BrowserGPT

BrowserGPT

Poznaj najpotężniejszego, wszechstronnego asystenta ChatGPT w Internecie.

Sprawdź BrowserGPT
Sprawdź rozszerzenie HIXAI do Chrome
Wydajność
Google Doc

Wpisz //, aby korzystać z pomocy AI podczas pisania w Dokumentach Google.

Gmail

Wpisz // twórz atrakcyjne e-maile i spersonalizowane odpowiedzi.

Pasek boczny

Poznaj potężniejszą alternatywę dla paska bocznego Bing dla przeglądarki Chrome.

Wyszukiwarka

Znajdź kompleksowe odpowiedzi HIXAI wśród typowych wyników wyszukiwania.

Pasek szybkiego wyszukiwania

Wybierz dowolny tekst online, aby go przetłumaczyć, przepisać, podsumować itp.

Media społecznościowe
Twitter

Wpisz //, aby utworzyć zwięzły, ale mocny wpis Twitter dotyczący tego trendu.

Instagram

Wpisz //, aby utworzyć atrakcyjne podpisy do swoich postów na Instagramie.

Facebook

Wpisz //, aby przygotować interaktywne posty Facebook, które zaangażują Twoją społeczność.

Quora

Wpisz //, aby podać wartościowe, przegłosowane odpowiedzi w serwisie Quora.

Reddit

Wpisz //, aby utworzyć posty Reddit, które będą odpowiadać konkretnym społecznościom.

YouTube

Podsumuj długie filmy z YouTube jednym kliknięciem.

Narzędzia
Dom > ChatGPT > GPT-3 vs. GPT-4 : Jakie są różnice?

GPT-3 vs. GPT-4 : Jakie są różnice?

Niedawne wprowadzenie GPT-4 , najbardziej zaawansowanej wersji modelu wielkojęzykowego GPT stworzonego przez OpenAI, zwróciło uwagę na znaczące różnice pomiędzy tą nową iteracją a jej poprzednikiem, GPT-3. Sława GPT-3 nastąpiła w postaci niezwykle popularnego, zaawansowanego, generatywnego chatbota tekstowego ChatGPT .

Jego imponujące, ludzkie reakcje i zniuansowane zrozumienie były tak rewolucyjne, że trudno sobie wyobrazić tak szybki postęp w tym wyczynie technologii, a mimo to GPT-4 obiecuje jeszcze większe i lepsze możliwości. Bitwa GPT3 kontra GPT4 w dalszym ciągu jest zacięta, ponieważ oba modele stanowią monumentalne osiągnięcia w technologii generatywnej sztucznej inteligencji.

Wypróbuj samodzielnie te dwie wersje GPT

Możesz od razu wypróbować nasze okno czatu poniżej i porównać GPT-4 z GPT-3, aby lepiej zrozumieć, czym dokładnie różnią się te modele OpenAI.

Co to są GPT-3 i GPT-4 ?

GPT, czyli wstępnie przeszkolone transformatory generatywne, to modele sieci neuronowych lub modele uczenia maszynowego, które okazały się kluczowe dla współczesnego rozwoju sztucznej inteligencji. Te modele i technologia łączna, w której są zakorzenione, dają narzędziom takim jak ChatGPT zrozumienie kontekstu na poziomie ludzkim i możliwości konwersacyjne, umożliwiając im wychwytywanie niuansów ludzkiego języka i wykorzystywanie ich w odpowiedziach narzędzia dla użytkowników.

Modele te są szkolone przy użyciu ogromnych ilości danych, takich jak treści internetowe i książki, zanim zostaną upublicznione. W ten sposób uczy się je wychwytywania kontekstu, tonu i semantyki.

GPT-3 i GPT-4 to najnowsze osiągnięcia tego rodzaju technologii. Zespół OpenAI, laboratorium badawczego odpowiedzialnego za tworzenie tych modeli, pracuje nad udoskonaleniem swoich dużych modeli językowych (LLM) od czasu wydania pierwszej iteracji GPT w 2018 roku.

Chociaż zdolność GPT-1 do odpowiadania na pytania i dostarczania informacji była dość podstawowa, modele przeszły długą drogę w ciągu pięciu krótkich lat.

GPT-3, będący znaczącym ulepszeniem w stosunku do swojego bezpośredniego poprzednika, został wydany w 2020 roku i był ponad dziesięciokrotnie większy niż GPT-2. Pochwalił się imponującą liczbą 175 miliardów parametrów, czyli zmiennych, które programiści dostrajają podczas uczenia modelu w celu poprawy jego wydajności w oparciu o nowe informacje.

