De recente introductie van GPT-4 , de meest geavanceerde versie van het grote GPT-taalmodel gemaakt door OpenAI, heeft de aandacht gevestigd op de aanzienlijke verschillen tussen deze nieuwe iteratie en zijn voorganger, GPT-3. De bekendheid van GPT-3 kwam in de vorm van de enorm populaire geavanceerde generatieve tekstchatbot ChatGPT .
De indrukwekkende mensachtige reacties en het genuanceerde begrip ervan waren zo revolutionair dat het moeilijk is om je zo'n snelle verbetering van dit technologische staaltje voor te stellen, en toch belooft GPT-4 nog grotere en betere mogelijkheden. De strijd tussen GPT3 en GPT4 blijft een competitieve strijd, aangezien beide modellen monumentale prestaties zijn in generatieve AI-technologie.
Probeer deze twee GPT-versies zelf
U kunt direct onze chatbox hieronder uitproberen en GPT-4 versus GPT-3 onderzoeken om een beter inzicht te krijgen in hoe deze OpenAI-modellen precies verschillen.
Wat zijn GPT-3 en GPT-4 ?
GPT, of Generative Pre-trained Transformers, zijn neurale netwerkmodellen of machine learning-modellen die cruciaal zijn gebleken voor de moderne vooruitgang van kunstmatige intelligentie. Deze modellen en de connectieve technologie waarin ze zijn geworteld, geven tools als ChatGPT hun mensachtige contextbegrip en conversatiemogelijkheden, waardoor ze de nuances van menselijke taal kunnen oppikken en deze kunnen gebruiken in de reacties van de tool op gebruikers.
Deze modellen worden getraind met behulp van enorme hoeveelheden gegevens, zoals webinhoud en boeken, voordat ze aan het publiek worden vrijgegeven. Dit is hoe ze leren context, toon en semantiek op te pikken.
GPT-3 en GPT-4 zijn de meest recente ontwikkelingen van dit soort technologie. Het team van OpenAI, het onderzoekslaboratorium dat verantwoordelijk is voor het maken van deze modellen, heeft gewerkt aan het verbeteren van hun grote taalmodellen (LLM's) sinds de allereerste versie van GPT in 2018 werd uitgebracht.
Hoewel GPT-1 tamelijk rudimentair was in zijn vermogen om op vragen te reageren en informatie te verstrekken, hebben de modellen in vijf jaar tijd een lange weg afgelegd.
GPT-3, een enorme verbetering ten opzichte van zijn directe voorganger, werd uitgebracht in 2020 en was ruim tien keer groter dan GPT-2. Het beschikte over maar liefst 175 miljard parameters, variabelen die de ontwikkelaars nauwkeurig afstemmen bij het trainen van het model om de prestaties te verbeteren op basis van nieuwe informatie.
Om dit aantal in perspectief te plaatsen: het Turing Natural Language Generation (NLG)-model van Microsoft, dat slechts 10 miljard parameters telde, was vóór de release van GPT-3 het best getrainde taalmodel.
De meest opmerkelijke upgrades die GPT-3 introduceerde in vergelijking met eerdere GPT-modellen waren de mogelijkheid om functionele programmeercode te schrijven, nog geavanceerdere en genuanceerdere taal te leveren en AI-kunst te creëren. Het vermogen om mensachtige reacties te formuleren en de context te begrijpen was revolutionair in AI-taaltools en was een van de belangrijkste redenen waarom ChatGPT een onmiddellijke sensatie werd.
Hoe zit het dan met GPT-4 ? In 2023 werd de meest recente versie in de GPT-serie aan het publiek voorgesteld, GPT-4 . Deze nieuwere iteratie gaat zeker een grote bijdrage leveren aan het perfectioneren van de bestaande sterke punten van GPT-3 en het oplossen van enkele van de beperkingen ervan.
