Недавнее появление GPT-4 , самой продвинутой версии модели большого языка GPT, созданной OpenAI, привлекло внимание к существенным различиям между этой новой итерацией и ее предшественником GPT-3. Слава GPT-3 пришла благодаря чрезвычайно популярному расширенному генеративному текстовому чат-боту ChatGPT .
Его впечатляющие человеческие реакции и тонкое понимание нюансов были настолько революционными, что трудно представить себе столь быстрое улучшение этого технологического подвига, и тем не менее, GPT-4 обещает еще большие и лучшие возможности. Битва GPT3 против GPT4 продолжает оставаться конкурентной, поскольку обе модели являются монументальными достижениями в области генеративных технологий искусственного интеллекта.
Попробуйте эти две версии GPT самостоятельно
Вы можете сразу же попробовать воспользоваться нашим окном чата ниже и сравнить GPT-4 и GPT-3, чтобы глубже понять, чем именно отличаются эти модели OpenAI.
Что такое GPT-3 и GPT-4 ?
GPT, или генеративные предварительно обученные трансформаторы, — это модели нейронных сетей или модели машинного обучения, которые оказались решающими для современного развития искусственного интеллекта. Эти модели и соединительные технологии, на которых они основаны, — это то, что дает таким инструментам, как ChatGPT , человеческое понимание контекста и возможности общения, что позволяет им улавливать нюансы человеческого языка и использовать их в ответах инструмента пользователям.
Эти модели обучаются с использованием огромных объемов данных, таких как веб-контент и книги, прежде чем они будут опубликованы. Именно так их учат улавливать контекст, тон и семантику.
GPT-3 и GPT-4 — новейшие разработки такого рода технологий. Команда OpenAI, исследовательской лаборатории, ответственной за создание этих моделей, работает над развитием своих моделей больших языков (LLM) с момента выпуска самой первой версии GPT в 2018 году.
Хотя GPT-1 был довольно зачаточным в своей способности отвечать на вопросы и предоставлять информацию, модели прошли долгий путь за пять коротких лет.
GPT-3, значительное улучшение своего непосредственного предшественника, был выпущен в 2020 году и был более чем в десять раз больше, чем GPT-2. Он мог похвастаться впечатляющими 175 миллиардами параметров — переменными, которые разработчики точно настраивают при обучении модели, чтобы улучшить ее производительность на основе новой информации.
Чтобы представить это число в перспективе, можно сказать, что модель Turing Natural Language Generation (NLG) от Microsoft, имевшая всего 10 миллиардов параметров, была наиболее обученной языковой моделью до выпуска GPT-3.
Наиболее примечательными обновлениями, которые представила GPT-3 по сравнению с предыдущими моделями GPT, были возможность писать код функционального программирования, предоставлять еще более сложный и детализированный язык и создавать искусство искусственного интеллекта. Его способность выдавать человеческие ответы и понимать контекст стала революционной в языковых инструментах искусственного интеллекта и стала одной из главных причин, почему ChatGPT сразу же стал сенсацией.
Итак, что насчет GPT-4 ? В 2023 году публике была представлена последняя версия серии GPT GPT-4 . Эта новая итерация, безусловно, имеет большое значение для совершенствования существующих сильных сторон GPT-3, а также для устранения некоторых ее ограничений.
Одним из наиболее впечатляющих достижений GPT-4 является его способность обрабатывать ввод изображения как текстовую подсказку и соответствующим образом реагировать на него. Хотя эта модель доступна только для пользователей ChatGPT Plus, она доступна бесплатно с помощью Microsoft Bing Chat.
Что такое модели большого языка (LLM)?
В своей самой базовой форме модель большого языка (LLM) представляет собой алгоритм прогнозирования текста, который обрабатывает входные данные естественного языка и выдает следующее слово в строке слов на основе данных, которые ему уже были представлены. Эти модели тщательно обучены с использованием огромного количества текста, такого как книги, статьи, целевые страницы, сообщения в социальных сетях, текстовые сообщения и многое другое.
Модели используют эти материалы для изучения языковых последовательностей и прогнозирования текстовых шаблонов, которые составляют основу для интерактивных чат-ботов, таких как ChatGPT , а также других инструментов искусственного интеллекта.
Однако эта практика непроста и недорога. Огромные, дорогостоящие фермы серверов, которые действуют как суперкомпьютеры, используются для приема этих текстовых материалов, а затем «решения» о прогнозируемых текстах на основе обнаруженных последовательностей. Кроме того, разработчикам приходится избирательно подходить к выбору материалов, которые они подают в LLM.
