Den nylige introduksjonen av GPT-4 , den mest avanserte versjonen av GPT-modellen for store språk skapt av OpenAI, har trukket oppmerksomheten til de betydelige forskjellene mellom denne nye iterasjonen og forgjengeren GPT-3. GPT-3s fremvekst til berømmelse kom i form av den enormt populære avanserte generative tekstchatboten ChatGPT .
Dens imponerende menneskelignende responser og nyanserte forståelse var så revolusjonerende at det er vanskelig å forestille seg en så rask forbedring av denne teknologien, og likevel lover GPT-4 enda større og bedre muligheter. Kampen om GPT3 vs. GPT4 fortsetter å være konkurransedyktig, ettersom begge modellene er monumentale bragder innen generativ AI-teknologi.
Prøv disse to GPT-versjonene selv
Du kan umiddelbart prøve chatteboksen vår nedenfor og undersøke GPT-4 vs. GPT-3 for å få en dypere forståelse av nøyaktig hvordan disse OpenAI-modellene er forskjellige.
Hva er GPT-3 og GPT-4 ?
GPT, eller Generative Pre-trained Transformers, er nevrale nettverksmodeller eller maskinlæringsmodeller som har vist seg å være avgjørende for den moderne utviklingen av kunstig intelligens. Disse modellene og koblingsteknologien de er forankret i er det som gir verktøy som ChatGPT deres menneskelignende kontekstforståelse og samtaleevner, som gjør dem i stand til å fange opp nyansene i menneskelig språk og bruke dem i verktøyets svar til brukerne.
Disse modellene er trent ved hjelp av enorme mengder data, som nettinnhold og bøker før de slippes ut til offentligheten. Dette er hvordan de læres å fange opp kontekst, tone og semantikk.
GPT-3 og GPT-4 er den siste utviklingen av denne typen teknologi. Teamet ved OpenAI, forskningslaboratoriet som er ansvarlig for å lage disse modellene, har jobbet med å fremme sine store språkmodeller (LLM) siden den aller første iterasjonen av GPT ble utgitt i 2018.
Mens GPT-1 var ganske rudimentær i sin evne til å svare på spørsmål og gi informasjon, har modellene kommet langt på fem korte år.
GPT-3, en enorm forbedring fra sin umiddelbare forgjenger, ble utgitt i 2020 og var over ti ganger større enn GPT-2. Den skilte med imponerende 175 milliarder parametere, som er variabler som utviklerne finjusterer når de trener modellen for å forbedre ytelsen basert på ny informasjon.
For å sette dette tallet i perspektiv, var Turing Natural Language Generation (NLG)-modellen fra Microsoft, som bare hadde 10 milliarder parametere, den mest trente språkmodellen før utgivelsen av GPT-3.
De mest bemerkelsesverdige oppgraderingene som GPT-3 introduserte sammenlignet med tidligere GPT-modeller var muligheten til å skrive funksjonell programmeringskode, levere enda mer sofistikert og nyansert språk og lage AI-kunst. Dens evne til å lage menneskelignende svar og forstå kontekst var revolusjonerende i AI-språkverktøy og var en av hovedårsakene til at ChatGPT ble en umiddelbar sensasjon.
Så hva med GPT-4 ? I 2023 ble den nyeste versjonen i GPT-serien introdusert for publikum, GPT-4 . Denne nyere iterasjonen går absolutt langt i å perfeksjonere de eksisterende styrkene til GPT-3, i tillegg til å løse noen av restriksjonene.
En av de mest imponerende prestasjonene til GPT-4 er dens evne til å behandle et bildeinndata som en tekstmelding og svare på den deretter. Selv om denne modellen kun er tilgjengelig for ChatGPT Plus-brukere, er den tilgjengelig gratis ved å bruke Microsoft Bing Chat.
Hva er store språkmodeller (LLMs)?
I sin mest grunnleggende form er en stor språkmodell (LLM) en prediktiv tekstalgoritme som behandler naturlige språkinndata og gir følgende ord i en rekke ord basert på dataene det allerede har blitt presentert med. Disse modellene er høyt trent ved å bruke enorme mengder tekst, som bøker, artikler, landingssider, innlegg på sosiale medier, tekstmeldinger og mer.