Een van de meest indrukwekkende prestaties van GPT-4 is de mogelijkheid om een beeldinvoer als een tekstprompt te behandelen en er dienovereenkomstig op te reageren. Hoewel dit model alleen beschikbaar is voor ChatGPT Plus-gebruikers, is het gratis beschikbaar via Microsoft Bing Chat.
Wat zijn grote taalmodellen (LLM's)?
In zijn meest basale vorm is een groot taalmodel (LLM) een voorspellend tekstalgoritme dat natuurlijke taalinvoer verwerkt en het volgende woord in een reeks woorden weergeeft op basis van de gegevens waarmee het al is gepresenteerd. Deze modellen zijn zeer goed getraind in het gebruik van enorme hoeveelheden tekst, zoals boeken, artikelen, landingspagina's, posts op sociale media, sms-berichten en meer.
De modellen gebruiken deze materialen om taalreeksen te leren en tekstpatronen te voorspellen, die de basis vormen voor interactieve chatbots zoals ChatGPT , maar ook voor andere AI-tools.
Deze praktijk is echter niet gemakkelijk of goedkoop. Grote, kostbare serverparken die als supercomputers fungeren, worden gebruikt om dit tekstmateriaal op te nemen en vervolgens te ‘beslissen’ over voorspellende teksten op basis van de reeksen die het is tegengekomen. Bovendien moeten ontwikkelaars selectief zijn met het materiaal dat ze aan de LLM doorgeven.
Als het materiaal bevooroordeeld, onnauwkeurig of onvolledig is, zal de responsieve tekst die door de LLM wordt gegenereerd even ongewenst zijn.
Wat is OpenAI?
OpenAI werd in 2015 opgericht door een groep technologieleiders in San Francisco en begon als een non-profitorganisatie. Miljardair CEO van SpaceX en Tesla, Elon Musk, is slechts een van de prominente namen die verantwoordelijk zijn voor de initiële oprichting van het bedrijf, samen met Peter Thiel, Reid Hoffman, de huidige CEO van OpenAI Sam Altman en anderen.
Het belangrijkste doel van de organisatie was om de ontwikkeling van kunstmatige algemene intelligentie te bevorderen voordat grote technologiebedrijven als Google of Apple het potentieel ervan konden monopoliseren. In naam van het creëren van transparante, ethische AI die breed toegankelijk was voor het publiek, kon het kleine bedrijf aanzienlijke bedragen binnenhalen van investeerders uit Silicon Valley, zoals Infosys en Amazon Web Services.
Het duurde niet lang voordat de hoge kosten van de inspanningen van het bedrijf het functioneren als non-profitorganisatie bijna onmogelijk maakten. In 2019 maakte het de overstap naar een bedrijf met winstoogmerk, en dit was ook het moment waarop Sam Altman de leiding als CEO overnam. Een partnerschap van $ 1 miljard met Microsoft zorgde ervoor dat een deel van de technologie van OpenAI op de markt zou worden gebracht en in licentie zou worden gegeven door de technologiegigant.
Het gelimiteerde winstmodel van OpenAI zorgde er echter voor dat investeerders slechts 100x hun initiële investering konden terugverdienen, waardoor er een soort hybride ontstond tussen non-profit en for-profit, met de bedoeling prioriteit te geven aan hun missie van “positieve menselijke impact”.
In november 2022 werd het bedrijf schijnbaar van de ene op de andere dag een begrip nadat het zijn eerste chatbot uitbracht waarmee vrijelijk kon worden gecommuniceerd, ChatGPT . De mensachtige reacties van de tool, de schijnbaar eindeloze kennis en het vermogen om creativiteit te tonen waren anders dan alles wat de wereld eerder van een chatbot had gezien.
