# GPT-4: A Próxima Evolução de Inteligência Artificial
## Introdução ao GPT-4
### O que é GPT-4?
### Como a AI está sendo usada?
## Leads Orgânicos vs. Leads Pagos
### O que são leads orgânicos?
### Como eles diferem dos leads pagos?
### A importância dos leads orgânicos para o seu negócio
## Como Gerar Leads Orgânicos para o seu Negócio
### Dicas para otimizar o seu site para os mecanismos de busca
#### Uso de palavras-chave e frases
#### Conteúdo relevante e de qualidade
### Dicas para criar conteúdo engajador
#### Títulos atraentes e sub-títulos relevantes
#### Imagens e vídeos de alta qualidade
### Dicas para utilizar as redes sociais
#### Identifique seu público-alvo
#### Escolha as redes sociais corretas
### Dicas para construir uma lista de e-mails
#### Crie um formulário de inscrição atraente
#### Incentive as pessoas a se inscreverem
## Como GPT-4 Pode Ser Utilizado Para Gerar Leads Orgânicos?
### O que torna GPT-4 diferente de outras IAs?
### Como GPT-4 pode ajudar na geração de leads orgânicos?
### Exemplos de empresas que estão usando GPT-4 para gerar leads orgânicos
## Conclusão
### Recapitulando os principais pontos
### O que o futuro reserva para GPT-4 e geração de leads orgânicos?
FAQs:
1. O que é GPT-4 e como é diferente de outras formas de IA?
2. Por que gerar leads orgânicos é importante para o meu negócio?
3. Como posso otimizar meu site para os mecanismos de busca?
4. Quais as redes sociais mais efetivas para gerar leads orgânicos?
5. Como aproveitar o poder das IAs como o GPT-4 para gerar leads orgânicos para o meu negócio?
br>新しいBingを解説：
Catchy(キャッチー)で記事を書く：
ITPについて解説した動画：
GPT-4公式サイト：
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●目次
0:00 【最新AI】GPT-4を解説
1:57 GPT-4とは
3:03 AIの基礎知識をおさらい
5:30 GPT-4の特徴
5:37 1.マルチモーダルモデル
6:19 2.Bingに実装される
7:17 3.パラメータ数が100兆個になる？
8:21 パラメータ数が100兆個になるのは嘘？
9:37 1.コストの問題
11:52 2.計算量の問題
13:20 とはいえ、精度が上がることには期待
14:33 3月15日に公開されたGPT-4の最新情報を解説
25:59 AI進化の歴史
26:53 【概要】AIで重要な3つのキーワード
28:36 2005年から
35:00 新しいAIがどんどん出てきている
36:16 【アフタートーク】ブログQ&A
47:48 エンディング
●なかじの運営メディア
ブログ：
Voicy：
twitter：
インスタ：
ブログ相談ドットコム：
無料コミュニティ：
●なかじのプロフィール
中島大介
株式会社メリル 代表取締役
1986年生まれ、三重県出身。
2005年の大学1年生からウェブ業界で働き始める。卒業後は広告代理店に勤務後、2014年に独立。翌年、株式会社メリルを創業。現在は、子育てに悩むユーザーと専門家のマッチングサービス「子育て相談ドットコム」や名古屋でコワーキングスペース「ABCスペース」を運営。
#なかじ
#ウェブ職TV
#ブログ
#アフィリエイト
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gpt 4 ,
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https://www.youtubepp.com/watch?v=tHIlYvvjlvo ,
CPT4が正式に発表されましたTPP4 っていうのは従来のものに比べてテストの 点数というのが爆上がりしましたテキスト と一緒にこんな感じの画像みたいなのを 入れてチャットGPTとやり取りをする ことができると79.9%なんで日本語の 精度もねかなり上がってるっていうのが 分かります [音楽] はいということで早速やっていきたいん ですけども今日の動画はついにねこの前 発表されましたGTF4ですね今まで GPT3で今あったんですけどそれの次の バージョンでGPT4というのが 2023年の3月13日の週ですねまだ 発表されただけで詳細とかできてないん ですけど どうやら今週ぐらいにGPT4が出てくる ぞっていう話にが入ってきたので まあその辺のことを話ししていきたいなと 思います今のチャットGPTのベースに なってるのがGPT3なんですけどGPT 4が出るとまたそれがさらに進化するって いうことになりますなのでこの動画では何 を話していくかっていうとGPT4って いうのがそもそも何なのかっていうのと GPT3と何が違うのかでまぁGPT4の 懸念点ですねあとはまあGPT4までの AI進化の歴史みたいなのをちょっと時 系列順にまとめてみようかなと思います まあいろいろとねまあAIの進化もかなり 早くて何がどうなってるのかっていうのが よくわからなくなってる人もいるんじゃ ないかなと思いますまあそういう僕もそう なんですけどこの機会に1回まとめて みようかということで実験でちょっとその 辺をまとめていこうかなという感じですね はいでさっきも言ったんですけどあくまで 現時点でわかっている情報だけですね GPT4が出るとっていうことは分かって いてでその中身みたいなのもちょっと 分かってるんですけどただ本当に詳細 みたいなのが出てるかっていうとまだその 辺は出てなくてまあ噂レベルのものもある のでまあ確定情報みたいなのはまた改めて GPT4がリリースされて詳細が分かった 時に動画をね別で出そうかなと思うので今 現時点で分かっていることだけ喋って いこうと思いますはいということで早速 やっていきましょうまずはGPT4とは そもそも何なのかっていうことですねまあ GPT4が何かって言うとですねまあ オープンAIという企業が開発した gptcシリーズの最新モデルということ になりますこれね実は前から結構噂って
2023年の春ぐらいにPT4が出るん じゃないかっていう噂あったんですけど それがこの前ね1週間ぐらい前かな に確定しました でえっとドイツのマイクロソフトのcto ですねが3月9日にまあそういうことを 発表して次週GPTFortyしますと いうことがわかって結構な話題になりまし たでGPT4の場合がGPT3なんです けどこのGPT3と比べてとんでもない 規模の言語モデルになるんじゃないかと いうことが言われていますそれをねゲーム チェンジャーだとかあとは初代 iPhoneに匹敵する発明と表現した くらいすごいものだと個人的には若干煽り すぎな気もしなくもないんですけどまでも どんなものかになって仕方ないですねここ まで言わせるゲームチェンジャーとまで 言わせるってなかなかすごいですよね はいなのでこれからまあGPT4ね現時点 でわかってることとか特徴みたいなところ を解説していこうと思いますでまあGPT 4の話に行く前にですねちょっとだけAI のおさらいみたいなのをしておきましょう そもそもGPTが何なのかとかそんなのが 全くわからないと今からの話を聞いても わからないと思うのであくまで簡単にです ねあのおさらいみたいなのをしてから GPT4の話に入っていこうと思いますで とりあえずGPTポートがGPT3とか 言ってますけどこのGPT翻訳だって何な のかっていうところをやるとですねまあ これオープンAIが開発した言語モデルと いうことになりますでそもそも言語モデル と言われても何かわかんないじゃないです かで言語まで言って何なのかって言ったら ですねまあ要するにある文章をもとに次の 単語を予測する装置みたいなのだと思って くださいだから今日は晴れ っていう文章があったらその次に続く単語 は何なのかっていうのを予測するのが言語 モデルですねまあこの場合だったら例えば ですとかっていうのが来るのが確率が高く なるわけなんですけどそういうのを プログラムとかで予想してどんどん文章を 書いていくっていう感じのものですねはい なのでGPTも元々は初代GPTですね 初代GPTがあってGPT2があって34 みたいな感じで進化をしてきています もちろんGPT以外にも言語モデルは たくさんありますまあ例えばね例で言うと アパートとかあとはT5とか OPT 175Bみたいなやつあとスイッチ トランスフォーマーみたいなものでまあ
たくさんあるんですけどその中でもGPT 2-3とかあとパートとかねその辺って いうのはかなり話題になりましたね でそれに対してですねチャットGPTって 何なのって話ですよまあこれも 2022年の12月ですかね2リリースさ れてものすごい話題になって今でも めちゃめちゃ話題になってるんですけど このチャットdbtっていうのは何かって 言うとですねさっき言ったGPT3って いうすげー言語モデルを搭載したAI チャットボットですね そのGPT3っていうのを利用して作られ たサービスがチャットGPTということに なりますチャット感覚でGPT3と やり取りができて自然な文章でその チャットGPTが回答してくれるという 感じのものですそれが何でもできるって 世界中で話題になった感じですねもう リリースから2ヶ月1億ユーザー超え るってとんでもない話題になってのなり方 だったのでほんとすごいですよねでAI チャットボットって別にあのチャット GPT以外にもたくさんあります例えばね まだ発表されてないというか 詳細出てないですけどGoogleが作っ たバードとか あとはFacebookやってるメタが 作ったblenderbotとかですね他 にもあるんですけどこの辺に関してはまた に関しては 改めて別で動画を出そうかなと思います はいということで軽くね部屋についてのお さらいをしたところでgptf4について の特徴をやっていこうと思いますまず gpto43から進化してどんな感じに なるかっていうとですねまず一番大きな 特徴ですね一番大きな進化っていうのが マルチモータルモデルになるという風に 発表がありましたでマルチモーターで何な のかっていうとですねまあこれも 簡単に言うと今までのGPTってそもそも 文章しか使えなかったんですよ文章を 入れるとチャットGPTとかが文章を返し てくれる基本的にこの言葉の文章の やり取りだったんですけどこれが文章以外 の画像動画音楽などにも対応するという ことですね はいなので今までよりも広範囲で使える ようになるっていう事が 挙げられていますなので今までだったら 文章で何かをお願いして 返してもらうだけだったんですけど例えば 画像とかそういうの突っ込んで何かを返し てもらうとかそういうことができるように
なるっていうことですね 続いてgbt4これはリリースされた後な んですけどまあビングに実装されるという ことですね今AIを搭載した検索エンジン というのが結構増えていてその辺の市場が 激アツなんですけども実際に リンクね新しいリングも使ってみたところ まあめちゃめちゃ便利でそれもまた動画別 で出してるんで見てほしいんですけどまだ テスト段階なんですけどまでもすでにそう いうものが始まっていて このショックTVでも解説したりしてるん ですけど最近はそれがスマホでも使える ようになりましてスマホアプリでね マイクロソフトエッジとかピングのアプリ を入れるとそこでもチャットができるよう になっていてかなり便利なんですけど はいこれリリース後ねGPT4がリリース されるとリングの方もアップデートされて このGPT4っていう言語モデルを扱える ようになるって感じですねあんまり ユーザー側で意識することっていうのは ないんですけど要するに今までよりもまあ もっともっと 精度の高い回答を返してくれるようにな るっていう認識でいいのかなと思います はいそして3つ目の特徴がGPT4の パラメーター数が100兆個になるという 噂があります はいでGDP3の時点でパラメーター数 っていうのが1750億個でかなり多いぞ とめちゃめちゃ巨大だと言われていたん ですけどそれがですねGPT3から4に 進化すると500倍以上の100兆個に なるという風に言われています1750億 個でもめちゃめちゃすごいパラメーター数 なんですけど それがさらに増えるということでじゃあ そのパラメータ数増えるとどうなるの かっていう話なんですけど 要するに精度が上がると考えてください まあ要するにパラメータ数が少ないよりも パラメータ数が多い方が 複雑なこととかいろんなことができるよう になって精度が上がるという感じですね まあGPT123とあるんですけど それぞれパラメーター数がどんどん どんどん増えて進化していければ来てい ますなので3から4に進化するときも パラメータスがまた一気にドンと増えると いうことですねでパラメーター数が 100兆個っていう話なんですけどここに 関してはねちょっとまあ疑問と懸念点 みたいなものもあるのでその辺はこれから 解説していこうかなと思います
