Fugu-MT 論文翻訳(概要): From GPT-3 to GPT-5: Mapping their capabilities, scope, limitations, and consequences

論文の概要: From GPT-3 to GPT-5: Mapping their capabilities, scope, limitations, and consequences

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.10332v1
Date: Sat, 11 Apr 2026 19:31:18 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2026-04-14 20:13:15.958065
Title: From GPT-3 to GPT-5: Mapping their capabilities, scope, limitations, and consequences
Title（参考訳）: GPT-3からGPT-5へ:その能力、範囲、限界、結果のマッピング
Authors: Hina Afridi, Habib Ullah, Sultan Daud Khan, Mohib Ullah,
Abstract要約: GPT-3からGPT-3.5, GPT-4, GPT-4 Turbo, GPT-4o, GPT-4.1, GPT-5ファミリーまでのGPTファミリーの進展について述べる。技術的フレーミング、ユーザインタラクション、モダリティ、デプロイメントアーキテクチャ、ガバナンスの観点から、家族がどのように進化したかを検討する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.91737850660413
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We present the progress of the GPT family from GPT-3 through GPT-3.5, GPT-4, GPT-4 Turbo, GPT-4o, GPT-4.1, and the GPT-5 family. Our work is comparative rather than merely historical. We investigates how the family evolved in technical framing, user interaction, modality, deployment architecture, and governance viewpoint. The work focuses on five recurring themes: technical progression, capability changes, deployment shifts, persistent limitations, and downstream consequences. In term of research design, we consider official technical reports, system cards, API and model documentation, product announcements, release notes, and peer-reviewed secondary studies. A primary assertion is that later GPT generations should not be interpreted only as larger or more accurate language models. Instead, the family evolves from a scaled few-shot text predictor into a set of aligned, multimodal, tool-oriented, long-context, and increasingly workflow-integrated systems. This development complicates simple model-to-model comparison because product routing, tool access, safety tuning, and interface design become part of the effective system. Across generations, several limitations remain unchanged: hallucination, prompt sensitivity, benchmark fragility, uneven behavior across domains and populations, and incomplete public transparency about architecture and training. However, the family has evolved software development, educational practice, information work, interface design, and discussions of frontier-model governance. We infer that the transition from GPT-3 to GPT-5 is best understood not only as an improvement in model capability, but also as a broader reformulation of what a deployable AI system is, how it is evaluated, and where responsibility should be located when such systems are used at scale.
Abstract（参考訳）: GPT-3からGPT-3.5, GPT-4, GPT-4 Turbo, GPT-4o, GPT-4.1, GPT-5ファミリーまでのGPTファミリーの進展について述べる。私たちの仕事は単なる歴史的というよりはむしろ比較的なものである。技術的フレーミング、ユーザインタラクション、モダリティ、デプロイメントアーキテクチャ、ガバナンスの観点から、家族がどのように進化したかを調査する。技術的な進歩、能力の変化、デプロイメントのシフト、永続的な制限、ダウンストリームの結果の5つのテーマに重点を置いている。研究設計の観点からは、公式な技術レポート、システムカード、APIとモデルドキュメンテーション、製品発表、リリースノート、査読された二次研究について検討する。主要な主張は、後のGPT世代はより大きな言語モデルやより正確な言語モデルとしてのみ解釈されるべきではないということである。代わりに、家族はスケールした数ショットのテキスト予測器から、整列、マルチモーダル、ツール指向、長いコンテキスト、ますますワークフロー統合されたシステムのセットへと進化する。この開発は、製品ルーティング、ツールアクセス、安全チューニング、インターフェース設計が効果的なシステムの一部となるため、単純なモデルとモデルの比較を複雑にします。幻覚、迅速な感度、ベンチマークの脆弱性、ドメインや集団間の不均一な振る舞い、アーキテクチャとトレーニングに関する不完全な公開透明性などである。しかし、家族はソフトウェア開発、教育実践、情報作業、インターフェース設計、フロンティア・モデルガバナンスの議論を進化させてきた。 GPT-3からGPT-5への移行は、モデル能力の向上だけでなく、デプロイ可能なAIシステムがどのようなもので、どのように評価され、そのようなシステムが大規模に使用されている場合に、責任がどこにあるべきかを、より広範な改革として理解することが最善であると推測する。

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