Aby spojrzeć na tę liczbę, model Turing Natural Language Generation (NLG) firmy Microsoft, który miał tylko 10 miliardów parametrów, był najlepiej wytrenowanym modelem językowym przed wypuszczeniem GPT-3.

Najbardziej godnymi uwagi ulepszeniami wprowadzonymi przez GPT-3 w porównaniu z poprzednimi modelami GPT była możliwość pisania funkcjonalnego kodu programowania, dostarczania jeszcze bardziej wyrafinowanego i dopracowanego języka oraz tworzenia grafiki AI. Jego zdolność do tworzenia ludzkich reakcji i rozumienia kontekstu była rewolucyjna w narzędziach językowych AI i była jednym z głównych powodów, dla których ChatGPT stał się natychmiastową sensacją.

A co w takim razie z GPT-4 ? W 2023 roku do publicznej wiadomości została wprowadzona najnowsza wersja z serii GPT, GPT-4 . Ta nowsza wersja z pewnością znacznie przyczynia się do udoskonalenia istniejących mocnych stron GPT-3, a także rozwiązania niektórych jego ograniczeń.

Jednym z najbardziej imponujących osiągnięć GPT-4 jest jego zdolność do traktowania wejściowego obrazu jako podpowiedzi tekstowej i odpowiedniego reagowania na niego. Chociaż ten model jest dostępny tylko dla użytkowników ChatGPT Plus, jest on dostępny bezpłatnie za pomocą Microsoft Bing Chat.

Czym są modele wielkojęzykowe (LLM)?

W swojej najbardziej podstawowej formie model dużego języka (LLM) to algorytm predykcyjny tekstu, który przetwarza dane wejściowe w języku naturalnym i podaje następujące słowo w ciągu słów na podstawie danych, z którymi został już przedstawiony. Modele te są doskonale przeszkoleni przy użyciu ogromnych ilości tekstu, takich jak książki, artykuły, strony docelowe, posty w mediach społecznościowych, wiadomości tekstowe i inne.

Modele wykorzystują te materiały do uczenia się sekwencji językowych i przewidywania wzorców tekstu, co stanowi podstawę dla interaktywnych chatbotów, takich jak ChatGPT , a także innych narzędzi AI.

Jednak praktyka ta nie jest łatwa ani niedroga. Ogromne, kosztowne farmy serwerów działające jak superkomputery są wykorzystywane do przetwarzania tych materiałów tekstowych, a następnie „decydowania” o predykcyjnych tekstach na podstawie napotkanych sekwencji. Co więcej, programiści muszą wybierać materiały, które dostarczają LLM.

Jeśli materiał jest stronniczy, niedokładny lub niekompletny, wówczas responsywny tekst wygenerowany przez LLM będzie równie niepożądany.

Co to jest OpenAI?

Założona w 2015 roku przez grupę liderów technologicznych w San Francisco, OpenAI zaczynała jako organizacja non-profit. Miliarder, dyrektor generalny SpaceX i Tesli, Elon Musk, to tylko jedno z czołowych nazwisk odpowiedzialnych za początkowe założenie firmy, obok Petera Thiela, Reida Hoffmana, obecnego dyrektora generalnego OpenAI Sama Altmana i innych.

Głównym celem organizacji był dalszy rozwój sztucznej inteligencji ogólnej, zanim duże firmy technologiczne, takie jak Google czy Apple, będą mogły zmonopolizować jej potencjał. W imię stworzenia przejrzystej, etycznej sztucznej inteligencji, powszechnie dostępnej dla społeczeństwa, małej firmie udało się pozyskać znaczne środki od inwestorów z Doliny Krzemowej, takich jak Infosys i Amazon Web Services.

Nie trzeba było długo czekać, aby wysokie koszty wysiłków firmy sprawiły, że funkcjonowanie jako organizacja non-profit stało się prawie niemożliwe. W 2019 r. firma przekształciła się w spółkę nastawiona na zysk i wtedy też Sam Altman objął stanowisko dyrektora generalnego. Partnerstwo z Microsoftem o wartości 1 miliarda dolarów zapewniło, że część technologii OpenAI zostanie skomercjalizowana i licencjonowana przez technologicznego giganta.

