あわわ。。。
使ってはダメだ！と完全に思った瞬間！
個人的な印象では4oさんはめっちゃ口数は多いけど…
必ず検索はONにしてプロンプトはこれでもかってくらい
いろいろな情報や記載が必要…
プロンプト職人ばり…
こっちはFreeプランのアカウント…で4o
普段はPlusプランのアカウントでそちらは普段からプロンプトにいろいろな情報を織り交ぜて蓄積しているのでまだいいのかも？
ただ⬇のようなやり取りもを現時点では有料プランでやったら酷い状態になってしまうかも？
ハルシネーションには正確な情報をいれて修正していかないと
酷いメモリー状態になってしまうかも？
これは人間も同じ…？
まず、用語としての「GPT-○」「GPT-○.○」と「GPT oシリーズ（o1, o3, o4）」の違いや位置づけを整理してみましょう。
🔷 GPT-4 / GPT-3.5などの従来のモデル
これらは一般に「言語モデル（language model）」と呼ばれてきました。OpenAIの公式表現でも、「GPT-4 is a large multimodal model」などのように表現されています。
- GPT-3.5（2022年）
- GPT-4（2023年3月）
- GPT-4は「text-only（テキスト専用）」のモデルとして登場しました。
- 一部にマルチモーダル版（画像・音声対応など）も存在しましたが、公開は限定的。
🔷 GPT-4 Turbo（2023年11月）
- 名前には「Turbo」とついていましたが、OpenAIは当初このモデルのアーキテクチャ詳細を明らかにしていませんでした。
- 後にこれが「oシリーズの何らか（たとえばo1）」であったことがわかりました。
🔷 GPT-4o（2024年5月発表）
- 「oは“omni（すべて）”の意味」と公式に明言されました。
- これは音声、画像、テキストの完全なマルチモーダルモデル。
- この「GPT-4o」という名称は、従来のような「GPT-4.1」や「GPT-4 Turbo」とは異なり、oシリーズの特別なブランディングと考えられます。
🔷 oシリーズ（o1, o3, o4）
- OpenAIが最近、API経由でのモデルを識別するために導入した内部的なコードネーム/バージョン識別子です。
- これらは通常、「推論モデル（inference model）」とも呼ばれることがあります。
たとえば：
| モデル名（API名） | モデルID（oシリーズ） | 備考 |
|---|---|---|
gpt-4-turbo | o1 | 2023年11月頃のモデル |
gpt-4-turbo | o3 | 2024年4月時点の更新モデル |
gpt-4o | o4 | 2024年5月登場、マルチモーダル対応 |
🔹 「推論モデル」という表現について
「推論モデル（inference model）」という表現は、主に以下の文脈で使われます：
- APIを通じて実行時に呼び出されるモデル
- 実運用されている最新版（例：
gpt-4-turboが内部的にどのoモデルか） - パラメータ数や訓練データに関しては非公開でも、実際に使われているバージョンが識別できる
この「推論モデル」という言葉は、ユーザーが呼び出す「製品としてのモデル」と、内部的に使われる実体（＝o1/o3/o4など）を区別するためにOpenAIや研究者が使う表現です。
✅ まとめると：
- 従来のGPT-4やGPT-3.5など → 「言語モデル」「マルチモーダルモデル（一部）」
- oシリーズ（o1, o3, o4） → OpenAI内部の「推論モデル」、APIで裏で使われている実体
- GPT-4o → oシリーズの一部（o4）、マルチモーダルな“omni”モデル、かなり特別な位置づけ
もし、何か特定の文脈（例：APIの話とか、論文上の記述とか）があれば、それに沿ってもっと詳しく解説できますよ！
コメントを残す