OpenAI tarafından oluşturulan GPT geniş dil modelinin en gelişmiş versiyonu olan GPT-4 yakın zamanda piyasaya sürülmesi, bu yeni yineleme ile önceki GPT-3 arasındaki önemli farklara dikkat çekti. GPT-3'ün şöhrete yükselişi, son derece popüler olan gelişmiş üretken metin sohbet robotu ChatGPT ile geldi.
Etkileyici insan benzeri tepkileri ve incelikli anlayışı o kadar devrim niteliğindeydi ki, bu teknoloji harikasında bu kadar hızlı bir gelişme hayal etmek zor, ancak yine de GPT-4 daha büyük ve daha iyi yetenekler vaat ediyor. Her iki model de üretken yapay zeka teknolojisinde muazzam başarılara imza attığından, GPT3 ile GPT4 arasındaki mücadele rekabetçi olmaya devam ediyor.
Bu İki GPT Sürümünü Kendiniz Deneyin
Aşağıdaki sohbet kutumuzu anında deneyebilir ve bu OpenAI modellerinin tam olarak nasıl farklılaştığını daha derinlemesine anlamak için GPT-4 ve GPT-3'ü inceleyebilirsiniz.
GPT-3 ve GPT-4 Nedir?
GPT veya Üretken Önceden Eğitimli Transformatörler, yapay zekanın modern gelişimi için çok önemli olduğu kanıtlanmış sinir ağı modelleri veya makine öğrenimi modelleridir. Bu modeller ve kök saldıkları bağlantı teknolojisi, ChatGPT gibi araçlara insani bağlam anlayışını ve konuşma yeteneklerini kazandırarak, insan dilinin nüanslarını yakalamalarını ve bunları aracın kullanıcılara verdiği yanıtlarda kullanmalarını sağlar.
Bu modeller, halka açıklanmadan önce web içeriği ve kitaplar gibi büyük miktarda veri kullanılarak eğitilir. Bağlam, ton ve anlambilimi kavramaları bu şekilde öğretilir.
GPT-3 ve GPT-4 bu tür teknolojinin en son gelişmeleridir. Bu modellerin oluşturulmasından sorumlu araştırma laboratuvarı olan OpenAI ekibi, GPT'nin ilk yinelemesinin 2018'de piyasaya sürülmesinden bu yana büyük dil modellerini (LLM'ler) geliştirmek için çalışıyor.
GPT-1'in sorulara yanıt verme ve bilgi sağlama becerisi oldukça gelişmemiş olsa da modeller beş kısa yıl içinde büyük bir yol kat etti.
Önceki modele göre büyük bir gelişme olan GPT-3, 2020'de piyasaya sürüldü ve GPT-2'den on kat daha büyüktü. Etkileyici 175 milyar parametreye sahipti; bu değişkenler, geliştiricilerin, modeli yeni bilgilere dayalı olarak performansını artırmak için eğitirken ince ayar yaptığı değişkenler.
Bu sayıyı bir perspektife oturtmak gerekirse, Microsoft'un yalnızca 10 milyar parametreye sahip Turing Doğal Dil Üretimi (NLG) modeli, GPT-3'ün yayınlanmasından önce en yüksek eğitimli dil modeliydi.
GPT-3'ün önceki GPT modelleriyle karşılaştırıldığında sunduğu en dikkate değer yükseltmeler, işlevsel programlama kodu yazma, daha karmaşık ve incelikli bir dil sunma ve yapay zeka sanatı yaratma yeteneğiydi. İnsan benzeri tepkiler oluşturma ve bağlamı anlama yeteneği, yapay zeka dil araçlarında devrim niteliğindeydi ve ChatGPT anında sansasyon yaratmasının ana nedenlerinden biriydi.
Peki GPT-4 ne dersiniz? 2023 yılında GPT serisinin en son sürümü olan GPT-4 kamuoyunun beğenisine sunuldu. Bu yeni yineleme, GPT-3'ün mevcut güçlü yönlerini mükemmelleştirmenin yanı sıra bazı kısıtlamalarını çözmede kesinlikle uzun bir yol kat ediyor.