Jednakże model ograniczonego zysku OpenAI zapewniał, że inwestorzy mogli zwrócić jedynie 100-krotność swojej początkowej inwestycji, tworząc coś w rodzaju hybrydy organizacji non-profit i organizacji nastawionych na zysk, z zamiarem priorytetowego traktowania ich misji „pozytywnego wpływu na ludzi”.

W listopadzie 2022 roku firma stała się powszechnie znana po wypuszczeniu pierwszego chatbota, z którym można swobodnie wchodzić w interakcję, ChatGPT . Ludzkie reakcje narzędzia, pozornie nieskończona wiedza i możliwość wykazania się kreatywnością nie przypominały niczego, co świat widział wcześniej za pomocą chatbota.

Jego popularność skłoniła także globalne firmy technologiczne do wypuszczenia własnych wersji narzędzia, próbując konkurować lub naśladować osiągnięcia ChatGPT , a niektórym udało się je nawet przewyższyć, jak na przykład HIX Chat HIX.AI

Od czasu wydania GPT-1 w 2018 r. organizacja nadal czyni przełomowe postępy w technologii sztucznej inteligencji i pozostaje jednym z głównych graczy na rynku generatywnych narzędzi sztucznej inteligencji.

Historia Rozwoju

W lutym 2018 OpenAI wypuściło pierwszy model GPT, GPT-1. Metoda uczenia zastosowana do opracowania tego modelu, obejmująca 117 milionów parametrów, przebiegała w dużej mierze bez nadzoru i skupiała się na nauczeniu modelu przewidywania następnego słowa w zdaniu, bez określonego zadania.

Chociaż model ten był wciąż wczesną formą generatywnego tekstu AI, był nadal niezwykły jak na swoje czasy, ponieważ mógł generować od zera zrozumiałe zdania, a nawet akapity tekstu.

W następnym roku OpenAI ulepszyło swój wynalazek za pomocą GPT-2. 1,5 miliarda parametrów tego modelu stworzyło bardziej wyrafinowany i nieco bardziej zaawansowany system, który był w stanie zapewnić dłuższe i bardziej spójne odpowiedzi na zapytania i podpowiedzi. Zdolności językowe modelu zostały ulepszone, ale poza tym druga iteracja przyniosła kilka godnych uwagi osiągnięć.

Zarówno GPT-1, jak i GPT-2 borykały się z ograniczeniami pod względem możliwości i zbiorów danych, z których korzystały podczas szkolenia. Zmieni się to drastycznie wraz z wydaniem GPT-3 w 2020 roku.

Dzięki ogromnemu skokowi liczby parametrów w porównaniu z GPT-2, GPT-3 jest pierwszym w swoim rodzaju, który pozwala uzyskać tekst generowany przez sztuczną inteligencję, który jest praktycznie identyczny z pismem ludzkim. Wyszkolony przy użyciu ogromnej ilości treści pisanych, przełamał schemat tekstu pisanego przez sztuczną inteligencję i został wykorzystany do udoskonalenia możliwości przetwarzania języka naturalnego (NLP), a także funkcjonowania chatbota.

Możliwości te zostały jeszcze bardziej udoskonalone i udostępnione społeczeństwu wraz z premierą GPT-3.5 w listopadzie 2022 r. Na tym modelu stworzono ChatGPT , który szturmem podbija świat i rzuca publiczne światło na szybko zmieniające się możliwości chatbotów i tekstu generowanego przez sztuczną inteligencję.

GPT-3.5 zwrócił uwagę całego świata na wysiłki OpenAI mające na celu udoskonalenie sztucznej inteligencji ogólnej i zaimponował nawet tym z branż niezwiązanych z technologią dzięki różnorodnemu zakresowi wyników, który obejmuje opowiadania, e-maile, wiersze, scenariusze, piosenki, wiadomości tekstowe, treści z mediów społecznościowych, i dużo dużo więcej.

Podczas gdy zarówno liderzy technologii, jak i zwykłe osoby, które miały kontakt z modelem, były pod ogromnym wrażeniem jego możliwości, Sam Altman zapewnił masy, że GPT-3 i GPT-3.5 to wciąż dopiero wczesny przebłysk prawdziwego potencjału i przyszłych osiągnięć sztucznej inteligencji i komputerów. nauka języka.