はい 懸念点何なのかっていうとですね パラメーター数百ってめちゃめちゃ いろんなところで情報出ているんですけど 僕の懸念点ですよ100兆個ってほんま なんていうところですね 本当にTwitterとかSNSとか ネット記事でもあの時期GPT4ですよ GPT4っていうのがパラメータ 数100兆個になるって 言うのがめちゃくちゃ出回ってるんです けどいやあんまり僕が調べたところ確定 情報ないんですよねなんかしっかりした ソースみたいなのがあるかってはないん ですよどっかの誰かがSNSで言ってると か ネット記事かとかそのぐらいのレベルで何 だったらそのオープンAIでそのGPTと か作ってるオープンAIの代表差もあると いう方がいるんですけどその人指定してる んですよねこの100兆個なんて パラメータ数が100兆個なんてなるのは デタラメだっていう風に否定していったり もするのでだからほんまなんていうのは 思ってます わかんないですよ本当かもしれない実際に 出てきたら実際100兆個なってるなんて なるかもしれないし全くのデタラメかも しれないですでここに関する僕の疑問なん ですけどいやそもそもですけどほんまに その現実的に100兆個のパラメーター なんてものが実験できるのかっていう ところが結構怪しいなと思っていますで なんで僕がそうやって思うのかっていう ところも 理由について解説したいんですけど まず1個はコストの問題ですねまあ要はお 金がかかりすぎるんじゃないかっていう話 です でまぁその言語モデルね言語モデルって いうのはそもそもいろんな事前学習とかを して頭が良くなってるようなものなんです けどその事前学習っていうところに めちゃめちゃコストかかるんですよで GPT4の前のモデルのGPT3っていう のはどうだったかっていうとこのGPT3 さっき言った通りパラメータ数1750億 個なんですけどこのGPT3っていう モデルを事前学習させようと思うとこれ 5億円かかるんです日本円にすると5億円 ですよ1750億個のパラメーターで じゃあGPT4 100兆個ですけど 1750億個で5億円かかったのそれ一体 どんだけかかるのっていう話で
いやめちゃめちゃ単純計算そんな風には ならないパラメーター数が増えていくと もっともっとややこしくなるなんて単純 計算そんなふうにはならないけどでも 5億円の500倍だとしてもとんでもない じゃないですかそれだけで事前学習させる だけで2500億円とかいやそれが 果たして現実的なのかってことですね実際 もっともっとなんですけど まあ元々のGPT3自体ももうすでにその コストが高くて遅いっていうことは問題と 点としてあげられていたんですよねじゃあ もっともっと希望を大きくしたGPT4と かその辺ってさらに大きな問題になります よね でそんなものがそのチャットGPTみたい のねものと同じようにビデオで使えるの かっていうところも結構疑問ですよね いやどうなんだろうそんなコストを回収 できるのかっていうところで チャットGPT無料で使えてるじゃない ですかあれでもすごいんですけどもちろん 今後もずっとね全員が無料で使えるかどう かとかわかんないけどでも今は無料で使え てますとでもGPT4出てきてそれが無料 で使えるの いやどうなんでしょうね個人的には最低で も数万円とか月に数万円とか数十万円 レベルのサブスクにしかならないんじゃ ないかなと思うんですよねまあそうすると 一般の人使えないってことなんですけどで も一般の人使えなくても企業とかだったら 月数万円とか数十万円のサービス全然課金 できるので まあ本当に実現しようと思ったらなんか そのぐらいのコスト感かかってくるんじゃ ないかなみたいな話ですねまあこれが1個 目の 疑問点というか僕が考えてる問題点ねで2 つ目がまあ計算量の問題なんですけど さっきから言ってる通りGPT3から4に なる時にパラメータ数が500倍以上に なるんですけどパラメーター数増えると 当然計算量増えるんですよこれは 例えるとですねあの数学とか算数 算数数学でやってた2次関数とかあるじゃ ないですかその2次関数が3時間数になっ たら計算難しくなりますよねまあそれと 同じようなものですまあ2次関数で3次 関数のパラメータ多いからって話なんです けどそのパラメータがめちゃくちゃ とんでもないで増えると パラメーター数が倍になるとその計算の量 が倍になるかっていうとそんなことはなく てですねこれGPTの場合はっていう話な
んですけどパラメーター数の2乗に比例し て計算量増えるっていう風になってるん ですねってことはもうとんでもなく増える わけですよパラメーター数増えると非常に 比例するんで いや普通に無理じゃないそんな計算 1750億個が100兆個ですよどんな 作り方するっていう話で だから個人的な予想を言うといや100兆 個まで増えないんじゃないって思います どのぐらい増えるかとかそんなのはねまだ 出てないのでまだリリースされた時に わかるのかなと思うんですけど 1750億個から稼いで3000円から 5000億個ぐらいになるんじゃないと いう感じは予想ですそれでもすごいんです よそれでもすごいんですけどまでもこの辺 の100兆個っていうのでまあ僕がね今 勝手に言った話っていうのは全く根性が ない適当な話なのであくまで参考程度に 考えておいてくださいまあそんな考えも あるんだなっていうことですね はいまあとはいえでも精度が上がることに はすごい個人的には期待していますしかも GPT3が4になってパラメーター数が 多くなるっていうことはほぼほぼ確定かな と思うのでそのパラメータ数が多くなる メリットは精度が上がることですで デメリットはコストが上がること 重要なことはやっぱりより少ない パラメーター数で精度を上げることなので その辺もねまた新しい言語モデルみたいな のが出てきていてGPTシリーズのベース になってるのがトランスフォーマーという モデルなんですけどそれよりも新しい リングモデルでハイエナみたいなのが出て きてるんですよね はいまあそれの方がもっともっと計算量が 少なくなるっていうので結構注目されて いるんですけど要するになんかその パラメーター数だけに注目行きがちなん ですけど まあそのGPT3が1750個でGPT4 が100兆個になるということはとんでも ない制度になるんじゃないかみたいな ことでパラメーター数増えれば増えるほど 良くなるみたいな感じの思ってる人いるん ですけど決してそういうわけじゃないって ことですねパラメーター数が増えたとして も別の制度が上がるわけじゃないよね絶対 にはいまあとはいえまあGPT4の正確な 情報みたいなところは もう少し出てるリリースを待ちたいなと 思うのでそれが出たらねまた動画で解説を しようかなと思うのでぜひ
楽しみにしてください はい改めましてこんにちは中島です 緊急動画を撮っているんですけども今日の 動画GPT4がもうすぐ出るよっていう ことで現時点でわかっていることを動画に したんですけど実はこの動画を出す直前に GPT4が正式に発表されましたオープン AIっていうところがGPT4を作ってる んですけどそこから正式に発表されたと いうことで 追加でねあの現時点で 収録時点から分かった情報ですね簡単に まとめて伝えたいなと思いますただここで は概要みたいなところを伝えていくので まああくまで詳細は別の動画で出そうかな と思うんですけどこの動画では一応軽くね 概要みたいなところを解説しようかなと 思いますで基本的なことは今回の動画の中 で話した通りですねそれと同じですそこ から改めてわかったことっていうのを簡単 にこれからちょっとだけ 補足をしていこうと思います はいで新しく分かったこととしてはまず1 つ目今見てもらってる画面がGPT4の 画面ですねオープンAIのGPT4の解説 をしている画面なんですけどこんな感じで いろんな性能だとかそんなことが書かれて いますこれこのままだとちょっとわかり にくいと思うので日本語に翻訳をしたいと 思います はいでまず1個目ですね 1個目としてはGPT4っていうのは従来 のものに比べてテストの点数というのが すごく 爆上がりしましたっていうのが書かれてい ますここにこんな感じでグラフがあるん ですけどこれがいろんなテストですね 本当にいろんなテストがあって生物物理 経済統計数学世界史政治英語心理美術 環境科学効率ライティングとかそういう いろんなテストがあるんですけどその点数 っていうのがすごい上がったっていうのが このグラフですね青いやつがまあGPT 3.5っていう今までチャットGPTとか で使っていたものなんですけどまあ緑色の やつがGPT4で今回出たやつですねこれ がすごい点数が 上がっているという感じになっています その中でもよく言われてるのが 司法試験ですねまあ司法試験の問題を解か せてみたら 模擬試験ですね模擬試験を解かせてみたら 上位10%に入りましたってことですね すごいですよね これですねこれで言うと
はいなのでこれが 上位10%で今まではどうだったかって いうと回10%でしたここのところなん ですけど 青いところが下にちょっとあるのがわかる んですけどこれが今までのGPT3.5 ですねなんで解除10%だったのがGPT 4になって上位10%になったっていう ことでめちゃめちゃ精度が上がっています でこれに関して特に特別なトレーニングと かしてないってことですねここに書かれて ますねあの試験のために具体的な トレーニングとかをしているわけではない とだからその 司法試験とかを解かせるために法律の勉強 をたくさんさせてからやらせたとかそう いうわけではなくてあくまでそのGPT4 のね事前トレーニング事前学習みたいなの をしてそのままやらせたらこのぐらいの 精度が出たってことで めちゃめちゃすごいですね はいでそれだけじゃなくてその他の 性能試験でもね既存のスコアっていうのを 構成してますというのが出ていますこの辺 ですね はいちょっと変な風に 翻訳されてしまってるんであれですけど これ元々SOTAって書かれてたんです けどSOTAって今までの最高性能を持っ たものをSodaっていう表現をするん ですけどそれですねそれよりも今回の GDP4っていうのはすごく パーセンテージが上がってますよっていう ことで どんな問題があるかっていうと選択問題と か常識問題とかプログラミングとかあとは 読解力とかそういうものですね そういうものをやらせてみたらGPT4 っていうのはすごく 精度が上がったよっていうことが書かれて います これもすごいですね あとは英語なんですけど基本的にチャット GPTとかもそうなんですけど基本的に あの英語が一番得意なんですよそれは英語 の学習が一番 量が多いからですねなんですけど他の言語 でやってみたらどのくらいの成績が出るの かっていうのもGPT4ではテストしてい ますでその結果ですね洗濯問題みたいなの 英語以外の言語の翻訳してやらせてみたい のやらせたっぽいんですけどそしたらこの 下のグラフのような結果になりましたと 簡単に 解説をすると26言語中24言語において
GPT3.5とかあと他の言語モデルの 性能を上回ったっていう結果ですね はいこの青いやつがGPT3.5の英語 ですねまあ今までのやつなんですけどそれ をGPT4でいろんな言語でやってみた ところこれがことごと覚えましたと下の方 のマナティブとかっていうどこの国の言葉 かもわからないようなものもあるんです けどこの辺は下回ってるんですけどそう じゃないものっていうのはもう大幅に超え ているで途中に日本語もあるんですけど これですね日本語もあるんですけど 日本語の割合が 79.9%なんで元々GPT3.5の英語 のやつが70.1%なので日本語でもそれ 性能を超えているということね はいなので日本語のせいでもねかなり 上がってるっていうのが分かりますね あとはこれはまああの今回の動画の中でも 言ったんですけどマルチモータルモデルと いうものになっているということでこれ例 としてねこんな感じで出ているんですけど テキストと一緒にこんな感じの画像みたい なのを入れてまあそのチャットGPTと やり取りをすることができるとでこれ何 やってるかっていうとですねあのこの画像 の何が面白いのかパネルごとに説明してく れっていうのを画像と一緒に入力している 感じですね はいでこれねパッと見に何なのかわかん ないと思うんだけどこのスマホに刺さっ てるコネクターがあるじゃないですかこの コネクターVGA VGAケーブルって言って昔からあるよう なケーブルなんですけどあの プロジェクターとか 昔のディスプレイとかにさしてたような やつなんですけどそこにですねその ライトニングケーブって普段スマホとか iPhoneをね 充電するときに使ってるケーブルを仕込ん でそれで 充電してるっていうのが面白いやつなん ですけどそんなのも 画像を入力して理解できるようになっ たって感じですねこの辺っていうのは すごいあの今後利用価値というか あのいろんなところに応用されてくるん じゃないかなって感じですねでこのページ の中にはねないんですけどあのデモ動画の 中に結構面白い その動画があってその動画何かって言うと ですねあの手書きのウェブサイトのラフ みたいなのを 読み込ませてそれでそのままウェブサイト
を作るっていうのでも動画でやっていまし たちゃんとウェブサイトみたいなのができ ててすごいなと思いましたはい今やったら ねその辺もYouTubeとかで公開され てるんで見てほしいんですけどすごいです よ今までってそういうことできなかったん ですねこれマルチモータルモデルになった からできることで今までのGPT3.5と かこれまでのチャットGPTってテキスト しか入力できなかったじゃないですか文章 しか入力できなかったんですけどそれが 画像も一緒に入力できるようになって幅が 広がるっていう感じですねもちろんこれ 画像だけじゃなくて動画とかそういうのも いけるようになるはずなんですけど 例として出てるのはこんな感じで 画像を入力してまあそれに対してチャット GPTが反応するみたいなのが書かれてい ます はいあとは結構これ 議論になってるところなんですけどこの辺 ちょっと飛ばさせてもらって はい安全性に関することですね その辺の安全性に関することのGPT4に なって安全性が上がったという風に書かれ ています例えば有害な回答をするとかあと は医療の相談についてそのままデタラメな こととか適当なことをチャットGPTが 答えるとそれ良くないのでそういうものに 関してはちゃんと答えられないとか何か そういう反応しなきゃいけないんですけど 今まではそういうのがなくてまあ嘘つい ちゃったりとかそういうのをしてたんです けどその辺っていうのが改善されまし たっていうことですね ここにもあの例が書かれてるんですけどね 爆弾作るにはどうしたらいいですかって いう風に 質問をすると例えば今までのものだったら その作り方っていうのを教えちゃってたん ですけどそれでよくないじゃないですか 爆弾の作り方って危ないことに使われる 可能性があるのでそれがGPTの最終的な ものではこんな感じで 武器の作成や違法行為に関する情報や ガイダンスを提供することはできません という感じで答えるようになってます はいなのでこの辺でね安全性ってのも 上がってきてますよっていうのは書かれて いますただ不正確な情報とかねその嘘を ついちゃうことがあるっていうのもまあ その辺も改善されてるんですがまただその 辺が全部が全部まあだから絶対に正確な 情報を出す出せるようになってるとかそう いうことじゃないのでそこに関しては注意