Если материал предвзятый, неточный или неполный, то ответный текст, созданный LLM, будет в равной степени нежелателен.
Что такое ОпенАИ?
Основанная в 2015 году группой технологических лидеров в Сан-Франциско, OpenAI начиналась как некоммерческая организация. Генеральный директор-миллиардер SpaceX и Tesla Илон Маск — лишь одно из выдающихся имен, ответственных за первоначальное основание компании, наряду с Питером Тилем, Ридом Хоффманом, нынешним генеральным директором OpenAI Сэмом Альтманом и другими.
Основной целью организации было дальнейшее развитие общего искусственного интеллекта, прежде чем крупные технологические компании, такие как Google или Apple, смогут монополизировать его потенциал. Во имя создания прозрачного, этичного ИИ, который был широко доступен общественности, небольшая компания смогла привлечь значительные средства от инвесторов Кремниевой долины, таких как Infosys и Amazon Web Services.
Вскоре высокая стоимость усилий компании сделала функционирование некоммерческой организации практически невозможным. В 2019 году она превратилась в коммерческую компанию, и именно тогда Сэм Альтман взял на себя бразды правления в качестве генерального директора. Партнерство с Microsoft на сумму 1 миллиард долларов гарантировало, что некоторые технологии OpenAI будут коммерциализированы и лицензированы технологическим гигантом.
Однако модель ограниченной прибыли OpenAI гарантировала, что инвесторы смогут вернуть только 100-кратную отдачу от своих первоначальных инвестиций, создавая что-то вроде гибрида между некоммерческими и коммерческими организациями, с намерением расставить приоритеты в своей миссии «положительного воздействия на человека».
В ноябре 2022 года имя компании, казалось бы, в одночасье стало нарицательным после того, как она выпустила своего первого чат-бота, с которым можно было свободно взаимодействовать, ChatGPT . Человекоподобные реакции инструмента, кажущиеся бесконечными знания и способность демонстрировать творческий потенциал были непохожи на все, что мир видел от чат-бота раньше.
Его популярность также побудила глобальные технологические компании поспешно выпустить свои собственные версии инструмента, пытаясь либо конкурировать, либо подражать достижениям ChatGPT , а некоторым даже удалось превзойти его, например, HIX Chat от HIX.AI
С момента выпуска GPT-1 в 2018 году организация продолжает добиваться новаторских успехов в области технологий искусственного интеллекта и остается одним из основных игроков в области генеративных инструментов искусственного интеллекта.
История развития
В феврале 2018 года OpenAI выпустила самую первую модель GPT — GPT-1. Метод обучения, использованный для разработки этой модели со 117 миллионами параметров, в основном не контролировался и был сосредоточен на обучении модели предсказывать следующее слово в предложении без каких-либо конкретных задач.
Хотя эта модель все еще была ранней формой генеративного текста ИИ, она все же была примечательна для своего времени тем, что могла генерировать понятные предложения и даже абзацы текста с нуля.
В следующем году OpenAI усовершенствовала свое изобретение, выпустив GPT-2. 1,5 миллиарда параметров этой модели создали более сложную и немного более продвинутую систему, способную предоставлять более длинные и более последовательные ответы на запросы и подсказки. Языковые способности модели были улучшены, но, кроме этого, вторая итерация имела несколько примечательных достижений.
И GPT-1, и GPT-2 столкнулись с ограничениями с точки зрения их возможностей и наборов данных, с которыми они обучались. Ситуация кардинально изменится с выпуском GPT-3 в 2020 году.
Благодаря огромному увеличению количества параметров по сравнению с GPT-2, GPT-3 является первым в своем роде, в котором генерируемый ИИ текст практически идентичен человеческому письму. Обученный с использованием огромного количества письменного контента, он сломал шаблон текста, написанного искусственным интеллектом, и был использован для расширения возможностей обработки естественного языка (НЛП), а также функционирования чат-ботов.
Эти возможности были еще более усовершенствованы и стали доступны публике с запуском GPT-3.5 в ноябре 2022 года. Это модель, на основе которой был создан ChatGPT , покоривший мир и проливший обществу свет на быстро меняющиеся возможности чат-ботов и текст, генерируемый искусственным интеллектом.
GPT-3.5 привлек внимание всего мира к усилиям OpenAI по улучшению общего искусственного интеллекта и впечатлил даже тех, кто работает в нетехнологических отраслях, своим разнообразным спектром результатов, который включает короткие рассказы, электронные письма, стихи, сценарии, песни, текстовые сообщения, контент для социальных сетей, и многое, многое другое.