GPT-4 en etkileyici başarılarından biri, bir görüntü girişini bir metin istemi olarak ele alma ve buna göre yanıt verme yeteneğidir. Bu model yalnızca ChatGPT Plus kullanıcılarına açık olmakla birlikte, Microsoft Bing Chat kullanılarak ücretsiz olarak sunulmaktadır.
Büyük Dil Modelleri (LLM) Nedir?
En temel biçiminde, büyük dil modeli (LLM), doğal dil girişlerini işleyen ve daha önce sunulmuş olan verilere dayanarak aşağıdaki kelimeyi bir kelime dizisinde veren tahmine dayalı bir metin algoritmasıdır. Bu modeller, kitaplar, makaleler, açılış sayfaları, sosyal medya gönderileri, kısa mesajlar ve daha fazlası gibi çok büyük miktarda metin kullanılarak yüksek düzeyde eğitilir.
Modeller bu malzemeleri dil dizilerini öğrenmek ve ChatGPT gibi etkileşimli sohbet robotlarının yanı sıra diğer yapay zeka araçlarının temelini oluşturan metin kalıplarını tahmin etmek için kullanıyor.
Ancak bu uygulama kolay ya da ucuz değildir. Süper bilgisayarlar gibi davranan geniş, maliyetli sunucu çiftlikleri, bu metin materyallerini almak ve ardından karşılaştığı dizilere dayalı olarak tahminli metinlere "karar vermek" için kullanılır. Ayrıca geliştiricilerin LLM'ye hangi materyali besleyecekleri konusunda seçici olmaları gerekir.
Materyal önyargılı, hatalı veya eksikse, LLM tarafından oluşturulan duyarlı metin de aynı derecede istenmeyen olacaktır.
OpenAI nedir?
2015 yılında San Francisco'da bir grup teknoloji lideri tarafından kurulan OpenAI, kar amacı gütmeyen bir kuruluş olarak başladı. SpaceX ve Tesla'nın milyarder CEO'su Elon Musk, Peter Thiel, OpenAI'nin şu anki CEO'su Reid Hoffman, Sam Altman ve diğerleriyle birlikte şirketin ilk kuruluşundan sorumlu önde gelen isimlerden yalnızca biri.
Kuruluşun ana hedefi, Google veya Apple gibi büyük teknoloji şirketlerinin potansiyelini tekelleştirmesinden önce yapay genel zekanın gelişimini ilerletmekti. Küçük şirket, halkın geniş ölçüde erişebildiği şeffaf, etik yapay zeka yaratmak adına Infosys ve Amazon Web Services gibi Silikon Vadisi yatırımcılarından önemli miktarda fon kazanmayı başardı.
Şirketin kar amacı gütmeyen bir kuruluş olarak faaliyet göstermeyi neredeyse imkansız hale getirme çabalarının yüksek maliyetinin artması uzun sürmedi. 2019 yılında kâr amacı güden bir şirket haline geldi ve bu aynı zamanda Sam Altman'ın CEO olarak dizginleri eline aldığı zamandı. Microsoft ile yapılan 1 milyar dolarlık ortaklık, OpenAI teknolojisinin bir kısmının teknoloji devi tarafından ticarileştirilmesini ve lisanslanmasını sağladı.
Bununla birlikte, OpenAI'nin tavan kar modeli, yatırımcıların ilk yatırımlarının yalnızca 100 katını geri alabilmelerini sağlayarak, "olumlu insan etkisi" misyonunu önceliklendirme niyetiyle, kar amacı gütmeyen kuruluş ile kar amacı gütmeyen kuruluş arasında bir melezlik yarattı.
Kasım 2022'de şirket, özgürce etkileşime girilebilen ilk sohbet robotu ChatGPT piyasaya sürdükten sonra görünüşte bir gecede bilinen bir isim haline geldi. Aracın insan benzeri tepkileri, görünüşte sonsuz bilgisi ve yaratıcılığı sergileme yeteneği, dünyanın daha önce bir chatbot'ta gördüğü hiçbir şeye benzemiyordu.
Popülerliği aynı zamanda küresel teknoloji şirketlerini, ChatGPT başardıklarına rakip olmak veya onu taklit etmek amacıyla aracın kendi sürümlerini yayınlamak için yarışmaya teşvik etti; hatta HIX.AI HIX Chat gibi bazıları onu geçmeyi başardı.
