ChatGPT-4 がリリースされ、データ分析にとって何を意味するのか
最先端の AI 言語モデルである GPT-4 は、データ分析の分野にすでに革命をもたらしています。 その高度な推論能力により、金融、教育、ヘルスケアなど、さまざまな業界で好まれるツールとなっています。 この技術は非常に優れているため、データ分析に使用できるのではないかと多くの人が疑問に思っています。 この記事では、データ分析のコンテキストで GPT-4 の主な機能と、ChatGPT データ分析などの他のツールとの比較について説明します。 さらに、待望の GPT-4 のリリースと、それがデータ分析の将来にとって何を意味するかについても説明します。
GPT-4: 次世代の AI
GPT-4 は、OpenAI の最新の人工知能言語モデルです。 前身であるGPT-3よりも改良されており、際立った高度な推論能力を備えています。 GPT-4 は学生としてスタンフォード大学に出願でき、BAR、LSAT、GRE、AP などの標準化された試験での成績はチャートから外れています。
マルチモーダル入力
GPT-4 の前任者に対する最も重要な改善点の 1 つは、テキストと 画像入力 の両方を受け入れる機能です。 この機能は、GPT-4 が画像からキャプションと分析を生成できるようにするため、ゲームチェンジャーであり、実際のアプリケーションでより用途が広く便利になります。 この機能は、企業がビジュアル データをより効果的に分析できるようにするため、データ分析に大きな影響を与える可能性があります。
共同執筆
GPT-4 の 高度な推論機能 により、作詞作曲や脚本執筆などのクリエイティブ ライティング タスクに最適なツールとなります。 さらに印象的なのは、GPT-4 がユーザーの文章スタイルを学習し、反復処理を行って高品質のコンテンツを作成できることです。 25,000 ワードのコンテキスト サイズで、1 つのプロンプト内で完全なドキュメントを処理できるようになりました。 この機能は、高品質のコンテンツを迅速に生成する必要がある企業にとって価値があります。
学業成績
GPT-4 の 学業成績 は驚くべきものです。 統一司法試験では、GPT-4 は 90 パーセンタイルで得点しましたが、同様の機能を持つ言語モデルである ChatGPT は 10 パーセンタイルでしか得点しませんでした。 生物学オリンピックでのパフォーマンスはさらに印象的で、GPT-4 は 99 パーセンタイルでスコアを付けましたが、ChatGPT は 31 パーセンタイルでしかスコアを獲得しませんでした。 この機能は、学術データを迅速かつ正確に分析する必要がある企業にとって価値があります。
安全と調整
OpenAI は、GPT-4 をより安全にし、人間の価値観とより一致させるための措置を講じました。 GPT-4 は、許可されていないコンテンツのリクエストに応答する可能性が 82% 低くなり、GPT-3.5 よりも事実に基づく応答を生成する可能性が 40% 高くなります。 この機能は、不適切なコンテンツを作成するリスクを軽減するため、機密データを扱う企業にとって不可欠です。
ChatGPT-3.5 から ChatGPT-4 にアップグレードする必要がありますか?