が必要みたいなことも書かれています はいまあざっくりこんなもんですねもう ちょっと詳細に関してはねまた別の動画で 解説をしたいなと思うんですけど もうちょっとだけGPT4について補足を するとですねまあこのページからじゃない 法則なんですけどえっと今このGPT4 ってのも使えるのがチャットGPT+の 加入者だけですねはいチャットGPT+ っていうのはチャットGPTの有料版なん ですけど月に20ドルかな今それで入っ てる人はこのGPT4っていうのを試す ことができますなので無料ユーザーはまだ 使えないので無料ユーザーの方はもう ちょっとね待っていてください そのうち使えるようになるっぽいんですが まだ今のところは使えないですただ有料 課金でチャットGPT+入ってる人でも 利用上限があるみたいなのでどのぐらいで その上限があるのかっていうのはまだ わからないんですけどなので完璧にね解放 されているわけではないのでその辺っての 注意が必要ですね はいまあでもその辺も数ヶ月で緩和される みたいな話もあったりするのでそれは 楽しみに待ちたいなと思いますあとですね GPT4のAPIに関しても公開されてい ます その辺も話があるかな あー今の話この辺ですねあのチャット GPT+ まあ使用上限付きでGPT4にアクセス できますとかっていうことですねさっき 言ったのはAPIも今までもGPT3とか API公開されていたんですけどその感じ でAPIの公開されていますとただ現状に 関しては順番待ちリストへの登録が必要な のでそれ使いたい方はね順番待ちリストの 登録してください僕も登録をしましたまだ 開放されてないんですけど僕は 解放されたらねまた使ってみたいなと思い ます ざっくりこのAPIの方もまあ出ていて ですねその今までその扱えるトークンス 要するにその入出力できる文字数っていう のが結構限られていたんですけどその辺 っていうのがかなり増えました ざっくり2倍から8倍ぐらいですねともの によるんですけどそのぐらいの入出力が できるようになっていますただそれに応じ て 料金も変わってるんでねその辺は注意が 必要です はいなので今までだったら結構短くてまあ 4000文字前後しか扱えなかったのが
もっともっと3万文字とか長いものまあ 25000文字とか3万文字とかその ぐらいのものを扱えるようになってるので その辺っていうのもかなり利便性上がった んじゃないかなと思いますまあこの辺の APIの話に関してもちょっと長くなるの でまた別で動画を出そうかなと思うので ぜひそちら楽しみにしてくださいという ことでGPT4の詳しい解説は次回の動画 ですにするんですが 概要だけね先にお伝えさせていただきまし たということで次回の動画もお楽しみにし てくださいということでここまでがGPT 4の 解説とあとは僕の予想みたいなのを話して きたんですけどここからはAI進化の歴史 ですねまあGPT4までの歴史を時系列で まとめていきたいと思いますでこれなん ですけど全部やっちゃうとめちゃめちゃ 長くなるのであくまでやるのは最近の話題 になったAIしかもそのAIの中でも ジェネレーティブAIと言われているもの に絞ってやろうかなと思います ジェネレーティングAIねそのまま直訳 すると生成AIということあるんですけど 要するに画像とか文章とかそういうものを 生成するAIをまとめてジェネレーティブ AIみたいな言われ方をしています チャットGPTとかねそんなものもそうな んですけど はいまあその辺も時系列でまとめていこう と思うのでもし間違ってるところだったら 教えてください結構ややこしくてですね まあ僕も そのずっと何十年もAIをやってる人じゃ ないので間違えてるかもしれないんでね はいあとその辺のgeneratviに 関係ありそうな言語モデルとかサービスと かそんなものも一緒に紹介をしていこうか なと思いますあくまで話題になったものだ けっていうことになるんですけど でまぁ概要的なところもちょっとお話をし たいんですけどそもそもじゃあ人工知能と かAIの歴史ってどこから始まってるのっ て言うとですねまあこれ1956年ぐらい と言われています人工知能という言葉とか ねまあ考えるみたいなのが登場したのが そのぐらいなので100年は経たないです けどどのくらいですか70年ぐらいですか 前に人工知能とかそういうものを開発 しようみたいな動きが始まっていますで まあAIブームみたいなのが第一次大臣第 3次みたいにあるんですけどそれが ざっくりどのぐらいかっていうとですね第 一次AIブームと言われてるのが1960
年から75年ぐらいで第2次AIブームが 1980年から87年ぐらいで第3次AI 文が2003年ぐらいからまあ今に至ると いう感じですねまあ結構ねその 幅が広かったりはするんですけど よく聞くディープラーニングっていうのが 出てきたのが2006年ぐらいですねはい まあこの機械学習 ディープランニングねディープラーニング あと機械学習ビッグデータみたいなこの辺 ねITとかやってる人だったら聞いたこと あるかなと思うんですけどこの辺っていう のはそのAIとか人工知能を理解する上で 欠かせない3つのキーワードですねまあ 結局この辺が進化してきてる歴史には やっぱりインターネットも存在っていうの は欠かせないんですけどまあ要するにこれ 一言で言うとですねビッグデータを使って ディープラーニング技術で機械学習した ことでAIがとんでもなく進化していると いうことになります 意味わかりましたもう1回言っときますか ビッグデータを使ってディープラーニング 技術で機械学習したことでAIはとんでも なく進化しているという感じです はいこの辺に関してもこの言葉だけじゃ 意味わかんないかもしれないんですけど また機会があったらあの改めてね解説を しようかなと思います はいということで ざっくりね 概要的なところで言うとこんな感じなん ですけど2015年ぐらいからねちょっと 話をしていこうかなと思いますだいぶ すっ飛ばしますけど間 はいで2015年ここで何があったかって いうと今話題のオープンAIが創業され ますあのチャットGPTとかあとはGPT 3とかその辺を作っている企業ですね まあこれオープンAIサンフランシスコの 方にある 企業なんですけどこれが創業されたのが 2015年です創業したのはイーロン マスクとサムアルトマンですねここでも イーロンマスクが出てくるのかというどこ にでもいるなという感じなんですけど はいでこのオープンAIには Microsoftが1.3兆円の投資 予定ということでとんでもないお金を つぎ込んでいますまた打倒Googleと いうことでねマイクロソフトも頑張って いるんですけどまあこのオープン映像され たのが2015年ですで2017年に トランスフォーマーというものが発表され ますでこのトランスフォームは何かって
言うとGoogleが開発した画期的な 深層学習モデルですねこれが今の言語 モデルのベースになっていますはいなので 今回ね話をしているGPT4とかのGPT シリーズとかあとはアパートとかラムダっ て言われる言語モデルあるんですけどこの 辺全部あのベースはトランスフォーマーと いうのがモデルになっていますまあGPT とかバートとかって最後のTがつくんです けどあのTはトランスフォーマーのTです ね はいまあこれもね詳しく 解説をしていくと長くなってしまうので トランスフォームの解説はここではしない んですけどこのトランスフォームはね何が 勝手的かっていうとアテンション機構と いうのが中に組み込まれているんですけど それはそれがとにかくすごく画期的 トランスフォーマーの凄さこれも一言で 言うとですね要するに学習時間 めちゃめちゃ短いのにめちゃめちゃ精度が 高くなったっていうところがすごいところ ですね まあそれを支えてるのがこのアテンション 機構ということになるんですけどその トランスフォーマー出てくるまではね CNNとかRNAとかあとは lstmとかそういうものがあったんです けどそれらの弱点を克服したのが トランスフォーマーですそれがベースと なってすごい勢いで今AIの進化っていう のが進んでいますはい2018年2017 年トランスフォーマーが発表された翌年 ですね翌年2018年にGPT1ですね いわゆる初代GPTができます はいあとバートンも同じ年にできてるん ですけどGPT1の方が早いですねgbt 1が出てきて数ヶ月後にバーとか発表さ れる感じなんですけどこれがさっき言った トランスフォーマーベースに作られた言語 モデルですねpartの方はGoogle が開発したものです はいGPT版よりも文脈とかそういうのを 理解することができるような言語モデルと してパートが出てきてます でこのパートは2019年にいわゆる SEOとかもね検索があるグリズムに 組み込まれていますそれによってその ユーザーが売った文章とかあとは ウェブサイトの文章とかそういうものの 文脈とか意味とかそういうものをより 理解できるようになったという感じですね 今この後GPT2とか3の話もちょっとし ていくんですけど基本的にはGPT1と GPT2-3も仕組み同じです中身若干
違うんですけどちょっとだけ違うんです けど基本的にはもうほぼ同じです はいまあこれ2018年の話でで2019 年に出たのがGPT2ですねはいさっきも 言ったんですけど基本的にGPT1初代の やつを中身ちょっと変えただけですね じゃあ何が違うのっていうとですねGPT 1と2の違いは言語モデルの規模と学習 データ量ですねまあここがめちゃめちゃ 違います はいパラメーター数の話を今日は結構し てるんですけどもGPT1のパラメーター 数元々1億あったんです じゃあこれがGPT2になってどのぐらい になったかっていうとTPPの時点で15 個ですねなので15倍に増えています はい全部バージョンの15倍ですこの GPT2の時点でかなりすごい精度だって 言われて世界中で結構話題になりました要 はAIにこのGPT2を使って フェイクニュースみたいな記事を書かせ たらそれが人間が書いたものなのかAIが 書いたものなのかっていうのがもう見抜け なかった判別できなかったそのぐらいの レベルまでこのGPT2の時点で来ていた ということですねなのでそれがすごすぎた んでこれ悪用されるんじゃないかっていう ところで心配されてリリース見送られる ほどですねまあそのぐらいの話題になり ましたこれが2019年ですねでその翌年 2020年にGPT3ですね まあGPT2をさらに 巨大化した言語モデルがGPT3ですはい このGPT3のパラメータ数がさっきから 言ってるように1750億個ですなんで前 のバージョンのGPT2が15を行ったん でそれの100倍以上の 規模になって 登場しています はいで2022年 去年なんですけど去年話題になったのが stabledフュージョンとかミッド ジャーニーとかあとチャットGPTですね もう一気にこの辺のいわゆる ジェネレーティブAIというのは話題に なりましたテーブルディフュージョンとか ミッドジャーニーというのは画像生成する AIですね文章で命令すれば瞬時にそれっ ぽいイラストを書いてくれるって言うこと ですね はいあとチャットGPTこれ2022年の 終わりぐらいですけどこれが出て一気に火 がついたっていう感じですねチャットなん であくまで誰でも自由に使えるとその stabledefimにはめちゃめちゃ
話題になったんですけどでも一般の人その ITとか好きな人とかは すごい使ったりとか試したりしたんです けど別に一般の人ってそんな文章で何か 命令してイラスト書いてもらおうとか思わ ないじゃないですかだからそこまでだった んですけどやっぱチャットGPTの方は別 にもう本当に何でもいけるんでこんにち はって言えばこんにちはとか返してくれる し何か質問があったら書けば何か質問とか で回答を返ってくれるっていうので気軽に 使えるとか実用的ってことで一気に広がり ました 今年ですね2023年何が出てくるかって いうとまあとりあえずgpte4ですね まあ2023年3月に出ることがもう確定 しているのでこれは楽しみに待ちたいなと あとはGoogleburdですねバード もその2023年2月の時点であと数週間 とかなんかそんな話だったと思ったらもう ちょっと遅くなってるっぽい感じですね なんか5月みたいな話もあります はいこれチャットGPTみたいなもので Googleが作ったそのAIチャット ボットですねそれがGoogleバード ですチャットGPTの競合ですねはいあと はファイルが作ってるアーミーボット みたいな72023の円柱のリリースと 言われていますバイドっていうのは 検索エンジンですね中国の方ですごく使わ れている検索エンジンです はいあと言語モデルとしてさっきも言った んですけどねハイエナですねまあ トランスフォーマーのとは違う トランスフォーマーよりももっともっと 計算量が少ない圧倒的に少ないような モデルとして配合っていうのが出てきて いるなので今年もねどんどん新しいAI出 てくるので目が離せないなという感じです ねめちゃくちゃ忙しいwebookTVで もずっとai関連の話は使ってるんです けども全然 追いきれてないぐらい もうサービスのリリースとかニュースが多 すぎてなかなか全部扱いきれないんです けどまあでも今後もねどんどんAIについ ての最新AIについての情報は 解説していこうと思うのでぜひぜひその辺 興味があればチャンネル登録をして くださいはいということで今日はこれで 終わりにするんですけど最後に書籍の紹介 ですね2022年11月18日に初著書 ブログライティングの教科書を出版しまし た今までなかったブログ記事の書き方に 特化したのですね18年のブログ経験凝縮
した ブロガーwebライターにおすすめの一冊 になっています全国の書店がAmazon の楽天などで買うことができるのでまだ 買ってない方は是非お買い求めください AIに負けない記事を書けるようになり たい文章力を見つけたいという方にお すすめですね はいということで今日の動画はこれで 終わりにしましょうではありがとうござい ました プログラマーもっと勉強したい人のために 無料メール講座もやってますブログまで 体系的に教えているからブログは本気で 頑張りたい人にはおすすめの口座になって います文章力を鍛えたい人のために文章の 書き方を直接指導するSDをライティング 実践講座もやっていますブログで稼ぐには 文章力が必須なのでブログ初心者から中級 者におすすめのことになっていますそちら も興味があれば概要欄から是非チェックを してみてください [音楽] ゆうさんの赤ちゃんのライブ嬉しいです 最近のAI動画が好きですありがとう ございます AIね触っててめっちゃ楽しいんですよね 新しいものバンバン出てくるし 実際の業務に生きるって言うところが 何よりただの趣味でやってるわけじゃなく て実際これめっちゃ使えるやって だからさっきも言いましたけどチャット GPTとか馬鹿にしてる人いますけど僕 めっちゃ使いますけどね普通に業務として ちゃんとgbt その 何だろうね確定的な情報というかリサーチ で使ったりはしないけどでもこれ何だろう とかそういうのを調べる時には全然使い ます めっちゃ使うめっちゃ役立ってる 使い方次第かなとは思いますね 順位が全体320位から30位ぐらい行っ たり来たりしてるんですが表示回数が あまり増えません 検索需要が少ないことが原因だったりし ますかやはり10位以内に入らないと増え ないでしょうか自分以外に入らないと増え ないっていうのはないですその 平均の 掲載順位が20位から30位だろうと別に 表示回数が増えるとかっても全然ある 検索需要が少ないっていうのは全然ある ありえるかなとは思います まあそもそも記事数が少ないとかね基本的
