OpenAIはGPT-5を2024年に公開することを歓迎しており、その発展は業界全体の注目を集めています。GPT-5のリリースは、より高度な学習能力と外部知識ベースとの統合を通じて、テキストやコーディングを超えた実世界の情報にアクセスし、それを活用できる可能性を秘めています。さらに、音声、画像、およびコーディングの各タイプの情報を扱うことができ、これらをより効果的なモードで提供することが期待されています​。

OpenAIのCEOであるSam Altmanは、GPT-5の構築が進行中であることを確認しており、この開発は高品質のソースへのアクセスを求めるOpenAIの継続的な取り組みの一環としています。これには、テキスト、画像、音声、ビデオに関するプライベートデータセットでの協力を組織に呼びかけることが含まれますが、特に「人間の意図」を表現する長文の書き込みや会話に特に興味があります​。

GPT-5の機能に関する具体的な詳細はまだ明らかになっていませんが、理論上、1.5兆パラメーター周辺であると予想されているGPT-4のパラメーターサイズを大幅に超える可能性があります。これは、GPT-5が現在の大規模言語モデル（LLMs）の限界を再定義することを意味するかもしれません。また、ビデオ処理の統合を含む多モダリティの能力、チャットボットから完全に自律的なエージェントへの移行、精度の向上、そして拡張されたコンテキストウィンドウが期待されます。さらに、OpenAI APIのコスト削減も予想されています。

しかし、GPT-5の正確なリリース日についてはまだ公式な発表がありません。一部の情報源では、GPT-5が2025年末までにリリースされる可能性があると示唆していますが、これは現在のトレンドとOpenAIからの初期の手がかりに基づいた予測に過ぎません​。

ちなみにGPT-4は約1750億のパラメータを持っています。これは、GPT-3の約1750億パラメータから大幅に増加しています​​​​​​。パラメータの数は、モデルの複雑さと能力を示す指標の一つです。GPT-4は、その前身よりも高度な推論、理解、および生成能力を持っていると言われています。

GPT-4のパラメータ数以外に、いくつかの重要な指標がありますが、これらは公式には詳しく公開されていない場合が多いです。それでも、一般的に大規模な言語モデルを評価する際に考慮されるいくつかの指標を挙げることができます：

1. トレーニングデータセットのサイズ: モデルが学習に使用するデータの量です。GPT-3は、約570GBのデータでトレーニングされました。GPT-4はさらに大きなデータセットでトレーニングされている可能性がありますが、具体的なサイズは明らかにされていません。

2. 性能と正確性: モデルの性能は、特定のベンチマークテストやタスクでの精度によって評価されます。例えば、自然言語理解（NLU）や自然言語生成（NLG）のテストがあります。

3. 多様性と創造性: モデルが生成できるテキストの多様性や創造性も重要な指標です。より高度なモデルは、より自然で、より多様な応答を生成する能力があります。

4. 文脈理解の深さ: モデルが与えられた文脈をどの程度理解し、それに基づいて関連性の高い応答を生成できるかも重要です。これは、特に長い文書や複雑な会話で顕著になります。

5. 処理速度と効率: 大規模モデルの処理速度と効率も、実用的な観点から見て重要です。より高速で効率的なモデルは、実際のアプリケーションでの使用に適しています。

6. コスト: 大規模モデルのトレーニングと運用には高額なコストがかかります。そのため、コスト効率も重要な評価基準となります。