Rzeczywiście, niecałe sześć miesięcy później, w marcu 2023 r., wypuszczono GPT-4 . Obiecując większą kreatywność i współpracę niż kiedykolwiek wcześniej, twórcy najnowszej wersji GPT poświęcili większą uwagę dostarczaniu bezpieczniejszych, bardziej szczegółowych i przydatnych odpowiedzi na zapytania użytkowników i podpowiedzi tekstowe.

Większa wiedza ogólna dzięki oszałamiającej liczbie 1,76 biliona parametrów i jeszcze większemu zestawowi szkoleniowemu danych oznacza, że model ten ma lepsze możliwości rozwiązywania problemów i może zapewniać dłuższe fragmenty tekstu z silniejszym ogólnym kontekstem.

Udostępnienie modeli opinii publicznej również pomogło OpenAI w realizacji jego misji, ponieważ ograniczenia i słabe punkty każdego modelu stają się jasne bardzo szybko dzięki masowemu użyciu i ciągłym testom w różnych branżach.

Co wyróżnia GPT-3 i GPT-4 OpenAI?

Przede wszystkim liczby mówią same za siebie. Fakt, że nowy i ulepszony GPT-4 działa na ponad 100 bilionach parametrów, w porównaniu do 175 miliardów GPT-3, mówi wszystko, co musisz wiedzieć o jego lepszej nauce języków, szybkości i ogólnej wydajności.

Limit tokenów, czyli liczba tokenów, które LLM może przetworzyć w pojedynczej interakcji, również znacznie się poprawił w porównaniu z GPT-3 i 4. Limit tokenów GPT-4 wzrósł do 32 000, co oznacza, że może pomieścić cztery dane wejściowe razy dłużej niż w przypadku GPT-3.

GPT-4 został przeszkolony przy użyciu znacznie większego zbioru danych, wystawiając model na szersze konteksty i jeszcze bardziej zróżnicowany ton i język, z których mógł się uczyć i dostosowywać swoje reakcje. Dzięki tym czynnikom GPT-4 może dostarczać dokładniejsze prognozy finansowe, opracowywać bardziej wpływowe strategie inwestycyjne i uwzględniać większą dokładność faktów.

Faktyczna wydajność sama w sobie jest ogromną poprawą, która sprawia, że GPT-4 stanowi ogromny krok naprzód dla wszystkich użytkowników, ponieważ oznacza, że treść generowana przez ten model jest bardziej niezawodna i mniej podatna na popełnianie kosztownych błędów.

Jeśli chodzi o pisanie, GPT-4 zapewnia użytkownikom większą kontrolę nad tonem, sposobem prezentacji, stylem i głosem generowanego tekstu. Dla porównania, GPT-3 mógł zmienić typ generowanego tekstu jedynie po znacznym przeszkoleniu. Na przykład firmy mogą teraz używać GPT-4 do stylizowania profesjonalnych e-maili w innym tonie niż żartobliwe komunikaty reklamowe lub angażujące podpisy w mediach społecznościowych.

Wiadomości można również dostosować do docelowych odbiorców w różnym wieku, zachowań zakupowych i lokalizacji geograficznych, ponieważ nowszy model może uwzględniać te wskazówki kontekstowe i odpowiednio dostosowywać język.

Wyższe umiejętności językowe i krytyczne myślenie są również znacznie bardziej widoczne w GPT-4 , umożliwiając mu rozwiązywanie skomplikowanych problemów związanych z marką, przeprowadzanie ocen ryzyka i pomoc w generowaniu kreatywnych pomysłów. W rzeczywistości GPT-4 uzyskał imponująco wysokie wyniki na wielu egzaminach zawodowych i akademickich, takich jak jednolity egzamin adwokacki, LSAT, GRE, egzaminy AP, egzaminy AMC, a nawet egzaminy sommelierskie.

Kolejnym aspektem, w którym GPT-4 przewyższa swojego starszego, jest wielojęzyczność. W 24 z 26 testowanych języków GPT-4 przewyższał zarówno GPT-3.5 jak i inne współczesne języki LLM oparte na teście porównawczym MMLU (Massive Multitask Language Understanding). Jednak jedną z najbardziej przyciągających uwagę aktualizacji wprowadzonych w GPT-4 jest możliwość traktowania danych wejściowych obrazu jako podpowiedzi tekstowych.

Zgadza się – użytkownicy mogą teraz wprowadzać tekst i obrazy, aby określić zadanie związane z wizualizacjami lub językiem, co znacznie pomoże firmom i profesjonalistom pracującym głównie z grafiką lub treściami multimedialnymi.