GPT-1'in 2018'de piyasaya sürülmesinden bu yana kuruluş, yapay zeka teknolojisinde çığır açan ilerlemeler kaydetmeye devam etti ve üretken yapay zeka araçlarındaki en büyük oyunculardan biri olmaya devam ediyor.
Gelişim Tarihi
Şubat 2018'de OpenAI, ilk GPT modeli olan GPT-1'i piyasaya sürdü. 117 milyon parametreyle, bu modeli geliştirmek için kullanılan eğitim yöntemi büyük ölçüde denetimsizdi ve belirli bir görev belirlenmeden, modele bir cümlede takip eden kelimeyi tahmin etmeyi öğretmeye odaklanmıştı.
Üretken yapay zeka metninin hala erken bir biçimi olmasına rağmen, model, sıfırdan anlaşılır cümleler ve hatta paragraflar oluşturabilmesi açısından kendi zamanına göre hala dikkat çekiciydi.
Ertesi yıl OpenAI, buluşunu GPT-2 ile geliştirdi. Bu modelin 1,5 milyar parametresi, sorgulara ve istemlere daha uzun ve daha tutarlı yanıtlar sunabilen, daha karmaşık ve biraz daha gelişmiş bir sistem için yapılmıştır. Modelin dil yetenekleri yükseltildi, ancak bunun yanı sıra ikinci yinelemede birkaç dikkate değer başarı elde edildi.
Hem GPT-1 hem de GPT-2, yetenekleri ve eğitildikleri veri setleri açısından sınırlamalarla karşılaştı. Bu durum, 2020'de GPT-3'ün piyasaya sürülmesiyle büyük ölçüde değişecek.
GPT-2 ile karşılaştırıldığında parametre sayısındaki büyük artışla GPT-3, pratik olarak insanların yazdıklarıyla aynı olan yapay zeka tarafından oluşturulan metinleri elde eden türünün ilk örneğidir. Muazzam miktarda yazılı içerik kullanılarak eğitilen bu yazılım, yapay zeka ile yazılmış metin kalıbını kırdı ve doğal dil işleme (NLP) ile chatbot işlevinin yeteneklerini geliştirmek için kullanıldı.
Bu yetenekler, Kasım 2022'de GPT-3.5 piyasaya sürülmesiyle daha da hassas bir şekilde ayarlandı ve halkın kullanımına sunuldu. Bu, dünyayı kasıp kavuran ve hızla değişen teknolojiye oldukça kamusal bir ışık tutan ChatGPT oluşturulduğu modeldir. sohbet robotlarının ve yapay zeka tarafından oluşturulan metinlerin yetenekleri.
GPT-3.5 OpenAI'nin yapay genel zekayı iyileştirme çabalarına dünya çapında dikkat çekti ve kısa öyküler, e-postalar, şiirler, senaryolar, şarkılar, kısa mesajlar, sosyal medya içerikleri gibi çok çeşitli çıktılarla teknoloji dışı sektörlerdekileri bile etkiledi. ve çok daha fazlası.
Hem teknoloji liderleri hem de modelle etkileşime giren sıradan insanlar modelin yeteneklerinden büyük ölçüde etkilenmiş olsa da, Sam Altman kitlelere GPT-3 ve GPT-3.5 yapay zeka ve bilgisayarın gerçek potansiyeline ve gelecekteki başarılarına dair yalnızca ilk bakışlar olduğu konusunda güvence verdi. Dil öğrenmek.
Elbette altı aydan kısa bir süre sonra Mart 2023'te GPT-4 piyasaya sürüldü. Her zamankinden daha yaratıcı ve işbirlikçi olmayı vaat eden en yeni GPT yinelemesinin geliştiricileri, kullanıcı sorgularına ve metin istemlerine daha güvenli, daha ayrıntılı ve daha kullanışlı yanıtlar sunmaya daha fazla önem verdiler.
Akıllara durgunluk veren 1,76 trilyon parametre ve daha da büyük bir veri eğitim seti nedeniyle daha fazla genel bilgi, bu modelin problem çözme yeteneklerini geliştirdiği ve daha güçlü bir genel bağlamla daha uzun metin parçaları sağlayabileceği anlamına gelir.
