ChatGPTとLLM開発の将来の概要
- 年間更新への移行は、ChatGPT のリリース スケジュールが遅くなることを示しています。
- 変圧器技術からの収益の減少は、LLM のイノベーションに影響を及ぼしています。
- トレーニング データの不足と収益モデルの不明確さは、AI の進歩にとって大きな障害となります。
ChatGPT は世界中のライフスタイルや仕事のパターンに大きな影響を与えていますが、そのリリース タイムラインを鋭く観察している人々は、懸念すべき減速を指摘しています。この記事では、LLM 開発のニュアンスを掘り下げ、2025 年以降に「AI 暗黒時代」に向かっているかどうかを検討します。
ChatGPT リリース タイムライン
OpenAI が 2022 年 11 月に ChatGPT 3.5 を導入したことで、AI の状況は劇的に変化し、3 か月以内に驚異的な 1 億人のユーザーが急増しました。この急増は、2023 年に Meta Threads が導入されたことでのみ止まり、ChatGPT を抜いて史上最も急成長しているアプリケーションとなりました。
時間の経過とともに、OpenAI のアプローチは半年ごとのリリースから予想される年間スケジュールに移行しました。注目すべきは、ChatGPT 3.5 と ChatGPT 4.0 の間のギャップはわずか 5 か月であったのに対し、次のモデル (ChatGPT o1) の開発とリリースにはほぼ 2 年かかったことです。
ChatGPT o3 の正確なリリース日は不明のままで、ベータ テスターが現在その機能を検討していますが、具体的な公開情報はありません。このため、LLM 開発の減速の理由と、継続的な投資家の貢献が期待される収益を生み出すかどうかについて、重要な疑問が生じます。
トランスフォーマー：原動力
トランスフォーマーは、2017 年頃の登場以来、CUDA アーキテクチャを活用して従来の GPU を強力な AI 処理ユニットに変え、AI 分野に革命をもたらしてきました。当初は、より大きなトークン入力と初期の LLM バージョンでこのアーキテクチャが最大限に活用されていました。
しかし、現在、AI パフォーマンスの収益は減少傾向にあります。技術の進歩により GPU の機能は向上したものの、頭打ちになっています。Nvidiaの CES 基調講演で披露された AI ハードウェアの期待された革命的な進歩は、業界が画期的な変化をもたらすのではなく、進化の段階に入ったことが明らかになったため、冷ややかな反応に終わりました。
GPU とトランスフォーマー技術は大きく進歩しましたが、従来の CPU のように物理的な制約に悩まされることはまだありません。しかし、過去 5 年間に見られた AI パフォーマンスの急速な進歩は現在大幅に鈍化し、業界の多くは 20 世紀後半のコンピューティング革命に匹敵する爆発的な成長を切望しています。
トレーニングデータの課題
OpenAI を含む LLM 開発者が直面しているもう 1 つの差し迫った懸念は、高品質のトレーニング データの可用性です。ChatGPT、Gemini、Claude などの主要なモデルはすべて、アクセス可能な公開情報の大部分を徹底的にマイニングしています。これにより、最新のデータを取得することが重大な課題となる状況が生まれています。
このハードルを乗り越えるために、一部のチームは AI システムが相互に教育するために活用される「再帰的」トレーニング モデルを検討しています。残念ながら、この方法では、特に一貫性と信頼性の点でさまざまな結果がもたらされます。AI でトレーニングされた AI の出力には幻覚や不正確さが伴うことが多く、複雑なタスクに対するこのアプローチの実現可能性について疑問が生じます。
LLMの財政的持続可能性
AI 分野の熾烈な競争は金融混乱を引き起こしており、近い将来 AI イニシアチブに1 兆ドルを超える膨大な金額が投資されると予測されています。このような資金流入にもかかわらず、LLM の作成と維持に関連する膨大なコストは、実行可能な収益チャネルを確立する上での難問となっています。
報告によると、LLM クエリを実行するには、標準的な Google 検索の最大 10 倍のコンピューティング リソースが必要になる可能性があるが、OpenAI の正確な運用コストは非公開となっている。AI の従来のビジネス モデルは、企業が VC から多額の資金を集め、市場シェアを獲得し、その後収益性を高める戦略を立てるというパターンを一般的にたどる。しかし、コンピューティング費用は、Nvidia の株価評価と同時に急増しており、収益創出の道筋は不透明になっている。
ChatGPT のサブスクリプション モデルは現在、高度な機能に対して月額 20 ドルを請求していますが、OpenAI は LLM の機能に応じて、月額最大 2,000 ドルのプレミアム ティアを検討しています。ユーザー満足度に関連する収益の減少により、忠実なユーザーが確立されたモデルを「十分良い」と見なし、アップグレードされたサブスクリプションへの欲求が減るのではないかという懸念が高まっています。
ChatGPTの次の進化を予測する
ChatGPT が o3 バージョンのリリースに向けて進む中、業界の専門家は、これが 2025 年全体で OpenAI からの唯一の重要な新リリースになるかもしれないと予測しています。さらなるブレークスルーへの期待は残っていますが、概説した課題は、今後の開発ペースがより保守的になることを示唆しています。
しかし、この停滞は本当に有害なのでしょうか? Chatbot Arenaのランキングは、LLM がイテレーション間で大幅なベンチマークを獲得していたものの、現在は停滞しているか、わずかな向上しか達成していないことを示しています。企業向けアプリケーションは引き続き有望ですが、日常のユーザーが利用できる機能は最適化の限界に達しているようです。
まとめると、最新の ChatGPT アップグレードへのアクセスのタイムラインは予測不可能なままです。ただし、整理された買い物リストの作成や文献の参照の検索など、日常的なタスクでは、ユーザーは ChatGPT o1 や 4o などの既存モデルの堅牢な機能を引き続き利用できます。
よくある質問
1. ChatGPT の開発が遅くなっているのはなぜですか?
ChatGPT の開発が現在減速している理由は、トランスフォーマー技術による収益の減少、新しいトレーニング データの不足、運用コストの上昇の中で実行可能な収益モデルを確立することの難しさなど、いくつかの要因に起因しています。
2. LLM テクノロジーの将来はどうなると予想されますか?
LLM テクノロジーの今後の発展は、より慎重な成長軌道をたどることになるかもしれません。アナリストは注目すべきリリースの可能性を予測していますが、運用上および財務上のハードルにより、イノベーションのペースは遅くなる可能性があります。
3. ChatGPT のサブスクリプション モデルはどのように機能しますか?
ChatGPT のサブスクリプション モデルは現在、月額 20 ドルで高度な機能を提供しており、モデルの機能に応じて月額 2,000 ドルに達する可能性のある上位レベルのサービスについて協議中です。この構造化された価格設定は、運用コストを管理しながらさまざまなユーザーのニーズに応えることを目的としています。
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