OpenAIとGPT-3 VS NLPクラウド

利用規定と申請書の審査

GPT-3以前は、OpenAIがオープンソースのAIモデルを公開していました。GPTもGPT-2も、誰でも好きなように導入して使えるオープンソースのモデルでした。そのため、「OpenAI」の「Open」という言葉がある。しかし、GPT-3を作ったとき、OpenAIはそれを有料のAPIを通じてのみ利用できるブラックボックスとしておくことにした。倫理的な理由から、公式には

その後、GPT-JやGPT-NeoXといったオープンソースの同等品がリリースされ、自分でインストールして自由に使うことができるようになりました。

OpenAIは、許可するアプリケーションの種類を非常に制限しています。最初にアプリケーションを検証のために提出することなく、実運用にAPIを統合することはできませんし、非常に厳しい「使用ガイドライン」を強制しています。以下は、その検証プロセスの概要です。

非科学的」な前提に基づくアプリケーション、言い換えや書き換え（「盗作」とみなされる）アプリケーション、マルチレベルマーケティングなど、デフォルトでは単に許可されていないアプリケーションもあります。以下はOpenAIの利用ガイドラインに記載されている詳細なリストです。

さらに、あなたが考えているような多くのAIアプリケーションは、OpenAIによって拒否される可能性が非常に高いのです。たとえば、大きなコンテンツを生成することはできません。つまり、GPT-3を使ってブログの記事を丸ごと書いてもらうことはできないのです。チャットボットのユースケースも、多くが却下されます。例えば、コンパニオンのような役割を果たすチャットボットや、侮辱やアダルト用語を使うチャットボットは作れません。また、ソーシャルメディア、ヘルスケア、コーチング、法律など、様々な分野に関連するアプリケーションも却下される可能性が非常に高いです。ここでは、OpenAIのガイドラインのうち、「high-stake」ドメイン（却下される可能性が非常に高いと考えられるアプリケーション）、およびテキストの長さに関するものを抜粋して紹介します。

OpenAIは、アプリケーションの各エンドユーザーを個別に識別するための「ユーザー識別子」を実装するよう求めています。これに基づいて、エンドユーザーが1分間に60回以上リクエストできないように、レート制限が適用されます。

このような厳しい制限のために、多くのプロジェクトが単純に頓挫してしまうのです。

NLPクラウドでは、これらの制限は一切ありません。NLPクラウドはどんなアプリケーションでも制限なく利用でき、レート制限もなくエンドユーザーごとに好きなだけリクエストできます（もちろん適切なプランを選択する限りにおいてですが）。

価格設定の違い

OpenAIもNLP Cloudも従量制の料金を提案しています。つまり、実際に消費したリクエストやトークンの数だけ、後払いできるのです。

NLPクラウドは前払い式の標準パッケージも提案しています。これらのプランでは、1分間に特定の数のリクエストにアクセスすることができます。これらのプランは、大量のリクエストを実行する場合、従量制よりも費用対効果が高くなります。

NLPクラウドの価格はこちらをご覧ください。 OpenAIの価格は以下をご覧ください。

簡単なシミュレーションをしてみましょう。GPT-JはGPT-3キュリーと同等なので、両者の価格を比較します。

NLPクラウドでは、GPT-Jで1分間に10回のリクエストを行い、それぞれ800トークンを使用すると、199ドル/月（Full GPUプラン）の費用が発生します。

OpenAIでは、0.006×0.8×10×60×24×31＝2,142円/月がかかります。

この価格差は非常に大きく、実は微調整や埋め込みプランを比較する際にはさらに重要なポイントになります

搭載可能な機能・モデル

OpenAIとNLPクラウドは、全く異なる2つの戦略を採用しています。OpenAIは1つのインハウスモデル（GPT-3）を作り、NLP Cloudは最高のオープンソースAIを同じプラットフォーム上で組み立てています。

つまり、NLPクラウドでは、GPT-JやGPT-NeoXといったGPT-3の競合機種はもちろん、Bart、T5、OpusMT、Distilbert、M2M100、spaCyなど多くの機種を利用することができるのです。

巨大なGPTモデル（たとえ汎用性が高くても）を使うよりも、専用の小型モデルを使ったほうが、はるかにコスト効率がよく、はるかに速いことが多いのです。

GPT-3、GPT-J、GPT-NeoXではカバーできないユースケースもあります。例えば、多言語翻訳がそうです。そのようなユースケースの場合、FacebookのM2M100のような専用機種を使う必要があります。

特殊なモデルを活用することも、複雑さを軽減するための良い方法です。例えば、GPT-3で要約を行うには、高度なプロンプトエンジニアリングが必要です。一方、FacebookのBart Large CNNのような専用の微調整されたモデルのおかげで、非常に簡単に高度な結果を得ることができるのです。

データプライバシー

データのプライバシーに関しては、OpenAIとNLP Cloudでは大きな違いがあります。

NLPクラウドのプライバシーポリシーは至ってシンプルで、APIに送られたユーザデータはNLPクラウドのサーバに保存されず、誰もこのデータにアクセスすることはできません。

一方、OpenAIは、顧客のデータを使って様々なことを行っている。ユーザーのデータは、いくつかの内部ソフトウェアで処理され、時にはOpenAIの社員がレビューすることもあります。さらに重要なのは、このデータが無期限に保存され、意味検索や分類モデルなど、OpenAIのAIモデルを訓練し、改善するために使用されていることです。以下、OpenAIのプライバシーポリシーの抜粋をご覧ください。

このようなプライバシーに関する配慮は、多くの企業、特に医療、法律、金融などのデータに敏感な業界にとって重要な意味を持つ場合があります。

結論

多くのお客様は、OpenAIのユースケース制限、データプライバシーポリシー、法外な価格設定などを理由に、OpenAIの代替品を探しています。

NLP Cloud APIは、OpenAIの非常に良い代替品だと信じていますよ。

NLPクラウドでは、すべてのお客様にハイレベルなサポートを提供できることを誇りに思い、お客様がAIプロジェクトを迅速に実現できるよう、最先端のAIモデルを随時追加しています。

試してみませんか？ NLPクラウドのテストはこちら

Julien Salinas
NLPクラウド社CTO