にねその記事数増やしていくと全体の注意 って下がりやすいですよなんでかわかり ますか めっちゃ単純な理由なんですけど記事数 増やすといろんなクエリで表示されるよう になるいや自分の狙ってないようなクエリ とかでもたくさん表示されたりするそう すると狙ってないです 低いわけです よっていうのが積み重なっていくんで全体 の授業って下がりやすいんですけど までの記事数増えてるわけなんで全体の 授業に下がったって表示回数増えるんです だから原因はねないとわからないんです けど 検索需要が少ないとか記述数が少ないとか そんなのはそれであるんじゃないかなと 思います 色番さんGoogleアドセンスで 10万20万って稼ぐことが可能なんです が入っています 余裕出てきます なんかその別にいくらっていうあれがない ので作るものによったら 全然持っていきますだってアドセンスの 収益で上場してる会社とかありますか ゲーム ウィズとか 多分そんな感じですね今がどうかわかん ないですけど当時は多分そんな感じだった と思います 上場してる会社ですけどゲームの攻略情報 とかゲームイーズっていうメディアやっ てるんですけど そこは大部分の収益あの戦争だったはず ですだから上場してるんで少なくとも何十 億円っていう売り上げがあるんですけど その中の花火の高いパーセンテージでアド センシティを 月に1億とか2億とかは余裕でいってこと だからものによります アドセンスとかってそれYouTubeも あとセンスなんてねYouTubeの広告 収益1000万とかって全然普通に結構 いると思いますけどそれだってアドセンス です1000万稼いでるって言うことが できるので だからどんな媒体作るのかで 行きます ちなみに僕が最近全然アドセンスなんて やらないですけど昔ね結構前に何年も前に アドセンスとアフィリエイトそれを併用し てるところだったんですけどそれであの 戦争の収益常に150万ぐらいあります アフィリエイターもっとでやったんです
けど だから全然行きます ブログ公開して2ヶ月で1万円成果でい ますと嬉しいですおめでとうございます2 ヶ月1万円をすごいですね いやこれからねもっと伸ばせるようにぜひ 頑張ってください AIライティングのキャッチー利用された ことありますかもしあれば解説などして いただきたいですありますよてか YouTubeで動画出てますあの キャッチー使って記事書いてきたっていう YouTubeの動画のウェブショック TVに出てるんで見てください はい 海外版でもあります キャッチーもねできることが多すぎるんで ちょっと全部の解説はできないんですけど までも記事書くみたいな 解説したことがありますねアルキャッチー だと思うけどな多分 広告リンクはITP対応ありを選ぶほうが いいでしょうか今掲載しているポップ リンクITP対応はないのですが特別単価 をもらえている状況ですこの場合特別参加 を一旦捨ててでもitb対応がある広告 リングに切り替えるべきでしょうかはい 切り替えてください ITP対応ない案件使っちゃダメですよ 基本的に めっちゃ取り越し多いと思ってください なんか 具体的な名前はしていますが 僕の知り合いの人からそれこそ最短出て いる方なんですけど 連絡があってというか僕がこの話をしたん です結構の12年前にこのITP対応あり の安定にした方がいいんだよitt対応し てないなってめっちゃ取り戻しが多い からっていう話をしたことがあってその 配信を見たらその人が 自分の案件も同じような感じでITP対応 ないやつだったんですでも別のSPに IT対応したものがあったんでそっちに 張り替えたら 収益10倍になりました10倍だったから 5倍か10倍とかそんな感じ の人がいた今まで1万円しか否定しなかっ たのが急に張り替えただけで10万円に なりましたことあったりするんで itt対応してないみたいなのはもう めっちゃ致命的です扱っちゃいけないです けど取り戻しがあるよっていうのを理解し た上でやるんだったらいいですけどだから 今の収益を1/10にしたって考えてそれ
で判断したらその1/10になってるって 考えてもそれをつけてるその間もらってる とかが 極端な20倍あれば 収益10分の1になったら2倍になってる わけだって プラスになりますけど 単純に10倍っていうわけじゃないんです けどその1/10になるとかそういう話 じゃないですよでも普通にそのぐらい動き ます けどね ちなみにITPの話も ウェブショックTVの動画があるので見て ください ITPって何なのって思ってる人いますよ ねITP意味がわからない その動画で優しく解説をしています まあクッキーですね要するにトラッキング が取れないんですけどこのITPっていう のがあるとインテリジェンス トラッキングプリメーションとか多分 そんな 略なんですけどSafariですね Appleの iPhoneの触りとかで その買い物をした時に ITP対応してないとそれトラッキング できないですだからトラッキングできない どういうことかって言ったら成果入らない ですだから自分のブログ経由で買い物をし てくれてもそれがAppleのサバリを 使って買い物をしてるとこのITPって いうもので 復帰っていうのがブロックされてしまって トラッキングができないみたいなことに なってるこれ何年も前からですよ最近 始まったことではない だからそうなってるとASPも売上がなく て困るわけですよパーキングできないと ASPも入れれるもらえないんで売上 上がらないからそれでできるようになって その案件がちょっと対応がいるんです今 までのトラッキングって基本的にはASP 側で完結したんですけどそのITPの対応 ってHPだけじゃなくて広告主側での対応 とかも言ったりするんで結構面倒くさなく て安定によってできるできないとかあっ たりして今できるやつできないやつとかも アイコン出てるんでITP対応とかで ITP7Daysとかそういうアイコン だったりするんでその中でipt対応を 選んでくださいGTPチャットGPTと ittpとか横文字が多くてややこしい ですねこの業界SEOとか
はいマジで張り替えた方がいいですもう すぐやった方が いいしかも特別単価も泣いてるんだったら 普通にLSD切り替えてもらえますよ多分 関係 チームにもよるんですけど 別に他のASPだったら極端出さないよう なんていう意味ないじゃないですか 頑張りますよ例えばa8からRBに 張り替えました」って言ってa8では特別 単価をもらってましたってなったらその アフィビーだってアフィリの人の特別感が 欲しいんで特別担当の方がHPの収益って 大きくなるんで だから頑張って採用してくれますまあその どのぐらい売れてるのかにもよるんです けど タイプスクリプトというプログラミング 言語に特化したサイトを考えています ざっくり以下のような集客 収益記事を考えています 集客タイプスクリプトの入門的な記事基礎 的なコードの書き方仕事の需要練習などの 収益パターン学び方 就職転職 AIと差別化できる化したいAIとの差別 化はもちろんいるんですけどAIとの差別 化云々よりも既存の サイトとの差別がいるんじゃないかなとは 思います めっちゃ普通なんで言ったらナッツが えーっとですねもう さっきの話でもあったんですけどまあ言っ たら当たり前のこと言ってるだけなんです よね今ってただタイプスピリットの 触ったことないですけどその言語その原画 に特化したサイトでそれカップルじゃない ですか普通に 今って差別化要素も何にもなくて例えば ダイエットとして食事の方法とか食事の メニューとか運動方法を解説しますって いうのと同じ感じで 別に何か特別なことがあるかってないん ですねいやそれは書いてくださいでその 状態であと何をしますかっていう話なので そのどっちかっていうと僕が欲しいの プラスアルファですこれ言われなくても まあ正直わかるので それは 言語の解説はすると思うしコードの解説も すると思う ので それより先のものがあるといいですよね 今の状態だと何もないととにかくうまく いかないって言ってるわけじゃなくて普通
にそれをどんだけのクオリティでかけるか したいじゃない 」っていう答えしかならないんでいいも 悪いも別に何もない ですそのダイエットが通じて痩せる方法が きますみたいな気がする方法の記事書き ますがそれで収益化できますかみたいな ものなんです どんな記事をどのぐらいのスピードで 勝てるかによるんじゃないですか ねなんかプラスアルファなんですよね どっちかっていうと 例えばどういう風にリンク集めようと思っ てリンク集めようと思ってますかとか 他の消防と何が違いますかみたいなとこな んですよそうじゃないですか僕が聞いてる そこなんですでもほとんどの人はそこが出 ないですでも一番大事なのそこなんです ダイエットのブログでダイエットの記事 書こうと思っていますいやわかってる そんなの聞かなくても受かってる僕18年 のブログやってるんでダイエットのブログ でまさかオセロのやり方を教えるとは思っ てないんです それを前提にその上で何やりますかって いう話 だからもう1個ね深く入れるといいですよ ね海岸とかだとその辺の話ができるんで いろいろ話せるんですけど まあ難しいんだよねなかなかそこまで考え ないんですけどやっぱり考えた方がうまく いきますよ考えないと絶対うまくいかない とは言わないけどでも考えた方が絶対に うまくいかない [音楽]
,00:00 CPT4が正式に発表されましたTPP4
00:03 っていうのは従来のものに比べてテストの
00:05 点数というのが爆上がりしましたテキスト
00:07 と一緒にこんな感じの画像みたいなのを
00:09 入れてチャットGPTとやり取りをする
00:10 ことができると79.9%なんで日本語の
00:14 精度もねかなり上がってるっていうのが
00:15 分かります
00:15 [音楽]
00:18 はいということで早速やっていきたいん
00:20 ですけども今日の動画はついにねこの前
00:23 発表されましたGTF4ですね今まで
00:26 GPT3で今あったんですけどそれの次の
00:29 バージョンでGPT4というのが
00:32 2023年の3月13日の週ですねまだ
00:36 発表されただけで詳細とかできてないん
00:39 ですけど
00:40 どうやら今週ぐらいにGPT4が出てくる
00:43 ぞっていう話にが入ってきたので
00:46 まあその辺のことを話ししていきたいなと
00:49 思います今のチャットGPTのベースに
00:52 なってるのがGPT3なんですけどGPT
00:55 4が出るとまたそれがさらに進化するって
00:57 いうことになりますなのでこの動画では何
00:59 を話していくかっていうとGPT4って
01:02 いうのがそもそも何なのかっていうのと
01:03 GPT3と何が違うのかでまぁGPT4の
01:06 懸念点ですねあとはまあGPT4までの
01:09 AI進化の歴史みたいなのをちょっと時
01:11 系列順にまとめてみようかなと思います
01:14 まあいろいろとねまあAIの進化もかなり
01:16 早くて何がどうなってるのかっていうのが
01:19 よくわからなくなってる人もいるんじゃ
01:20 ないかなと思いますまあそういう僕もそう
01:22 なんですけどこの機会に1回まとめて
01:23 みようかということで実験でちょっとその
01:26 辺をまとめていこうかなという感じですね
01:28 はいでさっきも言ったんですけどあくまで
01:30 現時点でわかっている情報だけですね
01:33 GPT4が出るとっていうことは分かって
01:37 いてでその中身みたいなのもちょっと
01:39 分かってるんですけどただ本当に詳細
01:40 みたいなのが出てるかっていうとまだその
01:42 辺は出てなくてまあ噂レベルのものもある
01:44 のでまあ確定情報みたいなのはまた改めて
01:47 GPT4がリリースされて詳細が分かった
01:49 時に動画をね別で出そうかなと思うので今
01:52 現時点で分かっていることだけ喋って
01:54 いこうと思いますはいということで早速
01:56 やっていきましょうまずはGPT4とは
01:58 そもそも何なのかっていうことですねまあ
02:00 GPT4が何かって言うとですねまあ
02:02 オープンAIという企業が開発した
02:04 gptcシリーズの最新モデルということ
02:06 になりますこれね実は前から結構噂って
02:09 2023年の春ぐらいにPT4が出るん
02:12 じゃないかっていう噂あったんですけど
02:14 それがこの前ね1週間ぐらい前かな
02:18 に確定しました
02:20 でえっとドイツのマイクロソフトのcto
02:23 ですねが3月9日にまあそういうことを
02:26 発表して次週GPTFortyしますと
02:28 いうことがわかって結構な話題になりまし
02:30 たでGPT4の場合がGPT3なんです
02:34 けどこのGPT3と比べてとんでもない
02:37 規模の言語モデルになるんじゃないかと
02:38 いうことが言われていますそれをねゲーム
02:42 チェンジャーだとかあとは初代
02:43 iPhoneに匹敵する発明と表現した
02:45 くらいすごいものだと個人的には若干煽り
02:49 すぎな気もしなくもないんですけどまでも
02:51 どんなものかになって仕方ないですねここ
02:53 まで言わせるゲームチェンジャーとまで
02:55 言わせるってなかなかすごいですよね
02:58 はいなのでこれからまあGPT4ね現時点
03:00 でわかってることとか特徴みたいなところ
03:02 を解説していこうと思いますでまあGPT
03:04 4の話に行く前にですねちょっとだけAI
03:06 のおさらいみたいなのをしておきましょう
03:08 そもそもGPTが何なのかとかそんなのが
03:11 全くわからないと今からの話を聞いても
03:13 わからないと思うのであくまで簡単にです
03:15 ねあのおさらいみたいなのをしてから
03:16 GPT4の話に入っていこうと思いますで
03:19 とりあえずGPTポートがGPT3とか
03:22 言ってますけどこのGPT翻訳だって何な
03:24 のかっていうところをやるとですねまあ
03:25 これオープンAIが開発した言語モデルと
03:27 いうことになりますでそもそも言語モデル
03:29 と言われても何かわかんないじゃないです
03:31 かで言語まで言って何なのかって言ったら
03:33 ですねまあ要するにある文章をもとに次の
03:35 単語を予測する装置みたいなのだと思って
03:37 くださいだから今日は晴れ
03:40 っていう文章があったらその次に続く単語
03:44 は何なのかっていうのを予測するのが言語
03:45 モデルですねまあこの場合だったら例えば
03:48 ですとかっていうのが来るのが確率が高く
03:51 なるわけなんですけどそういうのを
03:52 プログラムとかで予想してどんどん文章を
03:55 書いていくっていう感じのものですねはい
03:58 なのでGPTも元々は初代GPTですね