De populariteit ervan zorgde er ook voor dat mondiale technologiebedrijven zich haastten om hun eigen versies van de tool uit te brengen in een poging om te wedijveren met of te emuleren wat ChatGPT heeft bereikt, waarbij sommigen er zelfs in slaagden het te overtreffen, zoals HIX Chat van HIX.AI
Sinds de release van GPT-1 in 2018 is de organisatie baanbrekende vooruitgang blijven boeken op het gebied van AI-technologie en blijft ze een van de belangrijkste spelers op het gebied van generatieve AI-tools.
Geschiedenis van ontwikkeling
In februari 2018 bracht OpenAI het allereerste GPT-model uit, GPT-1. Met 117 miljoen parameters was de trainingsmethode die werd gebruikt om dit model te ontwikkelen grotendeels zonder toezicht en gericht op het leren van het model om het volgende woord in een zin te voorspellen, zonder dat er een specifieke taak werd voorgeschreven.
Hoewel het nog steeds een vroege vorm van generatieve AI-tekst was, was het model voor zijn tijd nog steeds opmerkelijk omdat het vanuit het niets begrijpelijke zinnen en zelfs alinea's tekst kon genereren.
Het jaar daarop verbeterde OpenAI zijn uitvinding met GPT-2. De 1,5 miljard parameters van dit model zorgden voor een geavanceerder en iets geavanceerder systeem dat langere en coherentere antwoorden kon geven op vragen en aanwijzingen. De taalvaardigheid van het model werd verbeterd, maar daarnaast had de tweede iteratie weinig noemenswaardige prestaties.
Zowel GPT-1 als GPT-2 hadden te maken met beperkingen wat betreft hun mogelijkheden en de datasets waarmee ze waren getraind. Dit zou drastisch veranderen met de release van GPT-3 in 2020.
Met zijn enorme sprong in het aantal parameters vergeleken met GPT-2, is GPT-3 de eerste in zijn soort die door AI gegenereerde tekst bereikt die vrijwel identiek is aan het schrift van mensen. Het is getraind met behulp van een enorme hoeveelheid geschreven inhoud, heeft de vorm van door AI geschreven tekst doorbroken en is gebruikt om de mogelijkheden van natuurlijke taalverwerking (NLP) en het functioneren van chatbots te verbeteren.
Deze mogelijkheden werden nog verder verfijnd en toegankelijk gemaakt voor het publiek met de lancering van GPT-3.5 in november 2022. Dit is het model waarop ChatGPT is gemaakt, dat de wereld stormenderhand verovert en een zeer publiek licht laat schijnen op de snel veranderende mogelijkheden van chatbots en door AI gegenereerde tekst.
GPT-3.5 heeft de inspanningen van OpenAI ter verbetering van de kunstmatige algemene intelligentie wereldwijd onder de aandacht gebracht en heeft zelfs indruk gemaakt op mensen in niet-technische sectoren met zijn gevarieerde aanbod aan producten, waaronder korte verhalen, e-mails, gedichten, scripts, liedjes, sms-berichten, sociale media-inhoud, en veel veel meer.
Hoewel zowel leiders in de technologiesector als gewone mensen die met het model in aanraking kwamen enorm onder de indruk waren van de mogelijkheden ervan, verzekerde Sam Altman de massa dat GPT-3 en GPT-3.5 nog maar een eerste glimp waren van het ware potentieel en de toekomstige prestaties van kunstmatige intelligentie en computertechnologie. taal leren.
En ja hoor, minder dan zes maanden later, in maart 2023, werd GPT-4 gelanceerd. De ontwikkelaars van de nieuwste GPT-versie beloven creatiever en collaboratiever te zijn dan ooit tevoren en hebben meer aandacht besteed aan het leveren van veiligere, gedetailleerdere en nuttiger antwoorden op vragen van gebruikers en tekstprompts.
Een grotere algemene kennis, dankzij de verbluffende 1,76 biljoen parameters en een nog grotere datatrainingsset, betekent dat dit model een verbeterd probleemoplossend vermogen heeft en langere stukken tekst kan leveren met een sterkere algemene context.