Różnica dotyczy także cen obu modeli. Podczas gdy GPT-3 jest zasadniczo darmowy w OpenAI Playground, gdzie użytkownicy mogą eksperymentować z 12 różnymi odmianami modelu, GPT-4 wiąże się z kosztami finansowymi. Plany cenowe zaczynają się od 0,03 USD za 1000 tokenów zachęty lub możesz uzyskać dostęp do wariantu chatbota tego modelu za pomocą ChatGPT Plus za 20 USD miesięcznie.

W jaki sposób użytkownicy mogą skorzystać z zaawansowanego GPT-4 ?

GPT-4 obiecuje być katalizatorem poważnych zmian w wielu branżach, wpływając na firmy, freelancerów, profesjonalistów i studentów na wiele cennych sposobów. Poniżej znajdują się tylko niektóre metody, dzięki którym najnowszy model języka GPT może pomóc w ulepszeniu praktyk biznesowych oraz zwiększeniu produktywności i wydajności.

Firmy chcące chronić swoje dane, aktywa i pracowników przed cyberatakami mogą używać GPT-4 do monitorowania operacji, śledzenia dostępu do poufnych informacji, analizowania i raportowania wzorców oraz reagowania na potencjalne zagrożenia bezpieczeństwa cybernetycznego. Zwiększy to zaufanie konsumentów do organizacji, zwłaszcza tych, które zajmują się cennymi danymi osobowymi, takich jak banki i prywatne firmy ochroniarskie.

Takie organizacje mogą również korzystać z tego zaawansowanego modelu, aby wcześnie wykrywać oszukańcze działania, oszczędzając znaczną ilość czasu, pieniędzy i zasobów w celu odzyskiwania danych po takich incydentach. Nieregularne zachowanie kupujących i nietypowy dostęp do konta to tylko niektóre z działań, które GPT-4 może wychwycić i wykorzystać do zaalarmowania odpowiedniego personelu o potencjalnym oszustwie.

GPT-4 może być używany przez działy sprzedaży do prognozowania popytu i podaży na poszczególne produkty i usługi poprzez śledzenie informacji o zachowaniach kupujących i wcześniejszych danych sprzedażowych. Może to pomóc firmom lepiej zarządzać zapasami, planować modele cenowe, skutecznie reklamować oraz alokować pieniądze i zasoby.

GPT-4 obiecuje zmienić oblicze współczesnej edukacji na wszystkich poziomach, zapewniając dostosowane do indywidualnych potrzeb doświadczenia edukacyjne, które można dostosować do indywidualnych potrzeb uczniów. Wykorzystując takie dane, jak oceny uczniów, frekwencja i skłonności do techniki, GPT-4 może dostosować plany lekcji do indywidualnych potrzeb i możliwości, aby stworzyć bardziej wciągające i spersonalizowane doświadczenie edukacyjne dla uczniów w każdym wieku.

Podczas gdy wirtualne pliki cookie i śledzenie danych pomagają obecnie ulepszyć doświadczenia z wirtualnymi zakupami, GPT-4 może kontynuować te wysiłki, biorąc pod uwagę wcześniejsze zakupy, historię przeglądarki internetowej, osobiste preferencje i nie tylko, aby indywidualnie dostosować doświadczenie zakupów online w jeszcze większym stopniu. Nie tylko zwiększa to sprzedaż i lojalność wobec marki wśród sprzedawców detalicznych, ale także poprawia ogólne doświadczenie zakupowe i zapewnia konsumentom większą łatwość i wygodę.

W sektorze opieki zdrowotnej GPT-4 osiągnął coś, czym nie może pochwalić się żaden inny model GPT: analizując historię medyczną i wykorzystując obrazowanie kliniczne, był w stanie skutecznie sugerować trafne diagnozy pacjentom mającym problemy zdrowotne, a także zalecić odpowiednie sposoby leczenia . Może to znacznie pomóc lekarzom w zapewnieniu niezbędnej opieki, zwłaszcza na obszarach o niskich dochodach, gdzie brakuje personelu.

W branżach takich jak produkcja i logistyka GPT-4 może pomóc przewidzieć, kiedy w przyszłości będzie wymagana konserwacja sprzętu, na podstawie danych z czujników. Może to pomóc tym firmom uniknąć kosztownych przestojów i kosztownych napraw poprzez wczesne wykrywanie problemów funkcjonalnych, co dodatkowo umożliwi im zwiększenie produktywności i wydajniejsze działanie.