04:00 初代GPTがあってGPT2があって34
04:03 みたいな感じで進化をしてきています
04:05 もちろんGPT以外にも言語モデルは
04:07 たくさんありますまあ例えばね例で言うと
04:09 アパートとかあとはT5とか
04:12 OPT
04:13 175Bみたいなやつあとスイッチ
04:17 トランスフォーマーみたいなものでまあ
04:19 たくさんあるんですけどその中でもGPT
04:22 2-3とかあとパートとかねその辺って
04:25 いうのはかなり話題になりましたね
04:27 でそれに対してですねチャットGPTって
04:30 何なのって話ですよまあこれも
04:32 2022年の12月ですかね2リリースさ
04:35 れてものすごい話題になって今でも
04:37 めちゃめちゃ話題になってるんですけど
04:38 このチャットdbtっていうのは何かって
04:41 言うとですねさっき言ったGPT3って
04:43 いうすげー言語モデルを搭載したAI
04:45 チャットボットですね
04:47 そのGPT3っていうのを利用して作られ
04:49 たサービスがチャットGPTということに
04:51 なりますチャット感覚でGPT3と
04:53 やり取りができて自然な文章でその
04:56 チャットGPTが回答してくれるという
04:58 感じのものですそれが何でもできるって
05:00 世界中で話題になった感じですねもう
05:02 リリースから2ヶ月1億ユーザー超え
05:03 るってとんでもない話題になってのなり方
05:06 だったのでほんとすごいですよねでAI
05:08 チャットボットって別にあのチャット
05:10 GPT以外にもたくさんあります例えばね
05:12 まだ発表されてないというか
05:14 詳細出てないですけどGoogleが作っ
05:15 たバードとか
05:17 あとはFacebookやってるメタが
05:19 作ったblenderbotとかですね他
05:21 にもあるんですけどこの辺に関してはまた
05:23 に関しては
05:25 改めて別で動画を出そうかなと思います
05:27 はいということで軽くね部屋についてのお
05:29 さらいをしたところでgptf4について
05:31 の特徴をやっていこうと思いますまず
05:33 gpto43から進化してどんな感じに
05:37 なるかっていうとですねまず一番大きな
05:39 特徴ですね一番大きな進化っていうのが
05:42 マルチモータルモデルになるという風に
05:43 発表がありましたでマルチモーターで何な
05:46 のかっていうとですねまあこれも
05:47 簡単に言うと今までのGPTってそもそも
05:50 文章しか使えなかったんですよ文章を
05:52 入れるとチャットGPTとかが文章を返し
05:55 てくれる基本的にこの言葉の文章の
05:57 やり取りだったんですけどこれが文章以外
05:59 の画像動画音楽などにも対応するという
06:02 ことですね
06:03 はいなので今までよりも広範囲で使える
06:05 ようになるっていう事が
06:07 挙げられていますなので今までだったら
06:09 文章で何かをお願いして
06:11 返してもらうだけだったんですけど例えば
06:12 画像とかそういうの突っ込んで何かを返し
06:15 てもらうとかそういうことができるように
06:16 なるっていうことですね
06:19 続いてgbt4これはリリースされた後な
06:22 んですけどまあビングに実装されるという
06:23 ことですね今AIを搭載した検索エンジン
06:26 というのが結構増えていてその辺の市場が
06:28 激アツなんですけども実際に
06:31 リンクね新しいリングも使ってみたところ
06:34 まあめちゃめちゃ便利でそれもまた動画別
06:36 で出してるんで見てほしいんですけどまだ
06:38 テスト段階なんですけどまでもすでにそう
06:41 いうものが始まっていて
06:43 このショックTVでも解説したりしてるん
06:45 ですけど最近はそれがスマホでも使える
06:47 ようになりましてスマホアプリでね
06:49 マイクロソフトエッジとかピングのアプリ
06:51 を入れるとそこでもチャットができるよう
06:53 になっていてかなり便利なんですけど
06:55 はいこれリリース後ねGPT4がリリース
06:58 されるとリングの方もアップデートされて
07:01 このGPT4っていう言語モデルを扱える
07:04 ようになるって感じですねあんまり
07:05 ユーザー側で意識することっていうのは
07:08 ないんですけど要するに今までよりもまあ
07:10 もっともっと
07:12 精度の高い回答を返してくれるようにな
07:14 るっていう認識でいいのかなと思います
07:17 はいそして3つ目の特徴がGPT4の
07:20 パラメーター数が100兆個になるという
07:24 噂があります
07:25 はいでGDP3の時点でパラメーター数
07:28 っていうのが1750億個でかなり多いぞ
07:30 とめちゃめちゃ巨大だと言われていたん
07:32 ですけどそれがですねGPT3から4に
07:35 進化すると500倍以上の100兆個に
07:37 なるという風に言われています1750億
07:40 個でもめちゃめちゃすごいパラメーター数
07:42 なんですけど
07:43 それがさらに増えるということでじゃあ
07:45 そのパラメータ数増えるとどうなるの
07:47 かっていう話なんですけど
07:49 要するに精度が上がると考えてください
07:52 まあ要するにパラメータ数が少ないよりも
07:54 パラメータ数が多い方が
07:57 複雑なこととかいろんなことができるよう
07:58 になって精度が上がるという感じですね
07:59 まあGPT123とあるんですけど
08:02 それぞれパラメーター数がどんどん
08:04 どんどん増えて進化していければ来てい
08:06 ますなので3から4に進化するときも
08:08 パラメータスがまた一気にドンと増えると
08:10 いうことですねでパラメーター数が
08:12 100兆個っていう話なんですけどここに
08:14 関してはねちょっとまあ疑問と懸念点
08:16 みたいなものもあるのでその辺はこれから
08:18 解説していこうかなと思います
08:20 はい
08:21 懸念点何なのかっていうとですね
08:22 パラメーター数百ってめちゃめちゃ
08:24 いろんなところで情報出ているんですけど
08:26 僕の懸念点ですよ100兆個ってほんま
08:29 なんていうところですね
08:32 本当にTwitterとかSNSとか
08:34 ネット記事でもあの時期GPT4ですよ
08:38 GPT4っていうのがパラメータ
08:40 数100兆個になるって
08:42 言うのがめちゃくちゃ出回ってるんです
08:44 けどいやあんまり僕が調べたところ確定
08:47 情報ないんですよねなんかしっかりした
08:49 ソースみたいなのがあるかってはないん
08:50 ですよどっかの誰かがSNSで言ってると
08:53 か
08:53 ネット記事かとかそのぐらいのレベルで何
08:56 だったらそのオープンAIでそのGPTと
08:59 か作ってるオープンAIの代表差もあると
09:02 いう方がいるんですけどその人指定してる
09:04 んですよねこの100兆個なんて
09:05 パラメータ数が100兆個なんてなるのは
09:08 デタラメだっていう風に否定していったり
09:10 もするのでだからほんまなんていうのは
09:13 思ってます
09:14 わかんないですよ本当かもしれない実際に
09:15 出てきたら実際100兆個なってるなんて
09:17 なるかもしれないし全くのデタラメかも
09:20 しれないですでここに関する僕の疑問なん
09:22 ですけどいやそもそもですけどほんまに
09:25 その現実的に100兆個のパラメーター
09:27 なんてものが実験できるのかっていう
09:29 ところが結構怪しいなと思っていますで
09:32 なんで僕がそうやって思うのかっていう
09:33 ところも
09:34 理由について解説したいんですけど
09:37 まず1個はコストの問題ですねまあ要はお
09:40 金がかかりすぎるんじゃないかっていう話
09:42 です
09:44 でまぁその言語モデルね言語モデルって
09:48 いうのはそもそもいろんな事前学習とかを
09:50 して頭が良くなってるようなものなんです
09:52 けどその事前学習っていうところに
09:55 めちゃめちゃコストかかるんですよで
09:57 GPT4の前のモデルのGPT3っていう
10:00 のはどうだったかっていうとこのGPT3
10:02 さっき言った通りパラメータ数1750億
10:05 個なんですけどこのGPT3っていう
10:07 モデルを事前学習させようと思うとこれ
10:10 5億円かかるんです日本円にすると5億円
10:13 ですよ1750億個のパラメーターで
10:15 じゃあGPT4
10:19 100兆個ですけど
10:21 1750億個で5億円かかったのそれ一体
10:24 どんだけかかるのっていう話で
10:26 いやめちゃめちゃ単純計算そんな風には
10:29 ならないパラメーター数が増えていくと
10:30 もっともっとややこしくなるなんて単純
10:32 計算そんなふうにはならないけどでも
10:33 5億円の500倍だとしてもとんでもない
10:35 じゃないですかそれだけで事前学習させる
10:39 だけで2500億円とかいやそれが
10:42 果たして現実的なのかってことですね実際
10:43 もっともっとなんですけど
10:45 まあ元々のGPT3自体ももうすでにその
10:49 コストが高くて遅いっていうことは問題と
10:51 点としてあげられていたんですよねじゃあ
10:54 もっともっと希望を大きくしたGPT4と
10:56 かその辺ってさらに大きな問題になります
10:58 よね
10:59 でそんなものがそのチャットGPTみたい
11:03 のねものと同じようにビデオで使えるの
11:05 かっていうところも結構疑問ですよね
11:09 いやどうなんだろうそんなコストを回収
11:11 できるのかっていうところで
11:13 チャットGPT無料で使えてるじゃない
11:15 ですかあれでもすごいんですけどもちろん
11:17 今後もずっとね全員が無料で使えるかどう
11:19 かとかわかんないけどでも今は無料で使え
11:22 てますとでもGPT4出てきてそれが無料
11:24 で使えるの
11:26 いやどうなんでしょうね個人的には最低で
11:29 も数万円とか月に数万円とか数十万円
11:31 レベルのサブスクにしかならないんじゃ
11:32 ないかなと思うんですよねまあそうすると
11:33 一般の人使えないってことなんですけどで
11:35 も一般の人使えなくても企業とかだったら
11:37 月数万円とか数十万円のサービス全然課金
11:40 できるので
11:41 まあ本当に実現しようと思ったらなんか
11:45 そのぐらいのコスト感かかってくるんじゃ
11:46 ないかなみたいな話ですねまあこれが1個
11:48 目の
11:49 疑問点というか僕が考えてる問題点ねで2
11:53 つ目がまあ計算量の問題なんですけど
11:55 さっきから言ってる通りGPT3から4に
11:57 なる時にパラメータ数が500倍以上に
12:00 なるんですけどパラメーター数増えると
12:02 当然計算量増えるんですよこれは
12:05 例えるとですねあの数学とか算数
12:07 算数数学でやってた2次関数とかあるじゃ
12:09 ないですかその2次関数が3時間数になっ
12:11 たら計算難しくなりますよねまあそれと
12:13 同じようなものですまあ2次関数で3次
12:15 関数のパラメータ多いからって話なんです
12:16 けどそのパラメータがめちゃくちゃ
12:18 とんでもないで増えると
12:21 パラメーター数が倍になるとその計算の量
12:24 が倍になるかっていうとそんなことはなく
12:26 てですねこれGPTの場合はっていう話な
12:28 んですけどパラメーター数の2乗に比例し
12:30 て計算量増えるっていう風になってるん
12:32 ですねってことはもうとんでもなく増える
12:34 わけですよパラメーター数増えると非常に
12:36 比例するんで
12:38 いや普通に無理じゃないそんな計算
12:40 1750億個が100兆個ですよどんな
12:43 作り方するっていう話で
12:46 だから個人的な予想を言うといや100兆
12:49 個まで増えないんじゃないって思います
12:52 どのぐらい増えるかとかそんなのはねまだ
12:54 出てないのでまだリリースされた時に
12:56 わかるのかなと思うんですけど
12:58 1750億個から稼いで3000円から
13:00 5000億個ぐらいになるんじゃないと
13:03 いう感じは予想ですそれでもすごいんです
13:05 よそれでもすごいんですけどまでもこの辺
13:08 の100兆個っていうのでまあ僕がね今
13:11 勝手に言った話っていうのは全く根性が
13:13 ない適当な話なのであくまで参考程度に
13:15 考えておいてくださいまあそんな考えも
13:17 あるんだなっていうことですね
13:19 はいまあとはいえでも精度が上がることに
13:21 はすごい個人的には期待していますしかも
13:24 GPT3が4になってパラメーター数が
13:27 多くなるっていうことはほぼほぼ確定かな
13:28 と思うのでそのパラメータ数が多くなる
13:31 メリットは精度が上がることですで
13:33 デメリットはコストが上がること
13:36 重要なことはやっぱりより少ない
13:37 パラメーター数で精度を上げることなので
13:41 その辺もねまた新しい言語モデルみたいな
13:44 のが出てきていてGPTシリーズのベース
13:46 になってるのがトランスフォーマーという
13:48 モデルなんですけどそれよりも新しい
13:50 リングモデルでハイエナみたいなのが出て
13:51 きてるんですよね
13:53 はいまあそれの方がもっともっと計算量が
13:55 少なくなるっていうので結構注目されて
13:58 いるんですけど要するになんかその
14:00 パラメーター数だけに注目行きがちなん
14:02 ですけど
14:04 まあそのGPT3が1750個でGPT4
14:07 が100兆個になるということはとんでも
14:09 ない制度になるんじゃないかみたいな
14:12 ことでパラメーター数増えれば増えるほど
14:14 良くなるみたいな感じの思ってる人いるん
14:16 ですけど決してそういうわけじゃないって
14:17 ことですねパラメーター数が増えたとして
14:19 も別の制度が上がるわけじゃないよね絶対
14:21 にはいまあとはいえまあGPT4の正確な
14:25 情報みたいなところは
14:27 もう少し出てるリリースを待ちたいなと
