ChatGPTとは？
ChatGPTは、"Chat-based Generative Pre-trained Transformer "の略で、包括的な言語モデルを持つ堅牢なチャットボットのことです。数千億のオンライン単語で訓練されたGPT-3をベースにしています。
ChatGPTは、ユーザーの質問を理解し、応答し、（最も重要な）テキストを生成することができる会話型AIチャットボットである。
イーロン・マスクとサム・アルトマンが設立したOpenAIは、GPT-3を作ったAI研究機関であり、したがってChatGPTの生みの親である。
ChatGPTは、これまでのチャットボットとは異なり、膨大な量のデータで学習させることで、より高い精度と知性で複雑な議論を管理できるようになりました。そのため、コーディングからコンテンツ作成まで、さまざまな会話に使用することができます。ChatGPTのサンプルトップ50を覗いて、その能力を理解してください。
より多くのデータがアップロードされ、より優れた学習アルゴリズムが開発されれば、ChatGPTはどれほど壮大なものになるのか、推測することができます。そうなれば、AIとの会話は、人と会話するのと同じように、より簡単で、より知的なものになるかもしれません。
とてもクールだと思いませんか？
ChatGPTの料金
公開されたばかりのChatGPT by OpenAIの料金詳細は以下の通りです。
無料のChatGPTサービス。通常のChatGPT
ChatGPTプロフェッショナル：月額42ドル（ChatGPTダウン時の優先アクセスも含む）
ChatGPTのデメリット
ChatGPTが常にダウンしていることにうんざりしていませんか？あるいは、古い回答や虚偽の回答を提供することで。ChatGPTの代替を追求することで、これらの問題を回避することができます。ChatGPTは人工知能（AI）の優れた作品ですが、ChatGPTがあなたの期待に応えられない場合は、他の代替手段を試すこともできます。
存在する現実を無視することはできません。OpenAIによるこの会話ツールは、コーディング、コンテンツ作成、詩、作詞などで目覚ましい成果を上げています。しかし、人生のほとんどのものと同様に、ChatGPTにも欠点があり、それはすでにご存知のことかもしれません。まず、ChatGPTのアカウントを利用するのは、運良くピーク利用時間帯であることです。第二に、この人工知能技術は2021年以前のデータしか利用できず、それゆえ古い情報を提供する可能性が高い。
2023年には、もはやAIツールを1つだけ選ぶ必要はありません。技術の進歩により、Jasper、ChatSonic、LaMDAなどのプラットフォームがChatGPTと競合し始めています。これらの競合するAIソリューションがOpenAIと比較してどうなのか、発見したいですか？そのまま下へ進んでください。
あなたの会社がChatGPTから利益を得る方法
話を進める前に、まず基本的なことから説明します。ChatGPTは誰のためにあるのか？聞いたことがあるようで、よく理解できていない言葉かもしれません。AIに特化した事業を展開するOpenAIは、膨大な言語モデルを持つスマートチャットボット「ChatGPT」を開発しました。
ChatGPTは「会話型」でユーザーとコミュニケーションをとるため、さまざまな立場の人が利用できる。このAIを搭載したアプリケーションは、作曲、調査、履歴書の作成が可能です。しかし、ChatGPTはビジネスの世界でも活躍するのでしょうか？おお、そうなんです!ChatGPTは、採用、接客、コンテンツ開発、IT支援など、さまざまなビジネスシーンで活用されています。
ChatGPTの代わりとなるもの
ChatGPTと同じ機能を持つ優れたAIツールは存在します。しかし、何十、何百と存在するため、理想的なものを選ぶのは難しいかもしれません。ChatGPTの代替ツールを探すためにインターネットをブラウズするのに多くの時間を費やす必要がないのは良いニュースです。ここに、コストと特徴とともに、厳選された選択肢のリストがあります。
ChatGPTとChatSonicの比較
ChatSonicは、このようなツールであなたにとって最も重要な機能は、最新かつ更新された情報を提供することである場合、あなたを念頭に置いて設計されています。Googleの情報網を利用して最新のニュースを提供することで、正確で最新の情報を提供する会話型AI技術です。ChatSonicはGPT3をベースにしているため、大きな可能性を持っています。
ChatSonicは、自然言語処理（NLP）と機械学習を活用してインターネットを検索し、ニュースやトレンド、チャットなど時事に関する正確なデータを取得することで、この限界を回避しているのです。