Modellene bruker disse materialene til å lære språksekvenser og forutsi tekstmønstre, som danner grunnlaget for interaktive chatbots som ChatGPT , samt andre AI-verktøy.
Denne praksisen er imidlertid ikke enkel eller billig. Store, kostbare serverfarmer som fungerer som superdatamaskiner brukes til å innta disse tekstmaterialene og deretter "bestemme" prediktive tekster basert på sekvensene den har møtt. Videre må utviklere være selektive med hvilket materiale de mater til LLM.
Hvis materialet er partisk, unøyaktig eller ufullstendig, vil den responsive teksten som genereres av LLM være like uønsket.
Hva er OpenAI?
OpenAI ble etablert i 2015 av en gruppe teknologiledere i San Francisco, og startet som en ideell organisasjon. Milliardær-sjef for SpaceX og Tesla, Elon Musk, er bare ett av de fremtredende navnene som er ansvarlige for selskapets første grunnleggelse, sammen med Peter Thiel, Reid Hoffman, den nåværende administrerende direktøren for OpenAI Sam Altman, og andre.
Organisasjonens hovedmål var å fremme utviklingen av kunstig generell intelligens før store teknologiselskaper som Google eller Apple kunne monopolisere potensialet. I navnet til å skape gjennomsiktig, etisk AI som var allment tilgjengelig for publikum, klarte det lille selskapet å vinne over betydelige midler fra Silicon Valley-investorer som Infosys og Amazon Web Services.
Det tok ikke lang tid før de høye kostnadene ved selskapets innsats for å gjøre det nesten umulig å fungere som en ideell organisasjon. I 2019 gikk det over til å bli et profittselskap, og det var også da Sam Altman tok styringen som administrerende direktør. Et partnerskap på 1 milliard dollar med Microsoft sørget for at noe av OpenAIs teknologi ville bli kommersialisert og lisensiert av teknologigiganten.
Imidlertid sikret OpenAIs begrensede profittmodell at investorer bare kunne få tilbake 100 ganger sin opprinnelige investering, og skapte noe av en hybrid mellom non-profit og for-profit, med den hensikt å prioritere deres "positive human impact"-oppdrag.
I november 2022 ble selskapet et kjent navn tilsynelatende over natten etter at det ga ut sin første chatbot som fritt kunne samhandles med, ChatGPT . Verktøyets menneskelignende svar, tilsynelatende uendelige kunnskap og evne til å vise frem kreativitet var ulikt noe verden hadde sett fra en chatbot før.
Populariteten fikk også globale teknologiselskaper til å rase for å gi ut sine egne versjoner av verktøyet i et forsøk på enten å konkurrere med eller etterligne det ChatGPT har oppnådd, og noen klarte til og med å overgå det, for eksempel HIX.AI HIX Chat .
Siden utgivelsen av GPT-1 i 2018 har organisasjonen fortsatt å gjøre banebrytende fremskritt innen AI-teknologi og er fortsatt en av de største aktørene innen generative AI-verktøy.
Utviklingshistorie
I februar 2018 ga OpenAI ut den aller første GPT-modellen, GPT-1. Med 117 millioner parametere var treningsmetoden som ble brukt for å utvikle denne modellen stort sett uten tilsyn og fokusert på å lære modellen å forutsi følgende ord i en setning, uten noen spesifikk oppgave foreskrevet.
Selv om den fortsatt var en tidlig form for generativ AI-tekst, var modellen fortsatt bemerkelsesverdig for sin tid ved at den kunne generere forståelige setninger og til og med tekstavsnitt fra bunnen av.
Året etter forbedret OpenAI sin oppfinnelse med GPT-2. Denne modellens 1,5 milliarder parametere sørget for et mer sofistikert og litt mer avansert system som var i stand til å levere lengre og mer sammenhengende svar på forespørsler og forespørsler. Modellens språkkunnskaper ble oppgradert, men i tillegg hadde den andre iterasjonen få bemerkelsesverdige prestasjoner.