Marketerzy, menedżerowie mediów społecznościowych i twórcy treści mogą wykorzystać potencjał GPT-4 , wykorzystując zarówno jego wiedzę, jak i umiejętności językowe do tworzenia skutecznych strategii marketingowych, wyrażania propozycji wartości, pisania podpisów w mediach społecznościowych oraz opracowywania długich artykułów i postów na blogach które brzmią naturalnie i po ludzku w swojej czytelności.

Funkcje i możliwości GPT-4 mogą również znacząco wpływać na dziennikarstwo, rozrywkę i sztukę. Generowanie nowych pomysłów, zapewnianie alternatywnych perspektyw i analizowanie przeszłych praktyk to sposoby, w jakie nowszy model GPT może pomóc w poprawie takich źródeł utrzymania, nie czyniąc ich całkowicie zbędnymi.

Chociaż GPT-3 i GPT-3.5 mogą również pomóc użytkownikom w niektóre z powyższych sposobów, w najnowszym modelu jego funkcje zostały znacznie ulepszone i dostrojone. Udoskonalenia w zakresie wydajności, nauki języków, śledzenia danych, uwzględniania kontekstu i dokładności faktów sprawiły, że ogólna użyteczność modelu stała się bardziej przystępna i istotna dla szerszego zakresu zawodów i funkcji biznesowych.

Ograniczenia GPT-3 w porównaniu z GPT-4

Chociaż lista ich umiejętności jest długa i imponująca, GPT-3, a nawet GPT-4 są nadal ograniczone pewnymi ograniczeniami technologicznymi. Na przykład stworzone przez człowieka bariery mające na celu zapobieganie nadużyciom i tworzeniu obraźliwych treści są przydatne i konieczne, ale mogą utrudniać firmie GPT odpowiadanie na ważne pytania.

Jest to kwestia istotna dla obu modeli. Żaden z modeli nie jest w stanie dostarczać informacji w czasie rzeczywistym – coś, co udało się osiągnąć innym narzędziom tekstowym generowanym przez sztuczną inteligencję.

Jeśli spojrzymy na wielojęzyczność w GPT 3.5 i GPT 4, oba modele są nadal ograniczone pod względem usług, jakie mogą świadczyć w językach innych niż angielski. Zarówno dokładność tłumaczenia, jak i różnorodność obsługiwanych języków można uznać za ograniczenia w tym zakresie, co w dalszym ciągu stanowi przeszkodę dla obu modeli.

Mimo że GPT-4 wprowadził godną uwagi możliwość uwzględniania sygnału wejściowego obrazu, nadal nie może traktować dźwięku ani obrazu jako podpowiedzi. Mamy nadzieję, że jest to możliwość, którą programiści mogą wziąć pod uwagę podczas tworzenia GPT-5, ale nie możemy być jeszcze pewni.

Alternatywne narzędzia korzystające z modeli GPT

Zostanie Ci wybaczone założenie, że ChatGPT jest najbardziej wydajnym i efektywnym wykorzystaniem modeli GPT. W rzeczywistości nie należy w żadnym wypadku lekceważyć narzędzi stworzonych przez innych konkurentów technologicznych korzystających z tej samej technologii. Można łatwo argumentować, że niektóre z nich dorównują, a nawet przewyższają możliwości ChatGPT , który ma sporo ograniczeń i przeszkód.

obraz-5

Godnym uwagi konkurentem jest HIX Chat firmy HIX.AI , narzędzie obsługujące zarówno GPT-3.5 , jak i GPT-4 . Celem tego wszechstronnego chatbota jest usprawnienie komunikacji, udzielanie dokładnych i ludzkich odpowiedzi na każde zapytanie oraz budowanie angażujących rozmów z użytkownikami. W przeciwieństwie do ChatGPT i wielu innych współczesnych rozwiązań, ma bezpośredni dostęp do Internetu, co pozwala na dostarczanie aktualnych informacji w czasie rzeczywistym, bez opóźnień i ograniczeń.

Imponujące jest to, że wykracza poza możliwości ChatGPT , czytając pliki PDF i odpowiadając na pytania w oparciu o treść, podsumowując filmy YouTube po podaniu łącza i budując kontekstową rozmowę w oparciu o zawartość strony internetowej. Jest dostępny za pośrednictwem aplikacji internetowej oraz rozszerzenia przeglądarki, które można zastosować zarówno w Google Chrome , jak i Microsoft Edge .

