        "モデルID":                model_id_list,
        "エンジンの作成許可":        allow_create_engine_list,
        "ファインチューニングの許可": allow_fine_tuning_list,
        "ログ確率の許可":           allow_logprobs_list,
        "サンプリングの許可":        allow_sampling_list,
        "検索インデックスの許可":     allow_search_indices_list,
        "ビューの許可":             allow_view_list,
                })

# 並び替え
df = df.sort_values("作成日", ascending=False).reset_index(drop=True)

# Excelとして保存
df.to_excel("chatgpt-model-list.xlsx", index=False)

こちらんコードを実行することで、後述の表に示すような結果が出力できます。

【参考】OpenAI リリース中の全GPTモデル一覧

最後に、OpenAIがリリース中のGPTモデル一覧を示します。

こちらの出力結果は前述のPythonプログラムを実行することで取得可能です。

【参考】AI・機械学習における配信情報まとめ

当サイトではAI・機械学習における「基礎」から「最新のプログラミング手法」に至るまで幅広く解説しております。また「おすすめの勉強方法」をはじめ、副業・転職・フリーランスとして始める「AI・機械学習案件の探し方」についても詳しく言及しています。

【仕事探し】副業・転職・フリーランス

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【教育】おすすめ勉強法

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【参考】記事一覧

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