SiriやGoogleアシスタントを頻繁に利用されていますか？ChatSonicを使えば、もはやプロンプトを何時間も手入力する必要はありません。音声でChatSonicに指示を出すだけで、あとはすべてChatSonicが対応します。何が優れているのですか？Siriのように、応答が音声になります終了後は、チャットをWordやPDFにエクスポートできます。便利でしょう？
ChatGPTで画像を作ろうとすると、「私はテキストベースのAIなので画像は作れません」と言われることが多いのですが、ChatSonicは画像生成機能を内蔵しており、プロンプトから優れた画像を生成してくれます。
ChatSonicは、ChatGPTと似ていますが、画像、音声、API、Googleとの連携が可能です。
JasperとChatGPTの比較
Jasperは、最も効果的なAIオーサリングツールの一つです。以前は、Jarvisとして知られていました。Jasperは、高品質のコンテンツを迅速に作成する必要がある企業にとって有益なツールです。GPT3.5をベースに構築されたチャットインターフェイスのJasper Chatは、50以上のテーマを持つプラットフォームを活用し、ブログ、SNS、AIDA、PSAなどの素材を生成することができます。Jasperはマーケティング、セールスなどのビジネス向けに設計されていますが、ChatGPTは誰でも利用可能です。
価格設定はどのように行われますか？Jasper Chatスタートパックは無料ですが、SEOモードや文字数制限の拡大などの機能を利用するには、BossプランとBusinessプランが必要です。ボスプランは月額59ドルから、ビジネスプランは月額499ドルからです。このモデルでは、5日間テストして、ニーズを満たすかどうかを判断することができます。
ChatGPTに対するGoogleのBard
Bardは、ChatGPTに対するGoogleの回答です。LaMDAは、Language Model for Dialogue Applicationsの略で、LaMDAを搭載した新しいChatGPTの代替品である。LaMDAはOpenAIをベースにしており、自然言語の入力を使って、筋の通った、自然に聞こえる応答を生成します。それも、これで終わりではありません。LaMDAは会話を追跡することができるので、例外的な存在です。
LaMDAはChatGPTよりも汎用性が高く、より多くの自然言語処理（NLP）問題に適用することができます。ユーザーは、LaMDAを利用して、文書の要約、言語間の翻訳、問い合わせに対する知的な応答を提供することができます。
現在、LaMDAはGoogleのAI Kitchenで見ることができます。Play StoreまたはiOSからソフトウェアを入手するためにウェイティングリストに参加することもできますし、Bardがあなたの地域で利用できるようになるまで待つこともできます。
ChatGPTとReplikaの比較
Replikaは、ビジネスやリレーションシップ・マネジメントのためのAIチャットボットを展開したい場合、優れた出発点となります。ReplikaはGPT-3言語モデルをベースにしており、「自己回帰」手法を用いて、人間が書いたように聞こえる応答を生成します。以前のやり取り（この場合はプロンプト）を利用して、あなたについてより深く学び、より有意義な会話に参加することができます。Replikaは、あなたがコミュニケーションをとればとるほど、あなたのことをより深く理解するようになります。
レプリカとは、ほとんど何でも話し合えます。ひどい一日だった？寂しい？Replikaに相談してください。このAIチャットボットは、友達のように振る舞いながら、メッセージにすばやく反応します。あなたの人生や、友人や家族と話すのに適したトピックについて話し合うことができます。
料金は無料ですか？場合によります。レプリカのチャットはいつでも無料で、アバターをパーソナライズしたり、さらに多数のアクションを実行することができます。音声通話、アバターの交換、対処法の学習、トピックの切り替えなど、さらなるサービスの利用には会員登録が必要です。
グーグルのミーナ
ミーナは、Googleが2020年1月に発表したチャットボットです。人間と自然に見えるように会話することができる。ミーナが牛にハーバード大学で「ウシ科学」を学ぶことを勧めるなど、ジョークやダジャレを交えた短い対話を行うことができる。
ミーナは当時、OpenAIのGPT-2の直接のライバルだった。競合製品よりも8.5％多くのデータを処理することができた。ニューラルネットワークには2.6個のパラメータがあり、パブリックドメインのソーシャルメディア上のやりとりを使って学習させる。ミーナのSSA（Sensibleness and Specificity Average）スコアは79％で、当時のチャットボットの中で最もシャープなものの1つとなっています。