Både GPT-1 og GPT-2 møtte begrensninger i forhold til deres evner og datasettene de ble trent med. Dette vil endre seg drastisk med utgivelsen av GPT-3 i 2020.
Med sitt enorme hopp i antall parametere sammenlignet med GPT-2, er GPT-3 den første i sitt slag som oppnår AI-generert tekst som er praktisk talt identisk med skriften til mennesker. Opplært ved å bruke en monumental mengde skriftlig innhold, har den brutt formen til AI-skrevet tekst og har blitt brukt til å fremme mulighetene for naturlig språkbehandling (NLP) så vel som chatbot-funksjon.
Disse egenskapene ble ytterligere finjustert og gjort tilgjengelig for publikum med lanseringen av GPT-3.5 i november 2022. Dette er modellen ChatGPT ble skapt etter, og tok verden med storm og skinner et veldig offentlig lys på den raskt skiftende evnene til chatbots og AI-generert tekst.
GPT-3.5 brakte verdensomspennende oppmerksomhet til OpenAIs innsats for å forbedre kunstig generell intelligens og imponerte selv de i ikke-teknologiske bransjer med sitt mangfoldige utvalg av utganger, som inkluderer noveller, e-poster, dikt, manus, sanger, tekstmeldinger, innhold i sosiale medier, og mye, mye mer.
Mens både ledere innen teknologi og hverdagslige individer som interagerte med modellen var enormt imponert over dens evner, forsikret Sam Altman massene om at GPT-3 og GPT-3.5 fortsatt bare var tidlige glimt av det sanne potensialet og fremtidige prestasjoner av kunstig intelligens og datamaskin språklæring.
Jada, mindre enn seks måneder senere, i mars 2023, ble GPT-4 lansert. Utviklerne av den nyeste GPT-iterasjonen lover å være mer kreative og samarbeidsvillige enn noen gang før, og har lagt større vekt på å levere sikrere, mer detaljerte og mer nyttige svar på brukerforespørsler og tekstmeldinger.
Større generell kunnskap, på grunn av sine overveldende 1,76 billioner parametere og et enda større dataopplæringssett, betyr at denne modellen har forbedret problemløsningsevne og kan gi lengre tekststykker med en sterkere helhetlig kontekst.
Å gjøre modellene tilgjengelige for publikum har også hjulpet OpenAI i sitt oppdrag, ettersom begrensninger og svake punkter på hver modell blir tydelige veldig raskt gjennom massebruk og kontinuerlig testing på tvers av bransjer.
Hva skiller OpenAIs GPT-3 og GPT-4 ?
Først og fremst taler tallene for seg selv. Det faktum at den nye og forbedrede GPT-4 fungerer på over 100 billioner parametere, sammenlignet med GPT-3s 175 milliarder, sier alt du trenger å vite om forbedret språklæring, hastighet og generell ytelse.
Token-grensen, eller antallet tokens en LLM kan behandle i en enkelt interaksjon, har også blitt betydelig forbedret mellom GPT-3 mot 4. GPT-4 token-grensen har økt til 32 000, noe som betyr at den kan ta imot input som er fire ganger lengre enn for GPT-3.
GPT-4 ble trent ved å bruke et betydelig større datasett, noe som eksponerte modellen for bredere kontekster og enda mer nyansert tone og språk som den kunne lære og tilpasse svarene sine fra. På grunn av disse faktorene kan GPT-4 levere mer nøyaktige økonomiske prognoser, lage mer innflytelsesrike investeringsstrategier og vurdere forbedret faktanøyaktighet.
Faktisk ytelse i seg selv er en enorm forbedring som gjør GPT-4 til et stort sprang fremover for alle brukerne, siden det betyr at innholdet som genereres av denne modellen er mer pålitelig og mindre sannsynlighet for å gjøre kostbare feil.