Modellerin kamuya açık hale getirilmesi OpenAI'nin misyonuna da yardımcı oldu; çünkü her modeldeki sınırlamalar ve zayıf noktalar, kitlesel kullanım ve endüstriler arasında sürekli testler sayesinde çok hızlı bir şekilde netleşiyor.
OpenAI'nin GPT-3 ve GPT-4 Farklı Kılan Nedir?
Her şeyden önce sayılar kendileri için konuşur. Yeni ve geliştirilmiş GPT-4 , GPT-3'ün 175 milyar parametresine kıyasla 100 trilyondan fazla parametre üzerinde çalıştığı gerçeği, gelişmiş dil öğrenimi, hızı ve genel performansı hakkında bilmeniz gereken her şeyi söylüyor.
Token limiti veya bir LLM'nin tek bir etkileşimde işleyebileceği token sayısı da GPT-3 ile 4 arasında büyük ölçüde gelişti. GPT-4 token limiti 32.000'e yükseldi, bu da dört adetlik girdiyi barındırabileceği anlamına geliyor GPT-3'ünkinden kat kat daha uzun.
GPT-4 çok daha büyük bir veri kümesi kullanılarak eğitildi ve bu model, daha geniş bağlamlara ve daha da incelikli bir üslup ve dile maruz bırakıldı; böylece model, yanıtlarını öğrenip uyarlayabildi. Bu faktörlerden dolayı, GPT-4 daha doğru finansal tahminler sunabilir, daha etkili yatırım stratejileri oluşturabilir ve daha iyi gerçeklere dayalı doğruluk sağlayabilir.
Gerçek performansın kendisi, GPT-4 tüm kullanıcıları için dev bir adım haline getiren büyük bir gelişmedir; çünkü bu, bu model tarafından oluşturulan içeriğin daha güvenilir olduğu ve maliyetli hatalar yapma olasılığının daha düşük olduğu anlamına gelir.
Konu yazmaya gelince, GPT-4 kullanıcılara oluşturulan metnin tonu, sunumu, stili ve sesi üzerinde daha fazla kontrol sağladığı kanıtlanmıştır. Karşılaştırıldığında GPT-3, yalnızca önemli bir yeniden eğitimle oluşturulan metnin türünü değiştirebilir. Örnek olarak, işletmeler artık profesyonel e-postalarını alaycı reklam mesajlarından veya ilgi çekici sosyal medya altyazılarından farklı bir tonda şekillendirmek için GPT-4 kullanabilir.
Mesajlaşma aynı zamanda farklı yaşlardaki, satın alma davranışlarındaki ve coğrafi konumlardaki hedef kitlelere göre de özelleştirilebilir çünkü yeni model bu bağlamsal ipuçlarını dikkate alabilir ve dili buna göre uyarlayabilir.
Daha yüksek dil becerileri ve eleştirel düşünme de GPT-4 önemli ölçüde daha fazla öne çıkıyor ve bu da onun karmaşık marka sorunlarını çözmesine, risk değerlendirmeleri yapmasına ve yaratıcı fikir üretmeye yardımcı olmasına olanak tanıyor. Aslında GPT-4 , Tekdüzen Baro Sınavı, LSAT, GRE, AP Sınavları, AMC Sınavları ve hatta Sommelier Sınavları gibi birçok profesyonel ve akademik sınavda etkileyici derecede yüksek sonuçlar elde etti.
GPT-4 kendinden öncekileri geride bıraktığı bir diğer husus ise çok dilliliktir. Denenen 26 dilden 24'ünde GPT-4 , MMLU (Massive Multitask Language Understanding) kriterine göre hem GPT-3.5 hem de diğer çağdaş LLM'lerden daha iyi performans gösterdi. Ancak GPT-4 ile sunulan en dikkat çekici yükseltmelerden biri, görüntü girişlerini metin istemleri olarak işleme yeteneğidir.
Aynen öyle; kullanıcılar artık görsellerle veya dille ilgili bir görevi belirtmek için görsellerin yanı sıra metin de girebilirler; bu, öncelikle grafik veya multimedya içeriğiyle çalışan işletmelere ve profesyonellere büyük ölçüde yardımcı olacaktır.