Het toegankelijk maken van de modellen voor het publiek heeft OpenAI ook geholpen bij zijn missie, omdat de beperkingen en zwakke plekken van elk model zeer snel duidelijk worden door massaal gebruik en voortdurende tests in verschillende sectoren.
Wat onderscheidt OpenAI's GPT-3 en GPT-4 ?
Cijfers spreken in de eerste plaats voor zich. Het feit dat de nieuwe en verbeterde GPT-4 op meer dan 100 biljoen parameters functioneert, vergeleken met de 175 miljard van GPT-3, zegt alles wat u moet weten over het verbeterde taalonderwijs, de snelheid en de algemene prestaties.
De tokenlimiet, of het aantal tokens dat een LLM in een enkele interactie kan verwerken, is ook enorm verbeterd tussen GPT-3 en 4. De GPT-4 tokenlimiet is verhoogd naar 32.000, wat betekent dat er invoer van vier kan worden verwerkt. keer langer dan die van GPT-3.
GPT-4 werd getraind met behulp van een aanzienlijk grotere dataset, waardoor het model werd blootgesteld aan bredere contexten en een nog genuanceerder toon en taal waaruit het kon leren en zijn reacties kon aanpassen. Vanwege deze factoren kan GPT-4 nauwkeurigere financiële voorspellingen opleveren, invloedrijkere beleggingsstrategieën opstellen en een verbeterde feitelijke nauwkeurigheid overwegen.
Feitelijke prestaties op zichzelf zijn al een enorme verbetering die GPT-4 tot een enorme sprong voorwaarts maakt voor al zijn gebruikers, omdat het betekent dat de inhoud die door dit model wordt gegenereerd betrouwbaarder is en minder snel dure fouten zal maken.
Als het op schrijven aankomt, heeft GPT-4 bewezen gebruikers meer controle te geven over de toon, levering, stijl en stem van de tekst die wordt gegenereerd. Ter vergelijking: GPT-3 kon het type tekst dat werd gegenereerd alleen veranderen met aanzienlijke herscholing. Bedrijven kunnen nu bijvoorbeeld GPT-4 gebruiken om professionele e-mails op een andere toon te stylen dan ironische reclameboodschappen of boeiende ondertitels op sociale media.
Berichten kunnen ook worden afgestemd op doelgroepen van verschillende leeftijden, koopgedrag en geografische locaties, omdat het nieuwere model deze contextuele aanwijzingen in overweging kan nemen en de taal dienovereenkomstig kan aanpassen.
Hogere taalvaardigheden en kritisch denken zijn ook aanzienlijk prominenter aanwezig in GPT-4 , waardoor het ingewikkelde merkproblemen kan oplossen, risicobeoordelingen kan uitvoeren en kan helpen bij het genereren van creatieve ideeën. GPT-4 scoorde zelfs indrukwekkend hoge resultaten op meerdere professionele en academische examens, zoals het Uniform Bar Exam, de LSAT, de GRE, AP-examens, AMC-examens en zelfs Sommelier-examens.
Een ander aspect waarin GPT-4 zijn oudste overtreft is meertaligheid. In 24 van de 26 geteste talen presteerde GPT-4 beter dan zowel GPT-3.5 als andere hedendaagse LLM's op basis van de MMLU-benchmark (Massive Multitask Language Understanding). Een van de meest opvallende upgrades die met GPT-4 is geïntroduceerd, is echter de mogelijkheid om beeldinvoer als tekstprompts te behandelen.
Dat klopt: gebruikers kunnen nu zowel tekst als afbeeldingen invoeren om een taak te specificeren die betrekking heeft op beeld of taal, wat bedrijven en professionals die voornamelijk met grafische afbeeldingen of multimedia-inhoud werken enorm zal helpen.