Når det gjelder skriving, har GPT-4 vist seg å gi brukerne mer kontroll over tonen, leveringen, stilen og stemmen til teksten som genereres. GPT-3, til sammenligning, kunne bare endre typen tekst generert med betydelig omskolering. Som et eksempel kan bedrifter nå bruke GPT-4 til å style profesjonelle e-poster i en annen tone enn direkte reklamemeldinger eller engasjerende sosiale medier-tekster.
Meldinger kan også skreddersys til målgrupper i forskjellige aldre, kjøpsatferd og geografiske steder fordi den nyere modellen kan vurdere disse kontekstuelle ledetrådene og tilpasse språket deretter.
Høyere språkkunnskaper og kritisk tenkning er også betydelig mer fremtredende i GPT-4 , noe som gjør det mulig å løse kompliserte merkevareproblemer, gjennomføre risikovurderinger og hjelpe til med kreativ idégenerering. Faktisk oppnådde GPT-4 imponerende høye resultater på flere profesjonelle og akademiske eksamener, slik som Uniform Bar Exam, LSAT, GRE, AP-eksamener, AMC-eksamener og til og med Sommelier-eksamener.
Et annet aspekt der GPT-4 overgår sin eldste er flerspråklighet. På 24 av 26 utprøvde språk, overgikk GPT-4 både GPT-3.5 og andre moderne LLM-er basert på MMLU (Massive Multitask Language Understanding) benchmark. En av de mest oppsiktsvekkende oppgraderingene introdusert med GPT-4 , er imidlertid dens evne til å behandle bildeinndata som tekstmeldinger.
Det stemmer – brukere kan nå legge inn tekst så vel som bilder for å spesifisere en oppgave som enten er relatert til visuelle elementer eller språk, noe som i stor grad vil hjelpe bedrifter og fagfolk som primært jobber med grafikk eller multimedieinnhold.
Det er også forskjell på prispunktene på de to modellene. Mens GPT-3 i hovedsak er gratis å bruke via OpenAI Playground, hvor brukere kan eksperimentere med 12 forskjellige varianter av modellen, har GPT-4 en økonomisk kostnad. Prisplaner starter på $0,03 for 1000 prompt-tokens, eller du kan få tilgang til chatbot-varianten av modellen med ChatGPT Plus for $20 per måned.
Hvordan kan brukere dra nytte av den avanserte GPT-4 ?
GPT-4 lover å være en katalysator for store endringer på tvers av flere bransjer, som påvirker bedrifter, frilansere, fagfolk og studenter på en rekke verdifulle måter. Nedenfor er bare noen av metodene der den nyeste GPT-språkmodellen kan hjelpe til med å forbedre forretningspraksis og øke produktiviteten og effektiviteten.
Bedrifter som ønsker å beskytte sine data, eiendeler og ansatte mot cyberangrep kan bruke GPT-4 til å overvåke operasjoner, spore tilgang til sensitiv informasjon, analysere og rapportere om mønstre og svare på potensielle cybersikkerhetstrusler. Dette vil øke forbrukernes tillit til organisasjoner, spesielt de som arbeider med verdifulle personopplysninger, som banker og private sikkerhetsselskaper.
Slike organisasjoner kan også bruke denne avanserte modellen til å oppdage uredelig aktivitet tidlig, og spare betydelig tid, penger og ressurser på å komme seg etter slike hendelser etter at de har oppstått. Uregelmessig kjøperatferd og uvanlig kontotilgang er bare noen av aktivitetene som GPT-4 kan fange opp og bruke for å varsle det relevante personalet om potensiell svindel.
GPT-4 kan brukes av salgsavdelinger til å forutsi etterspørsel og tilbud for bestemte produkter og tjenester ved å spore informasjon om kjøperatferd og tidligere salgsdata. Dette kan hjelpe bedrifter til å bedre administrere varelageret sitt, planlegge prismodellene sine, annonsere effektivt og allokere penger og ressurser.
GPT-4 lover å endre ansiktet til moderne utdanning på alle nivåer ved å tilby tilpassede læringsopplevelser som kan skreddersys til individuelle studenter. Ved å bruke data som elevkarakterer, oppmøteposter og teknikktilbøyelighet, kan GPT-4 tilpasse leksjonsplaner for å passe individuelle behov og evner for å skape en mer engasjerende og personlig læringsopplevelse for elever i alle aldre.