İki modelin fiyatlarında da fark var. Kullanıcıların modelin 12 farklı varyasyonunu deneyebildiği OpenAI Playground aracılığıyla GPT-3'ün kullanımı temelde ücretsiz olsa da GPT-4 finansal bir maliyeti var. Fiyatlandırma planları 1000 Prompt token için 0,03 dolardan başlıyor veya modelin chatbot versiyonuna ChatGPT Plus ile ayda 20 dolar karşılığında erişebiliyorsunuz.
Kullanıcılar Gelişmiş GPT-4 Nasıl Yararlanabilir?
GPT-4 işletmeleri, serbest çalışanları, profesyonelleri ve öğrencileri birçok değerli yoldan etkileyen, birden fazla sektördeki büyük değişiklikler için bir katalizör olmayı vaat ediyor. Aşağıda, en yeni GPT dil modelinin iş uygulamalarını iyileştirmeye, üretkenliği ve verimliliği artırmaya yardımcı olabileceği yöntemlerden yalnızca birkaçı yer almaktadır.
Verilerini, varlıklarını ve çalışanlarını siber saldırılara karşı korumak isteyen işletmeler, operasyonları izlemek, hassas bilgilere erişimi izlemek, kalıpları analiz etmek ve raporlamak ve potansiyel siber güvenlik tehditlerine yanıt vermek için GPT-4 kullanabilir. Bu, tüketicilerin kuruluşlara, özellikle de bankalar ve özel güvenlik şirketleri gibi değerli kişisel verilerle ilgilenen kuruluşlara olan güvenini artıracaktır.
Bu tür kuruluşlar, dolandırıcılık faaliyetlerini erkenden tespit etmek için de bu gelişmiş modeli kullanabilir ve bu tür olaylar meydana geldikten sonra toparlanma konusunda önemli ölçüde zaman, para ve kaynak tasarrufu sağlayabilir. Düzensiz alıcı davranışı ve olağandışı hesap erişimi GPT-4 tespit edip ilgili personeli potansiyel sahtekarlığa karşı uyarmak için kullanabileceği etkinliklerden yalnızca birkaçıdır.
GPT-4 satış departmanları tarafından, alıcı davranışı ve önceki satış verileri hakkındaki bilgileri izleyerek belirli ürün ve hizmetlere yönelik talep ve arzı tahmin etmek için kullanılabilir. Bu, işletmelerin envanterlerini daha iyi yönetmelerine, fiyatlandırma modellerini planlamalarına, etkili bir şekilde reklam yapmalarına ve para ve kaynak tahsis etmelerine yardımcı olabilir.
GPT-4 öğrencilere bireysel olarak uyarlanabilecek özelleştirilmiş öğrenme deneyimleri sunarak modern eğitimin çehresini her düzeyde değiştirmeyi vaat ediyor. GPT-4 öğrenci notları, devam kayıtları ve teknik eğilimleri gibi verileri kullanarak, her yaştan öğrenci için daha ilgi çekici ve kişiselleştirilmiş bir öğrenme deneyimi oluşturmak amacıyla ders planlarını bireysel ihtiyaçlara ve yeteneklere uyacak şekilde uyarlayabilir.
Sanal çerezler ve veri izleme şu anda sanal alışveriş deneyimini geliştirmeye yardımcı olsa da GPT-4 , çevrimiçi alışveriş deneyimini daha da yüksek düzeyde bireysel olarak uyarlamak için geçmiş satın alma işlemlerini, web tarayıcı geçmişini, kişisel tercihleri ve daha fazlasını dikkate alarak bu çabaları daha da ileri götürebilir. Bu sadece perakendeciler için satışları ve marka sadakatini artırmakla kalmıyor, aynı zamanda genel alışveriş deneyimini de geliştiriyor ve tüketiciler için daha fazla kolaylık ve rahatlık sağlıyor.
Sağlık sektöründe GPT-4 , başka hiçbir GPT modelinin övünemeyeceği bir şeyi başardı: tıbbi geçmişleri analiz ederek ve klinik görüntülemeyi kullanarak, sağlık sorunları yaşayan hastalara başarılı bir şekilde ilgili teşhisleri önerebilmenin yanı sıra uygun tedavi yollarını önerebildi. . Bu, özellikle tesislerin yeterli sayıda personel bulunmadığı düşük gelirli bölgelerde tıp uzmanlarına gerekli bakımı sağlamada büyük ölçüde yardımcı olabilir.