Er is ook een verschil in de prijspunten van de twee modellen. Hoewel GPT-3 in wezen gratis te gebruiken is via de OpenAI Playground, waar gebruikers kunnen experimenteren met twaalf verschillende varianten van het model, brengt GPT-4 wel financiële kosten met zich mee. Prijsplannen beginnen bij $ 0,03 voor 1000 prompttokens, of je hebt toegang tot de chatbotvariant van het model met ChatGPT Plus voor $ 20 per maand.
Hoe kunnen gebruikers profiteren van de geavanceerde GPT-4 ?
GPT-4 belooft een katalysator te zijn voor grote veranderingen in meerdere sectoren, met een impact op bedrijven, freelancers, professionals en studenten op tal van waardevolle manieren. Hieronder staan slechts enkele van de methoden waarmee het nieuwste GPT-taalmodel kan helpen bij het verbeteren van bedrijfspraktijken en het vergroten van de productiviteit en efficiëntie.
Bedrijven die hun gegevens, bezittingen en werknemers willen beschermen tegen cyberaanvallen kunnen GPT-4 gebruiken om activiteiten te monitoren, de toegang tot gevoelige informatie te volgen, patronen te analyseren en te rapporteren, en te reageren op potentiële cyberveiligheidsbedreigingen. Dit zal het consumentenvertrouwen in organisaties vergroten, vooral in organisaties die zich bezighouden met waardevolle persoonlijke gegevens, zoals banken en particuliere beveiligingsbedrijven.
Dergelijke organisaties kunnen dit geavanceerde model ook gebruiken om frauduleuze activiteiten in een vroeg stadium te detecteren, waardoor aanzienlijke tijd, geld en middelen worden bespaard bij het herstellen van dergelijke incidenten nadat ze zich hebben voorgedaan. Onregelmatig kopersgedrag en ongebruikelijke accounttoegang zijn slechts enkele van de activiteiten die GPT-4 kan opmerken en gebruiken om het relevante personeel te waarschuwen voor mogelijke fraude.
GPT-4 kan door verkoopafdelingen worden gebruikt om vraag en aanbod voor bepaalde producten en diensten te voorspellen door informatie over kopersgedrag en eerdere verkoopgegevens bij te houden. Dit kan bedrijven helpen hun voorraad beter te beheren, hun prijsmodellen te plannen, effectief te adverteren en geld en middelen toe te wijzen.
GPT-4 belooft het gezicht van het moderne onderwijs op alle niveaus te veranderen door op maat gemaakte leerervaringen te bieden die kunnen worden afgestemd op individuele studenten. Met behulp van gegevens zoals de cijfers van leerlingen, aanwezigheidsregistraties en de techniek die ze gebruiken, kan GPT-4 lesplannen aanpassen aan de individuele behoeften en mogelijkheden om een boeiendere en gepersonaliseerde leerervaring voor leerlingen van alle leeftijden te creëren.
Terwijl virtuele cookies en datatracking momenteel helpen om de virtuele winkelervaring te verbeteren, kan GPT-4 deze inspanningen bevorderen door eerdere aankopen, webbrowsergeschiedenis, persoonlijke voorkeuren en meer in overweging te nemen om de online winkelervaring individueel in nog hogere mate aan te passen. Dit verhoogt niet alleen de verkoop en merkloyaliteit voor retailers, maar verbetert ook de algehele winkelervaring en creëert meer gemak en gemak voor de consument.
Binnen de gezondheidszorgsector heeft GPT-4 iets bereikt waar geen enkel ander GPT-model op kan bogen: door de medische geschiedenis te analyseren en klinische beeldvorming te gebruiken, is het in staat geweest om met succes relevante diagnoses voor te stellen voor patiënten die gezondheidszorgproblemen ervaren, en om geschikte behandelingskuren aan te bevelen. . Dit kan medische professionals enorm helpen bij het verlenen van de noodzakelijke zorg, vooral in gebieden met lage inkomens waar de faciliteiten onderbezet zijn.