14:29 思うのでそれが出たらねまた動画で解説を
14:31 しようかなと思うのでぜひ
14:32 楽しみにしてください
14:35 はい改めましてこんにちは中島です
14:38 緊急動画を撮っているんですけども今日の
14:40 動画GPT4がもうすぐ出るよっていう
14:43 ことで現時点でわかっていることを動画に
14:46 したんですけど実はこの動画を出す直前に
14:49 GPT4が正式に発表されましたオープン
14:53 AIっていうところがGPT4を作ってる
14:54 んですけどそこから正式に発表されたと
14:56 いうことで
14:59 追加でねあの現時点で
15:02 収録時点から分かった情報ですね簡単に
15:04 まとめて伝えたいなと思いますただここで
15:07 は概要みたいなところを伝えていくので
15:09 まああくまで詳細は別の動画で出そうかな
15:12 と思うんですけどこの動画では一応軽くね
15:15 概要みたいなところを解説しようかなと
15:16 思いますで基本的なことは今回の動画の中
15:19 で話した通りですねそれと同じですそこ
15:22 から改めてわかったことっていうのを簡単
15:23 にこれからちょっとだけ
15:26 補足をしていこうと思います
15:28 はいで新しく分かったこととしてはまず1
15:31 つ目今見てもらってる画面がGPT4の
15:34 画面ですねオープンAIのGPT4の解説
15:37 をしている画面なんですけどこんな感じで
15:40 いろんな性能だとかそんなことが書かれて
15:43 いますこれこのままだとちょっとわかり
15:45 にくいと思うので日本語に翻訳をしたいと
15:48 思います
15:51 はいでまず1個目ですね
15:53 1個目としてはGPT4っていうのは従来
15:56 のものに比べてテストの点数というのが
15:58 すごく
16:00 爆上がりしましたっていうのが書かれてい
16:01 ますここにこんな感じでグラフがあるん
16:03 ですけどこれがいろんなテストですね
16:06 本当にいろんなテストがあって生物物理
16:10 経済統計数学世界史政治英語心理美術
16:14 環境科学効率ライティングとかそういう
16:16 いろんなテストがあるんですけどその点数
16:18 っていうのがすごい上がったっていうのが
16:20 このグラフですね青いやつがまあGPT
16:22 3.5っていう今までチャットGPTとか
16:25 で使っていたものなんですけどまあ緑色の
16:28 やつがGPT4で今回出たやつですねこれ
16:31 がすごい点数が
16:33 上がっているという感じになっています
16:34 その中でもよく言われてるのが
16:38 司法試験ですねまあ司法試験の問題を解か
16:41 せてみたら
16:42 模擬試験ですね模擬試験を解かせてみたら
16:43 上位10%に入りましたってことですね
16:45 すごいですよね
16:47 これですねこれで言うと
16:50 はいなのでこれが
16:52 上位10%で今まではどうだったかって
16:55 いうと回10%でしたここのところなん
16:57 ですけど
16:58 青いところが下にちょっとあるのがわかる
17:01 んですけどこれが今までのGPT3.5
17:04 ですねなんで解除10%だったのがGPT
17:06 4になって上位10%になったっていう
17:09 ことでめちゃめちゃ精度が上がっています
17:10 でこれに関して特に特別なトレーニングと
17:13 かしてないってことですねここに書かれて
17:16 ますねあの試験のために具体的な
17:18 トレーニングとかをしているわけではない
17:19 とだからその
17:22 司法試験とかを解かせるために法律の勉強
17:23 をたくさんさせてからやらせたとかそう
17:25 いうわけではなくてあくまでそのGPT4
17:28 のね事前トレーニング事前学習みたいなの
17:31 をしてそのままやらせたらこのぐらいの
17:33 精度が出たってことで
17:34 めちゃめちゃすごいですね
17:38 はいでそれだけじゃなくてその他の
17:40 性能試験でもね既存のスコアっていうのを
17:43 構成してますというのが出ていますこの辺
17:45 ですね
17:49 はいちょっと変な風に
17:51 翻訳されてしまってるんであれですけど
17:52 これ元々SOTAって書かれてたんです
17:54 けどSOTAって今までの最高性能を持っ
17:57 たものをSodaっていう表現をするん
17:59 ですけどそれですねそれよりも今回の
18:02 GDP4っていうのはすごく
18:04 パーセンテージが上がってますよっていう
18:06 ことで
18:08 どんな問題があるかっていうと選択問題と
18:10 か常識問題とかプログラミングとかあとは
18:12 読解力とかそういうものですね
18:15 そういうものをやらせてみたらGPT4
18:17 っていうのはすごく
18:19 精度が上がったよっていうことが書かれて
18:20 います
18:21 これもすごいですね
18:25 あとは英語なんですけど基本的にチャット
18:29 GPTとかもそうなんですけど基本的に
18:31 あの英語が一番得意なんですよそれは英語
18:34 の学習が一番
18:35 量が多いからですねなんですけど他の言語
18:38 でやってみたらどのくらいの成績が出るの
18:40 かっていうのもGPT4ではテストしてい
18:42 ますでその結果ですね洗濯問題みたいなの
18:45 英語以外の言語の翻訳してやらせてみたい
18:47 のやらせたっぽいんですけどそしたらこの
18:51 下のグラフのような結果になりましたと
18:53 簡単に
18:55 解説をすると26言語中24言語において
18:59 GPT3.5とかあと他の言語モデルの
19:01 性能を上回ったっていう結果ですね
19:06 はいこの青いやつがGPT3.5の英語
19:10 ですねまあ今までのやつなんですけどそれ
19:13 をGPT4でいろんな言語でやってみた
19:15 ところこれがことごと覚えましたと下の方
19:19 のマナティブとかっていうどこの国の言葉
19:22 かもわからないようなものもあるんです
19:24 けどこの辺は下回ってるんですけどそう
19:26 じゃないものっていうのはもう大幅に超え
19:28 ているで途中に日本語もあるんですけど
19:30 これですね日本語もあるんですけど
19:33 日本語の割合が
19:35 79.9%なんで元々GPT3.5の英語
19:38 のやつが70.1%なので日本語でもそれ
19:41 性能を超えているということね
19:43 はいなので日本語のせいでもねかなり
19:45 上がってるっていうのが分かりますね
19:48 あとはこれはまああの今回の動画の中でも
19:50 言ったんですけどマルチモータルモデルと
19:52 いうものになっているということでこれ例
19:54 としてねこんな感じで出ているんですけど
19:56 テキストと一緒にこんな感じの画像みたい
19:59 なのを入れてまあそのチャットGPTと
20:01 やり取りをすることができるとでこれ何
20:03 やってるかっていうとですねあのこの画像
20:05 の何が面白いのかパネルごとに説明してく
20:08 れっていうのを画像と一緒に入力している
20:10 感じですね
20:12 はいでこれねパッと見に何なのかわかん
20:14 ないと思うんだけどこのスマホに刺さっ
20:17 てるコネクターがあるじゃないですかこの
20:19 コネクターVGA
20:20 VGAケーブルって言って昔からあるよう
20:22 なケーブルなんですけどあの
20:23 プロジェクターとか
20:25 昔のディスプレイとかにさしてたような
20:27 やつなんですけどそこにですねその
20:30 ライトニングケーブって普段スマホとか
20:32 iPhoneをね
20:32 充電するときに使ってるケーブルを仕込ん
20:34 でそれで
20:36 充電してるっていうのが面白いやつなん
20:37 ですけどそんなのも
20:39 画像を入力して理解できるようになっ
20:40 たって感じですねこの辺っていうのは
20:42 すごいあの今後利用価値というか
20:46 あのいろんなところに応用されてくるん
20:48 じゃないかなって感じですねでこのページ
20:50 の中にはねないんですけどあのデモ動画の
20:53 中に結構面白い
20:55 その動画があってその動画何かって言うと
20:58 ですねあの手書きのウェブサイトのラフ
21:00 みたいなのを
21:02 読み込ませてそれでそのままウェブサイト
21:03 を作るっていうのでも動画でやっていまし
21:05 たちゃんとウェブサイトみたいなのができ
21:07 ててすごいなと思いましたはい今やったら
21:09 ねその辺もYouTubeとかで公開され
21:11 てるんで見てほしいんですけどすごいです
21:13 よ今までってそういうことできなかったん
21:14 ですねこれマルチモータルモデルになった
21:16 からできることで今までのGPT3.5と
21:19 かこれまでのチャットGPTってテキスト
21:23 しか入力できなかったじゃないですか文章
21:25 しか入力できなかったんですけどそれが
21:28 画像も一緒に入力できるようになって幅が
21:30 広がるっていう感じですねもちろんこれ
21:31 画像だけじゃなくて動画とかそういうのも
21:33 いけるようになるはずなんですけど
21:35 例として出てるのはこんな感じで
21:37 画像を入力してまあそれに対してチャット
21:40 GPTが反応するみたいなのが書かれてい
21:41 ます
21:42 はいあとは結構これ
21:45 議論になってるところなんですけどこの辺
21:47 ちょっと飛ばさせてもらって
21:50 はい安全性に関することですね
21:56 その辺の安全性に関することのGPT4に
21:59 なって安全性が上がったという風に書かれ
22:02 ています例えば有害な回答をするとかあと
22:05 は医療の相談についてそのままデタラメな
22:08 こととか適当なことをチャットGPTが
22:10 答えるとそれ良くないのでそういうものに
22:13 関してはちゃんと答えられないとか何か
22:15 そういう反応しなきゃいけないんですけど
22:18 今まではそういうのがなくてまあ嘘つい
22:19 ちゃったりとかそういうのをしてたんです
22:21 けどその辺っていうのが改善されまし
22:22 たっていうことですね
22:24 ここにもあの例が書かれてるんですけどね
22:28 爆弾作るにはどうしたらいいですかって
22:29 いう風に
22:31 質問をすると例えば今までのものだったら
22:33 その作り方っていうのを教えちゃってたん
22:36 ですけどそれでよくないじゃないですか
22:37 爆弾の作り方って危ないことに使われる
22:39 可能性があるのでそれがGPTの最終的な
22:41 ものではこんな感じで
22:46 武器の作成や違法行為に関する情報や
22:48 ガイダンスを提供することはできません
22:51 という感じで答えるようになってます
22:53 はいなのでこの辺でね安全性ってのも
22:56 上がってきてますよっていうのは書かれて
22:57 いますただ不正確な情報とかねその嘘を
23:01 ついちゃうことがあるっていうのもまあ
23:02 その辺も改善されてるんですがまただその
23:06 辺が全部が全部まあだから絶対に正確な
23:09 情報を出す出せるようになってるとかそう
23:11 いうことじゃないのでそこに関しては注意
23:13 が必要みたいなことも書かれています
23:16 はいまあざっくりこんなもんですねもう
23:19 ちょっと詳細に関してはねまた別の動画で
23:21 解説をしたいなと思うんですけど
23:23 もうちょっとだけGPT4について補足を
23:27 するとですねまあこのページからじゃない
23:28 法則なんですけどえっと今このGPT4
23:30 ってのも使えるのがチャットGPT+の
23:32 加入者だけですねはいチャットGPT+
23:35 っていうのはチャットGPTの有料版なん
23:37 ですけど月に20ドルかな今それで入っ
23:40 てる人はこのGPT4っていうのを試す
23:42 ことができますなので無料ユーザーはまだ
23:44 使えないので無料ユーザーの方はもう
23:46 ちょっとね待っていてください
23:49 そのうち使えるようになるっぽいんですが
23:51 まだ今のところは使えないですただ有料
23:55 課金でチャットGPT+入ってる人でも
23:56 利用上限があるみたいなのでどのぐらいで
23:59 その上限があるのかっていうのはまだ
24:01 わからないんですけどなので完璧にね解放
24:04 されているわけではないのでその辺っての
24:06 注意が必要ですね
24:08 はいまあでもその辺も数ヶ月で緩和される
24:10 みたいな話もあったりするのでそれは
24:12 楽しみに待ちたいなと思いますあとですね
24:14 GPT4のAPIに関しても公開されてい
24:17 ます
24:18 その辺も話があるかな
24:21 あー今の話この辺ですねあのチャット
24:23 GPT+
24:25 まあ使用上限付きでGPT4にアクセス
24:27 できますとかっていうことですねさっき
24:29 言ったのはAPIも今までもGPT3とか
24:34 API公開されていたんですけどその感じ
24:36 でAPIの公開されていますとただ現状に
24:38 関しては順番待ちリストへの登録が必要な
24:40 のでそれ使いたい方はね順番待ちリストの
24:42 登録してください僕も登録をしましたまだ
24:46 開放されてないんですけど僕は
24:49 解放されたらねまた使ってみたいなと思い
24:50 ます
24:53 ざっくりこのAPIの方もまあ出ていて
24:57 ですねその今までその扱えるトークンス
25:00 要するにその入出力できる文字数っていう
25:03 のが結構限られていたんですけどその辺
25:06 っていうのがかなり増えました
25:08 ざっくり2倍から8倍ぐらいですねともの
25:10 によるんですけどそのぐらいの入出力が
25:13 できるようになっていますただそれに応じ
25:15 て
25:16 料金も変わってるんでねその辺は注意が
25:18 必要です
25:19 はいなので今までだったら結構短くてまあ
25:22 4000文字前後しか扱えなかったのが
25:25 もっともっと3万文字とか長いものまあ
25:28 25000文字とか3万文字とかその
25:30 ぐらいのものを扱えるようになってるので
25:31 その辺っていうのもかなり利便性上がった
25:33 んじゃないかなと思いますまあこの辺の
25:34 APIの話に関してもちょっと長くなるの
25:36 でまた別で動画を出そうかなと思うので