Mens virtuelle informasjonskapsler og datasporing for øyeblikket bidrar til å forbedre den virtuelle handleopplevelsen, kan GPT-4 fremme denne innsatsen ved å vurdere tidligere kjøp, nettleserhistorikk, personlige preferanser og mer for å individuelt skreddersy netthandelsopplevelsen i enda høyere grad. Dette øker ikke bare salg og merkelojalitet for forhandlere, men forbedrer også den generelle handleopplevelsen og skaper større brukervennlighet og bekvemmelighet for forbrukerne.
Innen helsesektoren har GPT-4 oppnådd noe ingen annen GPT-modell kan skilte med: ved å analysere medisinske historier og bruke klinisk bildediagnostikk, har den vært i stand til å foreslå relevante diagnoser for pasienter som opplever helseproblemer, samt anbefale passende behandlingsforløp. . Dette kan i stor grad hjelpe medisinsk fagpersonell med å gi nødvendig omsorg, spesielt i lavinntektsområder der fasiliteter er underbemannet.
I bransjer som produksjon og logistikk kan GPT-4 hjelpe til med å forutsi når vedlikehold på utstyr vil være nødvendig i fremtiden ved hjelp av sensordata. Dette kan hjelpe disse selskapene med å forhindre kostbar nedetid og kostbare reparasjoner ved å ta opp funksjonelle problemer tidlig, og gjøre dem i stand til å øke produktiviteten og operere mer effektivt.
Markedsførere, ledere av sosiale medier og innholdsskapere kan utnytte potensialet til GPT-4 ved å bruke både kunnskapen og språkkunnskapene til å lage effektive markedsføringsstrategier, uttrykke verdiforslag, skrive bildetekster i sosiale medier og utvikle artikler og blogginnlegg i lang form. som høres naturlig og menneskelig ut i sin lesbarhet.
Feltene journalistikk, underholdning og kunst kan også bli betydelig påvirket av funksjonene og kapasitetene til GPT-4 . Å generere nye ideer, tilby alternative perspektiver og analysere tidligere praksis er alle måter denne nyere GPT-modellen kan bidra til å forbedre slike levebrød uten å gjøre dem overflødige.
Mens GPT-3 og GPT-3.5 også kan hjelpe brukere på noen av de ovennevnte måtene, har funksjonene blitt betydelig forbedret og finjustert i den nyeste modellen. Oppgraderinger i ytelse, språklæring, datasporing, kontekstbetraktning og faktanøyaktighet har gjort modellens generelle nytteverdi mer tilgjengelig og relevant for et bredere spekter av yrker og forretningsfunksjoner.
Begrensninger for GPT-3 vs. GPT-4
Mens listene deres over evner er lange og imponerende, er GPT-3 og til og med GPT-4 fortsatt begrenset av visse teknologiske begrensninger. For eksempel er menneskeskapte barrierer beregnet på å forhindre misbruk og oppretting av støtende innhold nyttige og nødvendige, men de kan hindre GPTs evne til å svare på gyldige spørsmål.
Dette er en problemstilling som er relevant for begge modellene. Ingen av modellene har evnen til å gi informasjon i sanntid – noe andre AI-genererte tekstverktøy har vært i stand til å oppnå.
Hvis vi ser på flerspråklighet i GPT 3.5 vs. GPT 4, er begge modellene fortsatt begrenset når det gjelder tjenestene de kan tilby på andre språk enn engelsk. Både oversettelsesnøyaktigheten og mangfoldet av språk som tas hensyn til kan betraktes som begrensninger i denne forbindelse, og dette fortsetter å være en hindring for begge modellene.
Selv om GPT-4 har introdusert den bemerkelsesverdige muligheten til å vurdere bildeinngang, kan den fortsatt ikke vurdere lyd eller video som spørsmål. Forhåpentligvis er dette en funksjon som utviklere kan vurdere i etableringen av GPT-5, men vi kan ennå ikke være sikre.