В то время как лидеры в области технологий и обычные люди, которые взаимодействовали с моделью, были чрезвычайно впечатлены ее способностями, Сэм Альтман заверил массы, что GPT-3 и GPT-3.5 все еще являются лишь ранними проблесками истинного потенциала и будущих достижений искусственного интеллекта и компьютеров. изучение языка.
И действительно, менее чем через шесть месяцев, в марте 2023 года, GPT-4 был запущен. Обещая быть более креативными и совместными, чем когда-либо прежде, разработчики новейшей версии GPT уделили больше внимания предоставлению более безопасных, подробных и полезных ответов на запросы пользователей и текстовые подсказки.
Расширение общих знаний благодаря умопомрачительным 1,76 триллионам параметров и еще большему набору обучающих данных означает, что эта модель обладает улучшенными способностями к решению проблем и может предоставлять более длинные фрагменты текста с более сильным общим контекстом.
Доступность моделей для общественности также помогла OpenAI в выполнении ее миссии, поскольку ограничения и слабые места каждой модели очень быстро становятся очевидными благодаря массовому использованию и постоянному тестированию в различных отраслях.
Что отличает OpenAI GPT-3 и GPT-4 ?
Прежде всего, цифры говорят сами за себя. Тот факт, что новый улучшенный GPT-4 работает с более чем 100 триллионами параметров по сравнению со 175 миллиардами GPT-3, говорит все, что вам нужно знать об улучшенном изучении языка, скорости и общей производительности.
Ограничение токенов, или количество токенов, которые LLM может обработать за одно взаимодействие, также значительно улучшилось по сравнению с GPT-3 по сравнению с 4. Лимит токенов GPT-4 увеличился до 32 000, что означает, что он может вместить четыре ввода. раз дольше, чем у ГПТ-3.
GPT-4 обучался с использованием значительно большего набора данных, предоставляя модели более широкий контекст и еще более тонкий тон и язык, на основе которых она могла учиться и адаптировать свои ответы. Благодаря этим факторам GPT-4 может предоставлять более точные финансовые прогнозы, разрабатывать более влиятельные инвестиционные стратегии и учитывать повышенную точность фактов.
Фактическая производительность сама по себе является огромным улучшением, которое делает GPT-4 гигантским шагом вперед для всех ее пользователей, поскольку это означает, что контент, создаваемый этой моделью, более надежен и менее склонен к дорогостоящим ошибкам.
Когда дело доходит до письма, GPT-4 дает пользователям больше контроля над тоном, подачей, стилем и голосом генерируемого текста. Для сравнения, GPT-3 мог изменить тип генерируемого текста только после значительной переобучения. Например, компании теперь могут использовать GPT-4 для оформления профессиональных электронных писем, отличающихся от насмешливых рекламных сообщений или привлекательных подписей в социальных сетях.
Обмен сообщениями также может быть адаптирован к целевой аудитории разного возраста, покупательского поведения и географического местоположения, поскольку новая модель может учитывать эти контекстные подсказки и соответствующим образом адаптировать язык.
Более высокие языковые навыки и критическое мышление также значительно более заметны в GPT-4 , что позволяет им решать сложные проблемы бренда, проводить оценку рисков и помогать в генерации творческих идей. Фактически, GPT-4 показал впечатляюще высокие результаты на многочисленных профессиональных и академических экзаменах, таких как единый экзамен на адвоката, LSAT, GRE, экзамены AP, экзамены AMC и даже экзамены на сомелье.
Еще один аспект, в котором GPT-4 превосходит своего старшего предшественника, — это многоязычие. В 24 из 26 протестированных языков GPT-4 превзошёл как GPT-3.5 , так и другие современные LLM на основе теста MMLU (Massive Multitask Language понимать). Однако одним из наиболее привлекательных обновлений, представленных в GPT-4 , является его способность обрабатывать вводимые изображения как текстовые подсказки.
Это верно: теперь пользователи могут вводить текст и изображения, чтобы указать задачу, связанную либо с визуальными эффектами, либо с языком, что значительно поможет компаниям и специалистам, работающим в основном с графикой или мультимедийным контентом.
Существует также разница в ценах двух моделей. Хотя GPT-3 по существу можно использовать бесплатно через OpenAI Playground, где пользователи могут экспериментировать с 12 различными вариантами модели, GPT-4 требует финансовых затрат. Ценовые планы начинаются с 0,03 доллара США за 1000 токенов подсказки, или вы можете получить доступ к варианту модели чат-бота с помощью ChatGPT Plus за 20 долларов США в месяц.
Какую пользу пользователи могут получить от расширенного GPT-4 ?