Üretim ve lojistik gibi sektörlerde GPT-4 , sensör verilerini kullanarak gelecekte ekipman bakımının ne zaman gerekli olacağını tahmin etmeye yardımcı olabilir. Bu, bu şirketlerin işlevsel sorunları erkenden tespit ederek pahalı arıza sürelerini ve maliyetli onarımları önlemelerine yardımcı olabilir, ayrıca üretkenliklerini artırmalarına ve daha verimli çalışmalarına olanak tanır.
Pazarlamacılar, sosyal medya yöneticileri ve içerik oluşturucular, etkili pazarlama stratejileri oluşturmak, değer önerilerini ifade etmek, sosyal medya başlıkları yazmak ve uzun biçimli makaleler ve blog gönderileri geliştirmek için hem bilgisini hem de dil becerilerini kullanarak GPT-4 potansiyelinden yararlanabilirler. Okunabilirlik açısından kulağa doğal ve insana benzeyen bir ses.
Gazetecilik, eğlence ve sanat alanları da GPT-4 özellikleri ve kapasitelerinden önemli ölçüde etkilenebilir. Yeni fikirler üretmek, alternatif bakış açıları sunmak ve geçmiş uygulamaları analiz etmek, bu yeni GPT modelinin bu tür geçim kaynaklarını tamamen gereksiz hale getirmeden iyileştirmeye yardımcı olabileceği yollardır.
GPT-3 ve GPT-3.5 aynı zamanda kullanıcılara yukarıdaki yöntemlerden bazılarında yardımcı olabilirken, en son modelde işlevleri önemli ölçüde geliştirilmiş ve ince ayar yapılmıştır. Performans, dil öğrenimi, veri izleme, bağlam değerlendirmesi ve olgusal doğruluktaki gelişmeler, modelin genel kullanışlılığını daha erişilebilir ve daha geniş bir yelpazedeki meslekler ve iş fonksiyonları için daha uygun hale getirdi.
GPT-3 ile GPT-4 sınırlamaları
Yetenek listeleri uzun ve etkileyici olsa da, GPT-3 ve hatta GPT-4 hâlâ belirli teknolojik kısıtlamalarla sınırlıdır. Örneğin, kötüye kullanımı ve saldırgan içerik oluşturulmasını engellemeyi amaçlayan insan yapımı engeller yararlı ve gereklidir, ancak GPT'nin geçerli soruları yanıtlama becerisini engelleyebilirler.
Bu her iki modeli de ilgilendiren bir konudur. Her iki model de gerçek zamanlı bilgi sağlama özelliğine sahip değil; bu, yapay zeka tarafından oluşturulan diğer metin araçlarının da başardığı bir şey.
GPT 3.5 ve GPT 4'teki çok dilliliğe baktığımızda her iki modelin de İngilizce dışındaki dillerde sağlayabileceği hizmetler açısından hala sınırlı olduğunu görüyoruz. Hem çeviri doğruluğu hem de hizmet verilen dillerin çeşitliliği bu konuda sınırlama olarak değerlendirilebilir ve bu, her iki model için de engel olmaya devam etmektedir.
GPT-4 görüntü girişini dikkate alma konusunda dikkate değer bir özellik sunmuş olsa da, yine de ses veya videoyu istem olarak değerlendiremez. Umarız bu, geliştiricilerin GPT-5'i oluştururken dikkate alabilecekleri bir özelliktir, ancak henüz emin olamıyoruz.
GPT Modellerini Kullanan Alternatif Araçlar
ChatGPT GPT modellerinin en verimli ve etkili kullanımı olduğunu varsaydığınız için affedilirsiniz. Gerçekte, diğer teknoloji rakiplerinin aynı teknolojiyi kullanarak yarattığı araçlar hiçbir şekilde hafife alınmamalıdır. Bazılarının, sınırlamaları ve engelleri oldukça fazla olan ChatGPT yetenekleriyle eşleştiği ve hatta onları aştığı kolaylıkla iddia edilebilir.