In sectoren als productie en logistiek kan GPT-4 met behulp van sensorgegevens helpen voorspellen wanneer onderhoud aan apparatuur in de toekomst nodig zal zijn. Dit kan deze bedrijven helpen dure stilstand en dure reparaties te voorkomen door functionele problemen vroegtijdig op te merken, waardoor ze de productiviteit verder kunnen verhogen en efficiënter kunnen werken.
Marketeers, managers van sociale media en makers van inhoud kunnen het potentieel van GPT-4 benutten door zowel de kennis als het taalvermogen ervan te gebruiken om effectieve marketingstrategieën te ontwikkelen, waardeproposities uit te drukken, bijschriften voor sociale media te schrijven en lange artikelen en blogposts te ontwikkelen. die qua leesbaarheid natuurlijk en menselijk klinken.
De terreinen journalistiek, entertainment en kunst kunnen ook aanzienlijk worden beïnvloed door de kenmerken en capaciteiten van GPT-4 . Het genereren van nieuwe ideeën, het bieden van alternatieve perspectieven en het analyseren van praktijken uit het verleden zijn allemaal manieren waarop dit nieuwere GPT-model dergelijke levensstandaarden kan helpen verbeteren zonder ze helemaal overbodig te maken.
Hoewel GPT-3 en GPT-3.5 gebruikers ook op een aantal van de bovenstaande manieren zouden kunnen helpen, zijn de functies ervan in het meest recente model aanzienlijk verbeterd en verfijnd. Verbeteringen in de prestaties, het leren van talen, het bijhouden van gegevens, contextoverwegingen en feitelijke nauwkeurigheid hebben de algehele bruikbaarheid van het model toegankelijker en relevanter gemaakt voor een breder scala aan beroepen en zakelijke functies.
Beperkingen van GPT-3 versus GPT-4
Hoewel hun lijst met vaardigheden lang en indrukwekkend is, worden GPT-3 en zelfs GPT-4 nog steeds beperkt door bepaalde technologische beperkingen. Door mensen gemaakte barrières die bedoeld zijn om misbruik en het creëren van aanstootgevende inhoud te voorkomen, zijn bijvoorbeeld nuttig en noodzakelijk, maar ze kunnen het vermogen van GPT belemmeren om geldige vragen te beantwoorden.
Dit is een kwestie die voor beide modellen relevant is. Geen van beide modellen heeft de mogelijkheid om informatie in realtime te verstrekken – iets wat andere door AI gegenereerde teksttools wel hebben kunnen bereiken.
Als we kijken naar meertaligheid in GPT 3.5 versus GPT 4, zijn beide modellen nog steeds beperkt in termen van de diensten die ze kunnen bieden in andere talen dan het Engels. Zowel de nauwkeurigheid van de vertalingen als de verscheidenheid aan beschikbare talen kunnen in dit opzicht als beperkingen worden beschouwd, en dit blijft een obstakel voor beide modellen.
Ook al heeft GPT-4 de opmerkelijke mogelijkheid geïntroduceerd om beeldinvoer te overwegen, het kan audio of video nog steeds niet als aanwijzingen beschouwen. Hopelijk is dit een mogelijkheid waar ontwikkelaars rekening mee kunnen houden bij het maken van GPT-5, maar we weten het nog niet zeker.
Alternatieve tools die de GPT-modellen gebruiken
Het zou je vergeven zijn als je aanneemt dat de ChatGPT het meest efficiënte en effectieve gebruik van de GPT-modellen is. In werkelijkheid mogen tools die zijn gemaakt door andere technologieconcurrenten die dezelfde technologie gebruiken, in geen geval worden onderschat. Je zou gemakkelijk kunnen stellen dat sommige ervan overeenkomen met de mogelijkheden van ChatGPT , die een groot aantal beperkingen en obstakels kent, en deze zelfs overtreffen.