Chociaż żaden inny chatbot nie może pochwalić się powyższymi funkcjami, YouChat, Microsoft Bing Chat i Perplexity Ask to tylko kilka z najbardziej wydajnych narzędzi chatbota, które dorównują lub przewyższają możliwości ChatGPT przy użyciu GPT-3 lub GPT-4 .

Przyszłe ewolucje GPT

Chociaż OpenAI przeznacza obecnie większość swoich zasobów na rozwój długo oczekiwanego modelu GPT-5, stworzenie to jest wciąż na bardzo wczesnym etapie i nie jest jeszcze aktywnie szkolone. Ponieważ przed publicznym wprowadzeniem na rynek muszą zostać wdrożone szkolenia, próby i środki bezpieczeństwa, możemy spodziewać się, że chwilę poczekamy, zanim model ten ujrzy światło dzienne.

Włączenie funkcji wideo i audio jako funkcjonalnego wejścia wymagałoby wykorzystania zarówno kodowania internetowego, jak i mediów wideo jako materiałów szkoleniowych dla przyszłych modeli GPT, do czego nawiązał Altman zapytany o to, czego możemy się spodziewać po przyszłych wersjach. Zdolność do interpretowania innych danych wejściowych poza tekstem pisanym byłaby niezwykłym przełomem dla LLM, znacznie poszerzając zakres tego, co mogą dostarczyć i osiągnąć.

Poza tą prognozą niewiele więcej można przewidzieć pod względem tego, co przyszłe modele będą w stanie osiągnąć. Ponieważ ogólna sztuczna inteligencja jest nadal dziedziną w dużej mierze eksperymentalną, wiadomo, że nowy potencjał i nieoczekiwane możliwości pojawiają się pozornie znikąd, więc po prostu nie wiadomo, czego te zaawansowane urządzenia mogą się nauczyć i do czego przystosować się w przyszłości.

W podsumowaniu

Można bezsprzecznie powiedzieć, że zarówno GPT-3, jak i GPT-4 LLM zmieniły krajobraz sztucznej inteligencji ogólnej, jaką znamy, zapewniając, że narzędzia AI staną się certyfikowanym aspektem przyszłego społeczeństwa.

Rozwój tych modeli utorował drogę holistycznym, przełomowym platformom sztucznej inteligencji, takim jak HIX.AI , potężny „punkt kompleksowej obsługi”, który zapewnia różnorodne rozwiązania w zakresie pisania sztucznej inteligencji, które zaspokajają niezliczone potrzeby konsumentów, a wszystko to jest wspierane i ulepszane przez GPT-3.5 i GPT-4 .

Łatwo nie docenić, jak ogromne mogą być różnice, biorąc pod uwagę, że oba modele zostały wypuszczone w odstępie niecałych trzech lat, ale jest to wyłącznie świadectwo tego, jak wiele OpenAI i HIX.AI osiągnęły w tak krótkim czasie. Możemy mieć tylko nadzieję, że GPT-5 i przyszłe modele będą nadal torować drogę standardom narzędzi AI i zmieniać sposób, w jaki żyjemy, pracujemy, tworzymy i współpracujemy.

powiązane posty

Zobacz więcej
  • Logowanie GPT-4 : Jak zalogować się do ChatGPT za darmo

    ChatGPT -4 to najnowsza wersja popularnego chatbota, jednak korzystanie z niego ma swoją cenę. Czytaj dalej, aby dowiedzieć się, jak zalogować się i korzystać z ChatGPT -4 za darmo.

  • Wyjaśnienie parametrów GPT-4

    Czy masz pytania dotyczące liczby parametrów GPT-4 ? W takim przypadku przyjrzyjmy się, ile parametrów znajduje się w GPT-4 i jaką funkcję pełnią te parametry GPT-4 .

  • Ile kosztuje czat GPT 4?

    Zastanawiasz się, ile kosztuje Chat GPT 4? Przeczytaj ten przewodnik, aby dowiedzieć się o cenie ChatGPT 4 i alternatywach, które możesz wypróbować.

  • Co to jest GPT-4 i jak z niego korzystać?

    Dowiesz się czym jest GPT-4 i jak go wykorzystać do stworzenia nowych możliwości tworzenia treści. Dowiedz się, jak uzyskać dostęp GPT-4 i innych jego potężniejszych alternatyw.