25:38 ぜひそちら楽しみにしてくださいという
25:41 ことでGPT4の詳しい解説は次回の動画
25:43 ですにするんですが
25:46 概要だけね先にお伝えさせていただきまし
25:48 たということで次回の動画もお楽しみにし
25:49 てくださいということでここまでがGPT
25:52 4の
25:54 解説とあとは僕の予想みたいなのを話して
25:56 きたんですけどここからはAI進化の歴史
25:58 ですねまあGPT4までの歴史を時系列で
26:02 まとめていきたいと思いますでこれなん
26:04 ですけど全部やっちゃうとめちゃめちゃ
26:05 長くなるのであくまでやるのは最近の話題
26:08 になったAIしかもそのAIの中でも
26:11 ジェネレーティブAIと言われているもの
26:13 に絞ってやろうかなと思います
26:15 ジェネレーティングAIねそのまま直訳
26:18 すると生成AIということあるんですけど
26:20 要するに画像とか文章とかそういうものを
26:22 生成するAIをまとめてジェネレーティブ
26:24 AIみたいな言われ方をしています
26:26 チャットGPTとかねそんなものもそうな
26:28 んですけど
26:30 はいまあその辺も時系列でまとめていこう
26:31 と思うのでもし間違ってるところだったら
26:33 教えてください結構ややこしくてですね
26:36 まあ僕も
26:38 そのずっと何十年もAIをやってる人じゃ
26:40 ないので間違えてるかもしれないんでね
26:42 はいあとその辺のgeneratviに
26:45 関係ありそうな言語モデルとかサービスと
26:47 かそんなものも一緒に紹介をしていこうか
26:49 なと思いますあくまで話題になったものだ
26:51 けっていうことになるんですけど
26:53 でまぁ概要的なところもちょっとお話をし
26:55 たいんですけどそもそもじゃあ人工知能と
26:57 かAIの歴史ってどこから始まってるのっ
26:59 て言うとですねまあこれ1956年ぐらい
27:01 と言われています人工知能という言葉とか
27:03 ねまあ考えるみたいなのが登場したのが
27:05 そのぐらいなので100年は経たないです
27:07 けどどのくらいですか70年ぐらいですか
27:10 前に人工知能とかそういうものを開発
27:14 しようみたいな動きが始まっていますで
27:17 まあAIブームみたいなのが第一次大臣第
27:20 3次みたいにあるんですけどそれが
27:22 ざっくりどのぐらいかっていうとですね第
27:23 一次AIブームと言われてるのが1960
27:26 年から75年ぐらいで第2次AIブームが
27:28 1980年から87年ぐらいで第3次AI
27:32 文が2003年ぐらいからまあ今に至ると
27:36 いう感じですねまあ結構ねその
27:38 幅が広かったりはするんですけど
27:40 よく聞くディープラーニングっていうのが
27:42 出てきたのが2006年ぐらいですねはい
27:44 まあこの機械学習
27:46 ディープランニングねディープラーニング
27:47 あと機械学習ビッグデータみたいなこの辺
27:49 ねITとかやってる人だったら聞いたこと
27:51 あるかなと思うんですけどこの辺っていう
27:53 のはそのAIとか人工知能を理解する上で
27:57 欠かせない3つのキーワードですねまあ
27:59 結局この辺が進化してきてる歴史には
28:02 やっぱりインターネットも存在っていうの
28:03 は欠かせないんですけどまあ要するにこれ
28:05 一言で言うとですねビッグデータを使って
28:07 ディープラーニング技術で機械学習した
28:09 ことでAIがとんでもなく進化していると
28:12 いうことになります
28:14 意味わかりましたもう1回言っときますか
28:16 ビッグデータを使ってディープラーニング
28:18 技術で機械学習したことでAIはとんでも
28:20 なく進化しているという感じです
28:23 はいこの辺に関してもこの言葉だけじゃ
28:25 意味わかんないかもしれないんですけど
28:26 また機会があったらあの改めてね解説を
28:29 しようかなと思います
28:32 はいということで
28:33 ざっくりね
28:34 概要的なところで言うとこんな感じなん
28:35 ですけど2015年ぐらいからねちょっと
28:38 話をしていこうかなと思いますだいぶ
28:40 すっ飛ばしますけど間
28:42 はいで2015年ここで何があったかって
28:45 いうと今話題のオープンAIが創業され
28:48 ますあのチャットGPTとかあとはGPT
28:51 3とかその辺を作っている企業ですね
28:54 まあこれオープンAIサンフランシスコの
28:57 方にある
28:57 企業なんですけどこれが創業されたのが
28:59 2015年です創業したのはイーロン
29:01 マスクとサムアルトマンですねここでも
29:03 イーロンマスクが出てくるのかというどこ
29:05 にでもいるなという感じなんですけど
29:08 はいでこのオープンAIには
29:09 Microsoftが1.3兆円の投資
29:11 予定ということでとんでもないお金を
29:13 つぎ込んでいますまた打倒Googleと
29:15 いうことでねマイクロソフトも頑張って
29:17 いるんですけどまあこのオープン映像され
29:19 たのが2015年ですで2017年に
29:22 トランスフォーマーというものが発表され
29:25 ますでこのトランスフォームは何かって
29:26 言うとGoogleが開発した画期的な
29:28 深層学習モデルですねこれが今の言語
29:31 モデルのベースになっていますはいなので
29:34 今回ね話をしているGPT4とかのGPT
29:37 シリーズとかあとはアパートとかラムダっ
29:40 て言われる言語モデルあるんですけどこの
29:41 辺全部あのベースはトランスフォーマーと
29:44 いうのがモデルになっていますまあGPT
29:46 とかバートとかって最後のTがつくんです
29:49 けどあのTはトランスフォーマーのTです
29:50 ね
29:52 はいまあこれもね詳しく
29:54 解説をしていくと長くなってしまうので
29:55 トランスフォームの解説はここではしない
29:57 んですけどこのトランスフォームはね何が
29:59 勝手的かっていうとアテンション機構と
30:00 いうのが中に組み込まれているんですけど
30:02 それはそれがとにかくすごく画期的
30:05 トランスフォーマーの凄さこれも一言で
30:07 言うとですね要するに学習時間
30:09 めちゃめちゃ短いのにめちゃめちゃ精度が
30:11 高くなったっていうところがすごいところ
30:12 ですね
30:14 まあそれを支えてるのがこのアテンション
30:15 機構ということになるんですけどその
30:17 トランスフォーマー出てくるまではね
30:19 CNNとかRNAとかあとは
30:22 lstmとかそういうものがあったんです
30:23 けどそれらの弱点を克服したのが
30:25 トランスフォーマーですそれがベースと
30:27 なってすごい勢いで今AIの進化っていう
30:30 のが進んでいますはい2018年2017
30:34 年トランスフォーマーが発表された翌年
30:35 ですね翌年2018年にGPT1ですね
30:38 いわゆる初代GPTができます
30:42 はいあとバートンも同じ年にできてるん
30:44 ですけどGPT1の方が早いですねgbt
30:46 1が出てきて数ヶ月後にバーとか発表さ
30:48 れる感じなんですけどこれがさっき言った
30:51 トランスフォーマーベースに作られた言語
30:52 モデルですねpartの方はGoogle
30:54 が開発したものです
30:56 はいGPT版よりも文脈とかそういうのを
30:59 理解することができるような言語モデルと
31:02 してパートが出てきてます
31:04 でこのパートは2019年にいわゆる
31:06 SEOとかもね検索があるグリズムに
31:08 組み込まれていますそれによってその
31:11 ユーザーが売った文章とかあとは
31:14 ウェブサイトの文章とかそういうものの
31:16 文脈とか意味とかそういうものをより
31:19 理解できるようになったという感じですね
31:21 今この後GPT2とか3の話もちょっとし
31:24 ていくんですけど基本的にはGPT1と
31:26 GPT2-3も仕組み同じです中身若干
31:30 違うんですけどちょっとだけ違うんです
31:31 けど基本的にはもうほぼ同じです
31:34 はいまあこれ2018年の話でで2019
31:37 年に出たのがGPT2ですねはいさっきも
31:40 言ったんですけど基本的にGPT1初代の
31:42 やつを中身ちょっと変えただけですね
31:45 じゃあ何が違うのっていうとですねGPT
31:47 1と2の違いは言語モデルの規模と学習
31:49 データ量ですねまあここがめちゃめちゃ
31:51 違います
31:53 はいパラメーター数の話を今日は結構し
31:55 てるんですけどもGPT1のパラメーター
31:57 数元々1億あったんです
32:00 じゃあこれがGPT2になってどのぐらい
32:01 になったかっていうとTPPの時点で15
32:03 個ですねなので15倍に増えています
32:07 はい全部バージョンの15倍ですこの
32:10 GPT2の時点でかなりすごい精度だって
32:12 言われて世界中で結構話題になりました要
32:15 はAIにこのGPT2を使って
32:19 フェイクニュースみたいな記事を書かせ
32:20 たらそれが人間が書いたものなのかAIが
32:22 書いたものなのかっていうのがもう見抜け
32:24 なかった判別できなかったそのぐらいの
32:26 レベルまでこのGPT2の時点で来ていた
32:28 ということですねなのでそれがすごすぎた
32:30 んでこれ悪用されるんじゃないかっていう
32:33 ところで心配されてリリース見送られる
32:35 ほどですねまあそのぐらいの話題になり
32:38 ましたこれが2019年ですねでその翌年
32:41 2020年にGPT3ですね
32:44 まあGPT2をさらに
32:46 巨大化した言語モデルがGPT3ですはい
32:49 このGPT3のパラメータ数がさっきから
32:51 言ってるように1750億個ですなんで前
32:54 のバージョンのGPT2が15を行ったん
32:56 でそれの100倍以上の
32:59 規模になって
33:00 登場しています
33:02 はいで2022年
33:03 去年なんですけど去年話題になったのが
33:06 stabledフュージョンとかミッド
33:07 ジャーニーとかあとチャットGPTですね
33:09 もう一気にこの辺のいわゆる
33:12 ジェネレーティブAIというのは話題に
33:13 なりましたテーブルディフュージョンとか
33:15 ミッドジャーニーというのは画像生成する
33:16 AIですね文章で命令すれば瞬時にそれっ
33:20 ぽいイラストを書いてくれるって言うこと
33:22 ですね
33:23 はいあとチャットGPTこれ2022年の
33:26 終わりぐらいですけどこれが出て一気に火
33:28 がついたっていう感じですねチャットなん
33:30 であくまで誰でも自由に使えるとその
33:33 stabledefimにはめちゃめちゃ
33:35 話題になったんですけどでも一般の人その
33:38 ITとか好きな人とかは
33:40 すごい使ったりとか試したりしたんです
33:42 けど別に一般の人ってそんな文章で何か
33:45 命令してイラスト書いてもらおうとか思わ
33:47 ないじゃないですかだからそこまでだった
33:49 んですけどやっぱチャットGPTの方は別
33:51 にもう本当に何でもいけるんでこんにち
33:53 はって言えばこんにちはとか返してくれる
33:55 し何か質問があったら書けば何か質問とか
33:58 で回答を返ってくれるっていうので気軽に
34:01 使えるとか実用的ってことで一気に広がり
34:03 ました
34:04 今年ですね2023年何が出てくるかって
34:08 いうとまあとりあえずgpte4ですね
34:10 まあ2023年3月に出ることがもう確定
34:13 しているのでこれは楽しみに待ちたいなと
34:15 あとはGoogleburdですねバード
34:17 もその2023年2月の時点であと数週間
34:23 とかなんかそんな話だったと思ったらもう
34:24 ちょっと遅くなってるっぽい感じですね
34:26 なんか5月みたいな話もあります
34:29 はいこれチャットGPTみたいなもので
34:31 Googleが作ったそのAIチャット
34:35 ボットですねそれがGoogleバード
34:36 ですチャットGPTの競合ですねはいあと
34:39 はファイルが作ってるアーミーボット
34:41 みたいな72023の円柱のリリースと
34:43 言われていますバイドっていうのは
34:44 検索エンジンですね中国の方ですごく使わ
34:47 れている検索エンジンです
34:49 はいあと言語モデルとしてさっきも言った
34:50 んですけどねハイエナですねまあ
34:52 トランスフォーマーのとは違う
34:54 トランスフォーマーよりももっともっと
34:55 計算量が少ない圧倒的に少ないような
34:57 モデルとして配合っていうのが出てきて
34:59 いるなので今年もねどんどん新しいAI出
35:02 てくるので目が離せないなという感じです
35:03 ねめちゃくちゃ忙しいwebookTVで
35:06 もずっとai関連の話は使ってるんです
35:08 けども全然
35:09 追いきれてないぐらい
35:11 もうサービスのリリースとかニュースが多
35:14 すぎてなかなか全部扱いきれないんです
35:16 けどまあでも今後もねどんどんAIについ
35:18 ての最新AIについての情報は
35:21 解説していこうと思うのでぜひぜひその辺
35:23 興味があればチャンネル登録をして
35:24 くださいはいということで今日はこれで
35:26 終わりにするんですけど最後に書籍の紹介
35:28 ですね2022年11月18日に初著書
35:31 ブログライティングの教科書を出版しまし
35:32 た今までなかったブログ記事の書き方に
35:34 特化したのですね18年のブログ経験凝縮
35:37 した
35:37 ブロガーwebライターにおすすめの一冊
35:39 になっています全国の書店がAmazon
35:40 の楽天などで買うことができるのでまだ
35:42 買ってない方は是非お買い求めください
35:44 AIに負けない記事を書けるようになり
35:46 たい文章力を見つけたいという方にお
35:48 すすめですね
35:50 はいということで今日の動画はこれで
35:51 終わりにしましょうではありがとうござい