RoBERTa
Facebookは2019年7月、オリジナルのBERTの改良型としてRoBERTa（Robustly Optimized BERT Pretraining Approach）を発表しました。
このNLPモデルは、Facebookがより大規模なデータセットを事前学習モデルとして作成したものです。RoBERTaが利用する76GBのデータ収集の一部として、CommonCrawl（CC-News）に含まれる2016年9月から2019年2月の間に公開された6300万件の英語ニュースが利用されています。Facebookによると、オリジナルのBERTが利用した英語版WikipediaとBookCorpusのデータセットは、合計16GBの情報量です。
Facebook、Silimar、XLNetが行った調査によると、RoBERTaは、様々なベンチマークデータセットでBERTを上回った。こうした成果を得るために、同団体はより多くのデータを採用しただけでなく、モデルをより長く訓練してから適用するようにしました。
2019年9月、FacebookはRoBERTaをオープンソース化し、現在、このソフトウェアのソースコードはGitHubでホストされており、誰でもアクセスすることができるようになっています。
さらに、VentureBeatは当時、新興のAIシステムの1つとしてGPT-2を挙げている。
グーグルのXLNet
Google Brainとカーネギーメロン大学の研究者グループが開発した、トランスフォーマーをベースにしたXLNETと呼ばれる自己回帰型言語モデル。2019年6月に初公開されたこのモデルは、基本的にBERTをアップグレードしたものである。同グループは、XLNetが2018年版のBERTより少なくとも16％優れていることを発見した。20のNLPタスクの評価では、XLNetはBERTを上回った。
XLNetとBERTはどちらも「マスク」されたトークンを使って隠されたテキストを予測します。XLNetは予測する段階を加速させるので、より効果的である。Amazon AlexaのデータサイエンティストであるAishwarya Srinivasan氏は、XLNetは「New」という単語が「is a city」という単語と関連していると判断してから、「York」という単語が同様にその単語と関連していると予測できることを説明しました。この間、BERTは "New "と "York "という単語を独立して見つけ出し、"is a city "といった文に結びつけなければなりません。
この2019年の説明では、追加の自己回帰言語モデルの例として、GPTとGPT-2について追加的に説明する。
Microsoft ResearchのDialoGPT
2019年11月にMicrosoft Researchから、DialoGPT (Dialogue Generative Pre-trained Transformer)と呼ばれる自己回帰型言語モデルが研究例として発表されました。GPT-2に似ているため、このモデルはすでに人のように話すようにプログラムされていた。ただし、その素材の大半は、1億4700万件のマルチターンRedditの投稿から取られたものだった。
HumanFirst社のリードエバンジェリストであるCobus Greyling氏は、DialoGPTを使ってTelegramメッセージングサービスを利用したチャットボットを作成することができたと述べています。さらに、Amazon Web ServicesとAmazon SageMakerを使用することで、コードの機能性を向上させることができると述べています。
グーグルの「ALBERT
2019年12月、GoogleはオリジナルのBERTを凝縮したALBERT（A Lite BERT）をリリースしました。
Googleは、一部のパラメータに「隠れ層埋め込み」を組み込むことで、ALBERTモデルで使用できるパラメータの数を制限しました。
これにより、BERTモデルと2つの新しいモデル、XLNetとRoBERTaは、ALBERTは2つの新しいモデルと同じように大きなデータセットを使って学習することができますが、より低いパラメータを守らなければならないため、優れたモデルとなっています。ALBERTは、その機能を果たすために必要なパラメータのみで動作するため、より高速かつ高精度な動作が可能です。Googleの調査によると、ALBERTは12のNLPベンチマークでBERTよりも良い成績を収め、そのうちの1つはSATに似た読解力テストでした。
GPTについては特に言及されていないにもかかわらず、GoogleのリサーチブログのALBERTの画像には描かれている。