Dikkate değer bir rakip, hem GPT-3.5 hem de GPT-4 destekleyen bir araç olan HIX.AI HIX Chat . Bu hepsi bir arada sohbet robotu iletişimi geliştirmeyi, herhangi bir soruya doğru ve insani yanıtlar vermeyi ve kullanıcılarla ilgi çekici sohbetler oluşturmayı amaçlıyor. ChatGPT ve diğer birçok çağdaşının aksine, doğrudan web erişimine sahip olup, hiçbir gecikme veya kısıtlama olmaksızın gerçek zamanlı olarak güncel bilgiler sağlamasına olanak tanır.
Etkileyici bir şekilde, PDF'leri okuyarak ve içeriğe dayalı olarak soruları yanıtlayarak, bir bağlantı sağlandığında YouTube videolarını özetleyerek ve web sayfası içeriğine dayalı olarak bağlamsal konuşma oluşturarak ChatGPT yeteneklerinin ötesine geçer. Hem Google Chrome hem de Microsoft Edge uygulanabilen bir tarayıcı uzantısının yanı sıra bir web uygulaması aracılığıyla da erişilebilir.
Başka hiçbir chatbot yukarıdaki özelliklere sahip olmasa da, YouChat, Microsoft Bing Chat ve Perplexity Ask, GPT-3 veya GPT-4 kullanan ChatGPT yetenekleriyle eşleşen veya onları aşan en yetenekli chatbot araçlarından sadece birkaçıdır.
GPT'nin Gelecekteki Evrimleri
OpenAI şu anda kaynaklarının çoğunu merakla beklenen GPT-5 modelini geliştirmeye ayırsa da, bu yaratım hala çok erken aşamada ve henüz aktif olarak eğitilmiyor. Eğitim, denemeler ve güvenlik önlemlerinin tamamının halka sunulmadan önce uygulanması gerektiğinden, bu modelin gün ışığına çıkması için bir süre beklemeyi bekleyebiliriz.
Video ve ses özelliklerinin işlevsel girdi olarak birleştirilmesi, gelecekteki GPT modelleri için eğitim materyalleri olarak hem web kodlamanın hem de video ortamının kullanılmasını gerektirecektir; Altman, gelecek sürümlerden neler bekleyebileceğimiz sorulduğunda buna değinmiştir. Yazılı metnin dışındaki diğer girdileri yorumlama yeteneği, Yüksek Lisans'lar için kayda değer bir atılım olacak ve sunabilecekleri ve başarabilecekleri kapsamı büyük ölçüde genişletecektir.
Bu tahminin dışında, gelecekteki modellerin neler başarabileceği konusunda çok az şey öngörmek mümkün. Yapay genel zeka hala büyük ölçüde deneysel bir alan olduğundan, yeni potansiyel ve beklenmedik yeteneklerin birdenbire ortaya çıktığı biliniyor; dolayısıyla bu gelişmiş cihazların gelecekte neyi öğrenip neye uyum sağlayabileceğine dair hiçbir bilgi yok.
Özetle
Tartışmasız bir şekilde hem GPT-3 hem de GPT-4 LLM'lerin bildiğimiz yapay genel zeka manzarasını değiştirdiğini ve yapay zeka araçlarının gelecekteki toplumun sertifikalı bir yönü olmasını sağladığını söyleyebiliriz.
Bu modellerin ilerlemesi, sayısız tüketici ihtiyacını karşılayan çeşitli yapay zeka yazma çözümleri sağlayan güçlü bir 'tek durak noktası' olan HIX.AI gibi bütünsel, çığır açan yapay zeka platformlarının önünü açtı. GPT-3.5 ve GPT-4 .
İki modelin üç yıldan daha kısa bir süre arayla piyasaya sürüldüğü göz önüne alındığında, farkların ne kadar keskin olabileceğini küçümsemek kolay olabilir, ancak bu, OpenAI ve HIX.AI bu kadar kısa bir sürede ne kadar çok şey başardığının tamamen bir kanıtıdır. GPT-5'in ve gelecekteki modellerin standart yapay zeka araçlarının önünü açmaya ve yaşama, çalışma, yaratma ve işbirliği yapma şeklimizi dönüştürmeye devam edeceğini umabiliriz.