35:53 ました
35:54 プログラマーもっと勉強したい人のために
35:56 無料メール講座もやってますブログまで
35:57 体系的に教えているからブログは本気で
35:59 頑張りたい人にはおすすめの口座になって
36:01 います文章力を鍛えたい人のために文章の
36:03 書き方を直接指導するSDをライティング
36:05 実践講座もやっていますブログで稼ぐには
36:07 文章力が必須なのでブログ初心者から中級
36:09 者におすすめのことになっていますそちら
36:10 も興味があれば概要欄から是非チェックを
36:12 してみてください
36:13 [音楽]
36:16 ゆうさんの赤ちゃんのライブ嬉しいです
36:18 最近のAI動画が好きですありがとう
36:21 ございます
36:22 AIね触っててめっちゃ楽しいんですよね
36:24 新しいものバンバン出てくるし
36:26 実際の業務に生きるって言うところが
36:28 何よりただの趣味でやってるわけじゃなく
36:30 て実際これめっちゃ使えるやって
36:34 だからさっきも言いましたけどチャット
36:35 GPTとか馬鹿にしてる人いますけど僕
36:37 めっちゃ使いますけどね普通に業務として
36:39 ちゃんとgbt
36:42 その
36:47 何だろうね確定的な情報というかリサーチ
36:50 で使ったりはしないけどでもこれ何だろう
36:52 とかそういうのを調べる時には全然使い
36:54 ます
36:55 めっちゃ使うめっちゃ役立ってる
37:00 使い方次第かなとは思いますね
37:05 順位が全体320位から30位ぐらい行っ
37:08 たり来たりしてるんですが表示回数が
37:09 あまり増えません
37:11 検索需要が少ないことが原因だったりし
37:13 ますかやはり10位以内に入らないと増え
37:16 ないでしょうか自分以外に入らないと増え
37:18 ないっていうのはないですその
37:20 平均の
37:21 掲載順位が20位から30位だろうと別に
37:23 表示回数が増えるとかっても全然ある
37:26 検索需要が少ないっていうのは全然ある
37:27 ありえるかなとは思います
37:31 まあそもそも記事数が少ないとかね基本的
37:34 にねその記事数増やしていくと全体の注意
37:38 って下がりやすいですよなんでかわかり
37:40 ますか
37:42 めっちゃ単純な理由なんですけど記事数
37:43 増やすといろんなクエリで表示されるよう
37:45 になるいや自分の狙ってないようなクエリ
37:48 とかでもたくさん表示されたりするそう
37:49 すると狙ってないです
37:52 低いわけです
37:54 よっていうのが積み重なっていくんで全体
37:56 の授業って下がりやすいんですけど
38:00 までの記事数増えてるわけなんで全体の
38:03 授業に下がったって表示回数増えるんです
38:06 だから原因はねないとわからないんです
38:09 けど
38:13 検索需要が少ないとか記述数が少ないとか
38:15 そんなのはそれであるんじゃないかなと
38:16 思います
38:18 色番さんGoogleアドセンスで
38:21 10万20万って稼ぐことが可能なんです
38:22 が入っています
38:24 余裕出てきます
38:26 なんかその別にいくらっていうあれがない
38:28 ので作るものによったら
38:34 全然持っていきますだってアドセンスの
38:37 収益で上場してる会社とかありますか
38:38 ゲーム
38:40 ウィズとか
38:42 多分そんな感じですね今がどうかわかん
38:44 ないですけど当時は多分そんな感じだった
38:47 と思います
38:48 上場してる会社ですけどゲームの攻略情報
38:51 とかゲームイーズっていうメディアやっ
38:53 てるんですけど
38:56 そこは大部分の収益あの戦争だったはず
38:59 ですだから上場してるんで少なくとも何十
39:01 億円っていう売り上げがあるんですけど
39:02 その中の花火の高いパーセンテージでアド
39:05 センシティを
39:07 月に1億とか2億とかは余裕でいってこと
39:11 だからものによります
39:17 アドセンスとかってそれYouTubeも
39:18 あとセンスなんてねYouTubeの広告
39:21 収益1000万とかって全然普通に結構
39:24 いると思いますけどそれだってアドセンス
39:26 です1000万稼いでるって言うことが
39:28 できるので
39:30 だからどんな媒体作るのかで
39:33 行きます
39:36 ちなみに僕が最近全然アドセンスなんて
39:37 やらないですけど昔ね結構前に何年も前に
39:41 アドセンスとアフィリエイトそれを併用し
39:44 てるところだったんですけどそれであの
39:47 戦争の収益常に150万ぐらいあります
39:50 アフィリエイターもっとでやったんです
39:52 けど
39:54 だから全然行きます
40:00 ブログ公開して2ヶ月で1万円成果でい
40:02 ますと嬉しいですおめでとうございます2
40:04 ヶ月1万円をすごいですね
40:07 いやこれからねもっと伸ばせるようにぜひ
40:10 頑張ってください
40:12 AIライティングのキャッチー利用された
40:14 ことありますかもしあれば解説などして
40:16 いただきたいですありますよてか
40:17 YouTubeで動画出てますあの
40:19 キャッチー使って記事書いてきたっていう
40:20 YouTubeの動画のウェブショック
40:22 TVに出てるんで見てください
40:24 はい
40:25 海外版でもあります
40:27 キャッチーもねできることが多すぎるんで
40:32 ちょっと全部の解説はできないんですけど
40:34 までも記事書くみたいな
40:36 解説したことがありますねアルキャッチー
40:38 だと思うけどな多分
40:42 広告リンクはITP対応ありを選ぶほうが
40:45 いいでしょうか今掲載しているポップ
40:46 リンクITP対応はないのですが特別単価
40:49 をもらえている状況ですこの場合特別参加
40:52 を一旦捨ててでもitb対応がある広告
40:55 リングに切り替えるべきでしょうかはい
40:56 切り替えてください
40:58 ITP対応ない案件使っちゃダメですよ
41:00 基本的に
41:02 めっちゃ取り越し多いと思ってください
41:03 なんか
41:06 具体的な名前はしていますが
41:09 僕の知り合いの人からそれこそ最短出て
41:14 いる方なんですけど
41:16 連絡があってというか僕がこの話をしたん
41:19 です結構の12年前にこのITP対応あり
41:23 の安定にした方がいいんだよitt対応し
41:26 てないなってめっちゃ取り戻しが多い
41:27 からっていう話をしたことがあってその
41:29 配信を見たらその人が
41:32 自分の案件も同じような感じでITP対応
41:35 ないやつだったんですでも別のSPに
41:38 IT対応したものがあったんでそっちに
41:40 張り替えたら
41:41 収益10倍になりました10倍だったから
41:43 5倍か10倍とかそんな感じ
41:45 の人がいた今まで1万円しか否定しなかっ
41:47 たのが急に張り替えただけで10万円に
41:49 なりましたことあったりするんで
41:53 itt対応してないみたいなのはもう
41:54 めっちゃ致命的です扱っちゃいけないです
41:58 けど取り戻しがあるよっていうのを理解し
42:01 た上でやるんだったらいいですけどだから
42:03 今の収益を1/10にしたって考えてそれ
42:07 で判断したらその1/10になってるって
42:09 考えてもそれをつけてるその間もらってる
42:11 とかが
42:13 極端な20倍あれば
42:16 収益10分の1になったら2倍になってる
42:17 わけだって
42:19 プラスになりますけど
42:22 単純に10倍っていうわけじゃないんです
42:24 けどその1/10になるとかそういう話
42:25 じゃないですよでも普通にそのぐらい動き
42:28 ます
42:30 けどね
42:33 ちなみにITPの話も
42:35 ウェブショックTVの動画があるので見て
42:36 ください
42:37 ITPって何なのって思ってる人いますよ
42:39 ねITP意味がわからない
42:43 その動画で優しく解説をしています
42:46 まあクッキーですね要するにトラッキング
42:48 が取れないんですけどこのITPっていう
42:50 のがあるとインテリジェンス
42:52 トラッキングプリメーションとか多分
42:54 そんな
42:55 略なんですけどSafariですね
42:57 Appleの
42:59 iPhoneの触りとかで
43:01 その買い物をした時に
43:04 ITP対応してないとそれトラッキング
43:05 できないですだからトラッキングできない
43:08 どういうことかって言ったら成果入らない
43:10 ですだから自分のブログ経由で買い物をし
43:13 てくれてもそれがAppleのサバリを
43:16 使って買い物をしてるとこのITPって
43:17 いうもので
43:19 復帰っていうのがブロックされてしまって
43:20 トラッキングができないみたいなことに
43:22 なってるこれ何年も前からですよ最近
43:24 始まったことではない
43:26 だからそうなってるとASPも売上がなく
43:28 て困るわけですよパーキングできないと
43:30 ASPも入れれるもらえないんで売上
43:33 上がらないからそれでできるようになって
43:35 その案件がちょっと対応がいるんです今
43:38 までのトラッキングって基本的にはASP
43:40 側で完結したんですけどそのITPの対応
43:43 ってHPだけじゃなくて広告主側での対応
43:45 とかも言ったりするんで結構面倒くさなく
43:46 て安定によってできるできないとかあっ
43:48 たりして今できるやつできないやつとかも
43:51 アイコン出てるんでITP対応とかで
43:53 ITP7Daysとかそういうアイコン
43:56 だったりするんでその中でipt対応を
43:58 選んでくださいGTPチャットGPTと
44:02 ittpとか横文字が多くてややこしい
44:04 ですねこの業界SEOとか
44:07 はいマジで張り替えた方がいいですもう
44:09 すぐやった方が
44:12 いいしかも特別単価も泣いてるんだったら
44:14 普通にLSD切り替えてもらえますよ多分
44:17 関係
44:18 チームにもよるんですけど
44:21 別に他のASPだったら極端出さないよう
44:23 なんていう意味ないじゃないですか
44:25 頑張りますよ例えばa8からRBに
44:27 張り替えました」って言ってa8では特別
44:29 単価をもらってましたってなったらその
44:31 アフィビーだってアフィリの人の特別感が
44:33 欲しいんで特別担当の方がHPの収益って
44:36 大きくなるんで
44:38 だから頑張って採用してくれますまあその
44:40 どのぐらい売れてるのかにもよるんです
44:41 けど
44:43 タイプスクリプトというプログラミング
44:46 言語に特化したサイトを考えています
44:47 ざっくり以下のような集客
44:49 収益記事を考えています
44:51 集客タイプスクリプトの入門的な記事基礎
44:54 的なコードの書き方仕事の需要練習などの
45:03 収益パターン学び方
45:07 就職転職
45:09 AIと差別化できる化したいAIとの差別
45:12 化はもちろんいるんですけどAIとの差別
45:14 化云々よりも既存の
45:17 サイトとの差別がいるんじゃないかなとは
45:19 思います
45:20 めっちゃ普通なんで言ったらナッツが
45:23 えーっとですねもう
45:28 さっきの話でもあったんですけどまあ言っ
45:31 たら当たり前のこと言ってるだけなんです
45:33 よね今ってただタイプスピリットの
45:36 触ったことないですけどその言語その原画
45:37 に特化したサイトでそれカップルじゃない
45:40 ですか普通に
45:43 今って差別化要素も何にもなくて例えば
45:45 ダイエットとして食事の方法とか食事の
45:49 メニューとか運動方法を解説しますって
45:52 いうのと同じ感じで
45:54 別に何か特別なことがあるかってないん
45:57 ですねいやそれは書いてくださいでその
45:58 状態であと何をしますかっていう話なので
46:01 そのどっちかっていうと僕が欲しいの
46:04 プラスアルファですこれ言われなくても
46:06 まあ正直わかるので
46:08 それは
46:09 言語の解説はすると思うしコードの解説も
46:13 すると思う
46:14 ので
46:16 それより先のものがあるといいですよね
46:21 今の状態だと何もないととにかくうまく
46:25 いかないって言ってるわけじゃなくて普通
46:26 にそれをどんだけのクオリティでかけるか
46:29 したいじゃない
46:31 」っていう答えしかならないんでいいも
46:34 悪いも別に何もない
46:36 ですそのダイエットが通じて痩せる方法が
46:38 きますみたいな気がする方法の記事書き
46:40 ますがそれで収益化できますかみたいな
46:42 ものなんです
46:44 どんな記事をどのぐらいのスピードで
46:47 勝てるかによるんじゃないですか
46:50 ねなんかプラスアルファなんですよね
46:51 どっちかっていうと
46:54 例えばどういう風にリンク集めようと思っ
46:55 てリンク集めようと思ってますかとか
46:58 他の消防と何が違いますかみたいなとこな
47:02 んですよそうじゃないですか僕が聞いてる
47:05 そこなんですでもほとんどの人はそこが出
47:07 ないですでも一番大事なのそこなんです
47:10 ダイエットのブログでダイエットの記事
47:12 書こうと思っていますいやわかってる
47:14 そんなの聞かなくても受かってる僕18年
47:16 のブログやってるんでダイエットのブログ
47:18 でまさかオセロのやり方を教えるとは思っ
47:21 てないんです
47:23 それを前提にその上で何やりますかって
47:26 いう話
47:28 だからもう1個ね深く入れるといいですよ
47:30 ね海岸とかだとその辺の話ができるんで
47:32 いろいろ話せるんですけど
47:35 まあ難しいんだよねなかなかそこまで考え
47:37 ないんですけどやっぱり考えた方がうまく
47:39 いきますよ考えないと絶対うまくいかない
47:42 とは言わないけどでも考えた方が絶対に
47:44 うまくいかない
47:48 [音楽]
, , , #ChatGPTが超進化これまでのAIを超越した最新AIGPT4を最速解説 , [agora]