2020年1月、GoogleはALBERTのソースコードを公開した。GoogleのTensorFlowを使って構築された。
グーグルの「T5
Googleは2019年に自然言語処理（NLP）モデルとして、「Text-to-Text Transfer Transformer」の略であるT5を発表しました。GPT、BERT、XLNet、RoBERTa、ALBERTなど、さまざまなモデルからアイデアを拝借している。また、Colossal Clean Crawled Corpus (C4)と呼ばれる新しい独自のデータセットを導入し、XLNetが使用するCommon Crawl Web Scrapesなどの他のデータセットよりも高品質でより関連性の高い結果を提供できるようにしました。
T5の事前学習により、InferKit Talk to TransformerやゲームAI Dungeonなどのチャットボットアプリケーションが作成されました。テキストジェネレータは、質問やプロンプトに対するAIの反応をもとに、リアルなダイアログを作成できる点で、ChatGPTと同等です。
セールスフォースのCTRL
2019年9月、SalesforceがCTRL by Salesforce（Computational Trust and Reasoning Layer）を発表したとき、それはこれまで公開された中で最大級の言語モデルであった。16億パラメータの言語モデルは、Webサイトのテキストなど膨大な量のテキストを同時に評価することができる。レビューとのペアリング、評価、アトリビュートなどが実用例として挙げられる。
CTRL言語モデルは、特定のクエリーが何をしようとしているのかを、句読点に至るまで判断することができる。
セールスフォースによると、このモデルは、「地球温暖化は詐欺だ」という不人気な意見と、「地球温暖化は虚偽だ」という陰謀論とを、2つのフレーズの句読点の違いによって区別することができる。その後、それぞれに対応したRedditトピックを生成する機能を備えています。
CTRLは、Wikipedia、Project Gutenberg、Amazon評価、Redditなど、さまざまなソースからの最大140GBのデータを利用して自己学習することが可能です。さらに、海外のニュースや情報、トリビアを提供するさまざまなサイトへのリンクも用意されています。
グーグルのGShard
2020年6月、Googleはニューラルネットワークを拡張する手段としてGShardを発表しました。これは、包括的な翻訳モデルである。このモデルは6000億のパラメータを持つため、大量のデータを同時に学習させることが可能です。GShardは並外れた翻訳能力を持っており、わずか4日間で100の言語を英語に翻訳するよう訓練された。
Blenderは、FacebookのAI研究チームによって作られました。
Blenderと呼ばれるチャットボットは、2020年4月にFacebook AI Researchによって一般公開されました。無料で使用することができる。人々は、このチャットボットの会話能力は競合機種を凌ぐと述べている。魅力的な会話の題材を提供したり、仲間の発言を聞いて理解したり、共感や個性を発揮したりすることができる。
Blenderは、Googleのチャットボット「Meena」と比較され、OpenAIのチャットボット「GPT-2」と比較されたこともある。
グーグルのペガサス
Googleは2019年12月に自然言語を解析するモデル「Pegasus」を公開しました。Pegasusは、BERT、GPT-2、RoBERTa、XLNet、ALBERT、T5と同様に、要約を作るように学習させることができます。また、それらの他のモデルと同様に、特定のタスクを実行するように変更することも可能です。Pegasusは人間に対して、ニュース、科学、物語、方向、通信、特許、立法案を要約する能力をテストしています。
結論
2023年以降、ニーズを満たさない会話AIソリューションは活用しないようにしましょう。たしかに、ChatGPTは設立当初から広く議論されてきましたが、リアルタイムデータの欠如、グラフィックの作成ができないこと、ダウンタイムの多さなどから、代替案を模索する必要があります。ChatGPTには、Jasper、LaMDA、ChatSonic、Replikaなど、他にも優れた代替ツールがあります。
学習能力の高いAIツール、よりシンプルなインターフェース、自然言語の解析に長けたAIツールなど、目的に合ったChatGPTの代替ツールがあります。どれが一番いいのか？各プラットフォームはユニークで、それぞれ長所と短所があります。好みに応じて、どれが優れているのかを判断してください。