Een opmerkelijke concurrent is HIX Chat van HIX.AI , een tool die zowel GPT-3.5 als GPT-4 ondersteunt. Deze alles-in-één chatbot heeft tot doel de communicatie te verbeteren, nauwkeurige en mensachtige antwoorden op elke vraag te geven en boeiende gesprekken met gebruikers op te bouwen. In tegenstelling tot ChatGPT en vele andere tijdgenoten heeft het directe webtoegang, waardoor het in realtime actuele informatie kan verstrekken zonder vertraging of beperkingen.
Op indrukwekkende wijze gaat het verder dan de mogelijkheden van ChatGPT door pdf's te lezen en vragen te beantwoorden op basis van de inhoud, YouTube video's samen te vatten wanneer er een link wordt aangeboden, en contextuele gesprekken op te bouwen op basis van de inhoud van webpagina's. Het is toegankelijk via een webapp en een browserextensie die zowel op Google Chrome als Microsoft Edge kan worden toegepast.
Hoewel geen enkele andere chatbot over de bovenstaande functies kan beschikken, zijn YouChat, Microsoft Bing Chat en Perplexity Ask slechts enkele van de meest capabele chatbottools die de mogelijkheden van ChatGPT evenaren of overtreffen met behulp van GPT-3 of GPT-4 .
Toekomstige evoluties van GPT
Hoewel OpenAI momenteel het grootste deel van zijn middelen besteedt aan de ontwikkeling van het langverwachte GPT-5-model, bevindt deze creatie zich nog in de beginfase en wordt er nog niet actief getraind. Omdat training, tests en veiligheidsmaatregelen allemaal moeten worden geïmplementeerd voordat het voor het publiek wordt gelanceerd, kunnen we verwachten dat het nog een tijdje zal duren voordat dit model het levenslicht ziet.
De integratie van video- en audiofuncties als functionele invoer zou het gebruik van zowel webcodering als videomedia vereisen als trainingsmateriaal voor toekomstige GPT-modellen, waarop Altman heeft gezinspeeld toen hem werd gevraagd wat we van toekomstige versies kunnen verwachten. Het vermogen om andere input buiten de geschreven tekst te interpreteren zou een opmerkelijke doorbraak zijn voor LLM's, waardoor de reikwijdte van wat ze kunnen leveren en bereiken enorm wordt vergroot.
Buiten deze voorspelling valt er weinig anders te voorzien in termen van wat toekomstige modellen mogelijk kunnen bereiken. Omdat kunstmatige algemene intelligentie nog steeds een grotendeels experimenteel veld is, is het bekend dat nieuwe mogelijkheden en onverwachte mogelijkheden schijnbaar uit het niets opduiken, dus het is eenvoudigweg niet te zeggen wat deze geavanceerde apparaten in de toekomst kunnen leren en zich aan kunnen aanpassen.
Samengevat
Je zou onbetwistbaar kunnen zeggen dat zowel de GPT-3 als GPT-4 LLM’s het landschap van de kunstmatige algemene intelligentie zoals wij die kennen hebben veranderd, en ervoor hebben gezorgd dat AI-instrumenten een gecertificeerd aspect van de toekomstige samenleving zullen worden.
De vooruitgang van deze modellen heeft de weg vrijgemaakt voor holistische, baanbrekende AI-platforms zoals HIX.AI , een krachtige ‘one-stop-shop’ die een verscheidenheid aan AI-schrijfoplossingen biedt die tegemoetkomen aan talloze consumentenbehoeften, allemaal ondersteund en verbeterd door GPT-3.5 en GPT-4 .
Het is misschien gemakkelijk om te onderschatten hoe groot de verschillen kunnen zijn, aangezien de twee modellen minder dan drie jaar na elkaar zijn uitgebracht, maar dit is puur een bewijs van hoeveel OpenAI en HIX.AI in zo'n korte tijd hebben bereikt. We kunnen alleen maar hopen dat GPT-5 en toekomstige modellen de weg zullen blijven vrijmaken voor de standaard van AI-tools en de manier waarop we leven, werken, creëren en samenwerken zullen transformeren.