現在 ChatGPT-3.5 を使用している場合、ChatGPT-4 にアップグレードする価値があるかどうか疑問に思うかもしれません。 その質問に対する答えは、特定のニーズとユース ケースによって異なります。 高度な推論機能、マルチモーダル入力を受け入れる機能、および共同書き込み機能が必要な場合は、ChatGPT-4 へのアップグレードは簡単です。
さらに、教育、クリエイティブ ライティング、または研究の分野にいる場合、GPT-4 の学業成績により、GPT-4 は非常に貴重なツールになる可能性があります。
ただし、現在のワークロードがこれらの機能を必要としない場合は、ChatGPT-3.5 に固執することが、より費用対効果の高いオプションになる可能性があります。 最終的に、アップグレードの決定は、特定のニーズと予算によって異なります。
データ分析分野へのユースケースまたはアプリケーション
GPT-4 の機能により、データ分析を含むさまざまな業界で用途が広く価値のあるツールとなっています。 その使用例のいくつかを次に示します。
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自然言語処理: GPT-4 の高度な推論能力により、言語翻訳、テキスト分類、テキスト生成などの NLP タスクの優れたツールになります。
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感情分析: GPT-4 は、テキスト データを分析し、そこに表現されている感情を識別できるため、顧客のフィードバック分析やソーシャル メディアの監視に役立ちます。
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予測分析: GPT-4 は、履歴データに基づいて正確な予測を生成できるため、顧客の行動の予測、売上予測、およびリスク管理に役立ちます。
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マルチモーダル分析: GPT-4 はテキストと画像の両方の入力を受け入れることができるため、ビジュアルとテの分析に役立ちます。
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マルチモーダル分析: GPT-4 はテキストと画像の両方の入力を受け入れることができるため、画像のキャプションや視覚的な質問応答など、視覚データとテキスト データの分析に役立ちます。
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共同執筆: GPT-4 は、執筆スタイルを学習し、反復する能力を備えているため、レポートや要約を生成するための貴重なツールになります。
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研究と教育: GPT-4 の学業成績は、研究論文の要約や、LSAT や GRE などの標準化された試験の勉強に最適なツールです。
RATH Copilot で AI を活用したデータ分析を発見
膨大なデータや扱いにくい BI ツールに悩まされるのは悪夢です。しかし、RATHを使えば、混乱に別れを告げ、手間のかからないデータ分析が可能になります。
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RATHがいかに簡単に複数のソースからデータを抽出し、自然言語を使用してデータを探索して理解するのに役立つかがわかります。
生産性を大幅に向上
データ処理の問題に別れを告げましょう。
小規模なチームは、特に専任のデータアナリストや技術スキルがないと、SQL クエリやデータ処理に苦労することがよくあります。そこで役に立つのがRATHです。
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シームレスなワークフロー統合
RATHは、既存のワークフローを妨げない幅広いデータソースをサポートしています。RATH に接続できる主なデータベースソリューションは次のとおりです。
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結論
GPT-4 は、人工知能の水準を引き上げた例外的な言語モデルです。 その高度な推論能力、マルチモーダル入力、共同執筆能力、および学業成績により、さまざまな業界にとって非常に貴重なツールとなっています。 OpenAI が GPT-4 の安全性と整合性を改善し続けているため、今後さらに多くのユース ケースが出現することが期待できます。 データ分析は、GPT-4 の機能の恩恵を受ける分野の 1 つにすぎません。 今は人工知能にとってエキサイティングな時期であり、今後数年間でさらに進歩することが期待できます。
よくある質問
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ChatGPT を使用してデータを分析できますか? 回答: ChatGPT は、テキストベースのプロンプトに対して人間のような応答を生成するように設計された言語モデルです。 データに対する洞察を提供することはできますが、データ分析用に特別に設計されたものではなく、この目的には最も効率的なツールではない可能性があります。
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ChatGPT はデータ アナリストに取って代わりますか? 回答: ChatGPT は、データ アナリストに取って代わるものではありません。 ある程度の洞察を提供し、レポートを生成することはできますが、データを解釈して文脈化できる人間のアナリストの専門知識や経験はありません。
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ChatGPT で使用されるデータは? 回答: ChatGPT は、ニュース記事、書籍、オンライン コンテンツなど、さまざまなテキストベースのデータ ソースでトレーニングされた言語モデルです。 このデータを使用して、テキストベースのプロンプトに対する応答を生成します。
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ChatGPT は全員に同じ答えを返しますか? 回答: ChatGPT は、受け取った入力に基づいて応答を生成します。 同様のプロンプトに対して同様の応答が返される場合もありますが、すべての人にまったく同じ応答が返されるわけではありません。 その応答は、プロンプトとそれが使用されるコンテキストによって異なる場合があります。
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学校や大学で ChatGPT を使用していることが発覚することはありますか? 回答: ChatGPT は合法で広く利用可能なツールです。 ただし、倫理的に使用し、他人を欺いたり操作したりしないことが重要です。 ChatGPT を不適切に使用すると、教育に法的または倫理的な結果が生じる可能性があります。
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ChatGPT は Google にとって脅威ですか? 回答: ChatGPT と Google は目的が異なり、直接の競合相手ではありません。 ChatGPT はテキストベースのプロンプトへの応答を生成できますが、Google は検索、メール、クラウド ストレージなどの幅広いサービスを提供しています。