GPT-4.5は、前身のGPT-4と同様に、テキストと画像入力の両方を処理してテキスト出力を生成できる大規模なマルチモーダルモデルです[5]。ただし、PDF内の画像の処理に関しては、具体的な制限と考慮すべき方法があります。
1。PDFの直接画像分析：GPT-4.5自体は、PDFSに埋め込まれた画像を直接分析しません。代わりに、PDFから抽出され、個別に表示される場合、画像を処理できます。つまり、GPT-4.5にPDFの画像を分析したい場合は、最初に「PDF2Image」などのツールを使用してそれらの画像を抽出する必要があります[4]。
2。画像抽出と変換：PDFの画像を分析するには、通常、「PDF2Image」などのライブラリを使用して、PDFの各ページを画像形式(PNGまたはJPEGなど)に変換します。画像が抽出されたら、GPT-4.5のビジョン機能を使用して分析できます。これには、URLまたはbase64エンコード形式[3] [4]として、画像をモデルにアップロードすることが含まれます。
3。ビジョン機能：GPT-4.5のビジョン機能により、オブジェクトの識別や画像に存在するものに関する一般的な質問への回答など、画像の内容を理解して説明できます。ただし、画像内のオブジェクトに関する詳細な空間情報を提供できない場合があります[3]。
4。制限：GPT-4.5は画像を処理できますが、複雑な画像または低解像度画像の処理には制限があります。画像の品質が低い場合、または読めないテキストが含まれている場合、モデルは意味のある情報を抽出するのに苦労する可能性があります[2] [6]。
5.高度な分析手法：光学文字認識(OCR)を使用した画像からテキストを抽出したり、チャートや図を分析したりするなど、より洗練された分析のために、GPT-4.5とOCRやTesseractなどのライブラリを、複雑な視覚コンテンツを処理するための画像処理技術などのライブラリを組み合わせる必要があるかもしれません[2]。
要約すると、GPT-4.5は、PDFから抽出され、個別に提示されている場合、画像を効果的に分析でき、ビジョン機能を活用してコンテンツを理解して説明します。ただし、抽出せずにPDFに埋め込まれた画像の直接分析はサポートされていません。
引用：
[1] https://www.reddit.com/r//openai/comments/1c0pg1x/gpt4_and_pdf_analysis/
[2] https://www.youtube.com/watch?v=bwyzu68c77k
[3] https://platform.openai.com/docs/guides/vision
[4] https://www.groff.dev/blog/ingesting-pdfs-with-gpt-vision
[5] https://arxiv.org/abs/2303.08774
[6] https://community.openai.com/t/is-it-possible-to-analyze-images-conteded-ine-pdf-files/533994
[7] https://cdn.openai.com/gpt-4-5-system-card.pdf
[8] https://community.openai.com/t/what-are-the-limitations-of-gpt-4-in-analyzing-pdf-text/534760