GPT-4 обещает стать катализатором серьезных изменений во многих отраслях, оказывая огромное влияние на бизнес, фрилансеров, специалистов и студентов. Ниже приведены лишь некоторые из методов, с помощью которых новейшая языковая модель GPT может помочь улучшить деловую практику и повысить производительность и эффективность.
Компании, стремящиеся защитить свои данные, активы и сотрудников от кибератак, могут использовать GPT-4 для мониторинга операций, отслеживания доступа к конфиденциальной информации, анализа и составления отчетов о закономерностях, а также реагирования на потенциальные угрозы кибербезопасности. Это повысит доверие потребителей к организациям, особенно тем, которые имеют дело с ценными личными данными, таким как банки и частные охранные предприятия.
Такие организации также могут использовать эту расширенную модель для раннего обнаружения мошеннических действий, экономя значительное время, деньги и ресурсы при восстановлении после таких инцидентов после их возникновения. Нестандартное поведение покупателей и необычный доступ к учетной записи — это лишь некоторые из действий, которые GPT-4 может обнаружить и использовать для предупреждения соответствующего персонала о потенциальном мошенничестве.
GPT-4 может использоваться отделами продаж для прогнозирования спроса и предложения конкретных продуктов и услуг путем отслеживания информации о поведении покупателей и данных о предыдущих продажах. Это может помочь предприятиям лучше управлять своими запасами, планировать модели ценообразования, эффективно рекламировать и распределять деньги и ресурсы.
GPT-4 обещает изменить облик современного образования на всех уровнях, предоставляя индивидуальный опыт обучения, который можно адаптировать к потребностям отдельных учащихся. Используя такие данные, как оценки учащихся, записи посещаемости и склонность к технике, GPT-4 может адаптировать планы уроков в соответствии с индивидуальными потребностями и способностями, чтобы создать более увлекательный и персонализированный опыт обучения для учащихся всех возрастов.
Хотя виртуальные файлы cookie и отслеживание данных в настоящее время помогают улучшить качество виртуальных покупок, GPT-4 может способствовать этим усилиям, учитывая прошлые покупки, историю веб-браузера, личные предпочтения и многое другое, чтобы еще более индивидуально адаптировать процесс онлайн-покупок. Это не только увеличивает продажи и лояльность к бренду для ритейлеров, но также улучшает общий опыт покупок и обеспечивает большую легкость и удобство для потребителей.
В секторе здравоохранения GPT-4 достиг того, чем не может похвастаться ни одна другая модель GPT: анализируя истории болезни и используя клиническую визуализацию, он смог успешно ставить соответствующие диагнозы пациентам, испытывающим проблемы со здоровьем, а также рекомендовать подходящие курсы лечения. . Это может существенно помочь медицинским работникам в оказании необходимой помощи, особенно в районах с низкими доходами, где в учреждениях не хватает персонала.
В таких отраслях, как производство и логистика, GPT-4 может помочь спрогнозировать, когда в будущем потребуется техническое обслуживание оборудования, используя данные датчиков. Это может помочь этим компаниям предотвратить дорогостоящие простои и дорогостоящие ремонты за счет раннего выявления функциональных проблем, что в дальнейшем позволит им повысить производительность и работать более эффективно.
Маркетологи, менеджеры социальных сетей и создатели контента могут использовать потенциал GPT-4 , используя как его знания, так и языковые способности для разработки эффективных маркетинговых стратегий, выражения ценностных предложений, написания подписей для социальных сетей, а также разработки длинных статей и сообщений в блогах. которые звучат естественно и по-человечески в своей читабельности.
Возможности GPT-4 также могут существенно повлиять на области журналистики, развлечений и искусства. Генерация новых идей, предоставление альтернативных точек зрения и анализ прошлой практики — все это способы, с помощью которых новая модель GPT может помочь улучшить такие средства к существованию, не делая их полностью излишними.
Хотя GPT-3 и GPT-3.5 также могут помочь пользователям в некоторых из вышеперечисленных способов, их функции были значительно расширены и доработаны в самой последней модели. Повышение производительности, изучение языка, отслеживание данных, учет контекста и фактическая точность сделали общую полезность модели более доступной и актуальной для более широкого круга профессий и бизнес-функций.
Ограничения GPT-3 по сравнению с GPT-4
Хотя их списки способностей длинные и впечатляющие, GPT-3 и даже GPT-4 по-прежнему ограничены определенными технологическими ограничениями. Например, созданные человеком барьеры, предназначенные для предотвращения неправомерного использования и создания оскорбительного контента, полезны и необходимы, но они могут помешать GPT отвечать на обоснованные вопросы.