Alternative verktøy som bruker GPT-modellene
Du vil bli tilgitt for å anta at ChatGPT er den mest effektive og effektive bruken av GPT-modellene. I virkeligheten bør verktøy laget av andre teknologiske konkurrenter som bruker samme teknologi på ingen måte undervurderes. Det kan lett hevdes at noen av dem samsvarer med og til og med overgår mulighetene til ChatGPT , som har sin rettferdige del av begrensninger og hindringer.
En bemerkelsesverdig konkurrent er HIX.AI HIX Chat , et verktøy som støtter både GPT-3.5 og GPT-4 . Denne alt-i-ett-chatboten har som mål å forbedre kommunikasjonen, gi nøyaktige og menneskelignende svar på alle spørsmål og bygge engasjerende samtaler med brukere. I motsetning til ChatGPT og mange andre samtidige, har den direkte nettilgang, slik at den kan gi oppdatert informasjon i sanntid uten forsinkelser eller begrensninger.
Imponerende nok går det utover evnene til ChatGPT ved å lese PDF-er og svare på spørsmål basert på innholdet, oppsummere YouTube videoer når en lenke er gitt, og bygge kontekstuell samtale basert på nettsideinnhold. Den er tilgjengelig via en nettapp samt en nettleserutvidelse som kan brukes på både Google Chrome og Microsoft Edge .
Mens ingen annen chatbot kan skilte med funksjonene ovenfor, er YouChat, Microsoft Bing Chat og Perplexity Ask bare noen av de mest dyktige chatbot-verktøyene som enten matcher eller overgår mulighetene til ChatGPT ved å bruke enten GPT-3 eller GPT-4 .
Fremtidige utviklinger av GPT
Mens OpenAI for tiden dedikerer mesteparten av ressursene sine til å utvikle den svært etterlengtede GPT-5-modellen, er denne skapelsen fortsatt i de tidlige stadiene og er ennå ikke aktivt opplært. Siden opplæring, utprøving og sikkerhetstiltak alle må implementeres før den lanseres for publikum, kan vi forvente å vente en stund før denne modellen ser dagens lys.
Innlemmelsen av video- og lydfunksjoner som funksjonell inngang ville kreve bruk av både webkoding og videomedier som opplæringsmateriell for fremtidige GPT-modeller, noe Altman har hentydet til når han ble spurt om hva vi kan forvente av fremtidige versjoner. Evnen til å tolke andre input utenfor skrevet tekst ville være et bemerkelsesverdig gjennombrudd for LLM-er, og utvide omfanget av det de kan levere og oppnå.
Utenom denne spådommen kan lite annet forutses når det gjelder hva fremtidige modeller kan være i stand til å oppnå. Siden kunstig generell intelligens fortsatt er et stort sett eksperimentelt felt, er det kjent at nytt potensial og uventede evner dukker opp tilsynelatende fra ingensteds, så det er rett og slett ikke å si hva disse avanserte enhetene kan være i stand til å lære og tilpasse seg i fremtiden.
Oppsummert
Man kan uomtvistelig si at både GPT-3 og GPT-4 LLM har endret landskapet med kunstig generell intelligens slik vi kjenner det, og sikrer at AI-verktøy vil bli et sertifisert aspekt av fremtidens samfunn.
Utviklingen av disse modellene har banet vei for holistiske, banebrytende AI-plattformer som HIX.AI , en kraftig "one-stop shop" som tilbyr en rekke AI-skriveløsninger som imøtekommer utallige forbrukerbehov, alle støttet og forbedret av GPT-3.5 og GPT-4 .
Det kan være lett å undervurdere hvor store forskjellene kan være, med tanke på at de to modellene ble utgitt med mindre enn tre års mellomrom, men dette er bare et bevis på hvor mye OpenAI og HIX.AI har oppnådd på så kort tid. Vi kan bare håpe at GPT-5 og fremtidige modeller vil fortsette å bane vei for standarden for AI-verktøy og transformere måten vi lever, jobber, skaper og samarbeider på.