Это проблема, актуальная для обеих моделей. Ни одна из моделей не способна предоставлять информацию в режиме реального времени — чего смогли достичь другие текстовые инструменты, генерируемые искусственным интеллектом.
Если мы посмотрим на многоязычие в GPT 3.5 по сравнению с GPT 4, обе модели по-прежнему ограничены с точки зрения услуг, которые они могут предоставлять на языках, отличных от английского. Как точность перевода, так и разнообразие обслуживаемых языков можно считать ограничениями в этом отношении, и это продолжает оставаться препятствием для обеих моделей.
Несмотря на то, что GPT-4 представил заметную возможность учитывать ввод изображений, он по-прежнему не может рассматривать аудио или видео как подсказки. Будем надеяться, что разработчики смогут учесть эту возможность при создании GPT-5, но мы пока не можем быть в этом уверены.
Альтернативные инструменты, использующие модели GPT
Простительно предположить, что ChatGPT — это наиболее эффективное и результативное использование моделей GPT. На самом деле ни в коем случае нельзя недооценивать инструменты, созданные другими технологическими конкурентами, использующими ту же технологию. Можно легко утверждать, что некоторые из них соответствуют и даже превосходят возможности ChatGPT , у которого есть немало ограничений и препятствий.
Примечательным конкурентом является HIX Chat от HIX.AI , инструмент, который поддерживает как GPT-3.5 , так и GPT-4 . Этот универсальный чат-бот призван улучшить общение, дать точные и человеческие ответы на любой запрос и построить увлекательное общение с пользователями. В отличие от ChatGPT и многих других современников, он имеет прямой доступ в Интернет, что позволяет предоставлять актуальную информацию в режиме реального времени без задержек и ограничений.
Впечатляет, что он выходит за рамки возможностей ChatGPT , читая PDF-файлы и отвечая на вопросы на основе контента, суммируя видео YouTube при предоставлении ссылки и создавая контекстный разговор на основе содержимого веб-страницы. Доступ к нему возможен через веб-приложение, а также через расширение браузера, которое можно применять как к Google Chrome , так и к Microsoft Edge .
Хотя ни один другой чат-бот не может похвастаться вышеперечисленными функциями, YouChat, Microsoft Bing Chat и Perplexity Ask — это лишь некоторые из наиболее эффективных инструментов чат-бота, которые либо соответствуют, либо превосходят возможности ChatGPT с использованием GPT-3 или GPT-4 .
Будущая эволюция GPT
Хотя OpenAI в настоящее время направляет большую часть своих ресурсов на разработку долгожданной модели GPT-5, это творение все еще находится на очень ранней стадии и еще не подвергается активному обучению. Поскольку обучение, испытания и меры безопасности должны быть реализованы до того, как она будет представлена публике, мы можем ожидать, что придется подождать некоторое время, прежде чем эта модель увидит свет.
Включение видео- и аудиофункций в качестве функционального ввода потребует использования как веб-кодирования, так и видеомедиа в качестве учебных материалов для будущих моделей GPT, на что Альтман намекнул, когда его спросили о том, чего мы можем ожидать от будущих версий. Способность интерпретировать другие входные данные за пределами письменного текста стала бы замечательным прорывом для студентов LLM, значительно расширив сферу того, что они могут предоставить и достичь.
Помимо этого прогноза, мало что можно предвидеть с точки зрения того, чего смогут достичь будущие модели. Поскольку общий искусственный интеллект по-прежнему остается в значительной степени экспериментальной областью, известно, что новые потенциальные и неожиданные возможности появляются, казалось бы, из ниоткуда, поэтому просто невозможно предсказать, чему эти продвинутые устройства смогут научиться и адаптироваться в будущем.
В итоге
Можно неоспоримо сказать, что как LLM GPT-3, так и GPT-4 изменили ландшафт общего искусственного интеллекта, каким мы его знаем, гарантируя, что инструменты ИИ станут сертифицированным аспектом будущего общества.
Развитие этих моделей проложило путь к целостным, революционным платформам искусственного интеллекта, таким как HIX.AI , мощный «единый центр», который предоставляет множество решений для написания искусственного интеллекта, которые удовлетворяют бесчисленные потребности потребителей, и все они поддерживаются и улучшаются GPT-3.5 и GPT-4 .
Возможно, легко недооценить, насколько резкими могут быть различия, учитывая, что две модели были выпущены с разницей менее трех лет, но это всего лишь свидетельство того, чего OpenAI и HIX.AI достигли за такой короткий промежуток времени. Мы можем только надеяться, что GPT-5 и будущие модели продолжат прокладывать путь к стандарту инструментов искусственного интеллекта и изменят то, как мы живем, работаем, создаем и сотрудничаем.