GPT-3 vs GPT-4 | Was ist der Unterschied?

Generative Pre-trained Transformer (GPT) Modelle haben in der Welt der künstlichen Intelligenz für Aufsehen gesorgt. Mit einer verbesserten Leistung im Vergleich zu bestehenden neuronalen Netzwerkarchitekturen und einer noch nie dagewesenen Skalierung haben diese Sprachverarbeitungsmodelle die auf natürlicher Sprache basierende KI revolutioniert.

Generative Pre-Trained Transformer 3 (GPT-3) und Generative Pre-Trained Transformer 4 (GPT-4) sind zwei der neuesten Werkzeuge zur Entwicklung und Verbesserung künstlicher Intelligenz (KI). GPT-3 wurde im Mai 2020 veröffentlicht und sein Nachfolger, GPT-4, wird voraussichtlich Anfang 2023 der Öffentlichkeit vorgestellt. Beide GPTs werden fortschrittliche Funktionen für die Verarbeitung natürlicher Sprache bieten, aber es gibt einige wesentliche Unterschiede zwischen den beiden.

Was ist GPT?

Ein Generative Pre-Trained Transformer (GPT ) ist eine hochentwickelte neuronale Netzwerkarchitektur, die zum Trainieren großer Sprachmodelle (LLMs) verwendet wird. Sie nutzt große Mengen öffentlich zugänglicher Internettexte, um menschliche Kommunikation zu simulieren.

Ein GPT Sprachmodell kann verwendet werden, um Lösungen für künstliche Intelligenz anzubieten, die komplexe Kommunikationsaufgaben bewältigen. Dank der auf GPT basierenden LLMs können Computer Operationen wie Textzusammenfassung, maschinelle Übersetzung, Klassifizierung und Codegenerierung durchführen. GPT ermöglicht auch die Entwicklung von konversationeller KI, die in der Lage ist, Fragen zu beantworten und wertvolle Erkenntnisse über die Informationen zu liefern, mit denen die Modelle konfrontiert wurden.

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GPT ist ein reines Textmodell. Die ausschließliche Konzentration auf die Textgenerierung ermöglicht es der künstlichen Intelligenz, den Text ohne Ablenkung effektiver zu navigieren und zu analysieren. Während GPT-3 ein reines Textmodell ist, wissen wir noch nicht, ob GPT-4 in diese Richtung weitergeht oder ob es ein multimodales neuronales Netzwerk sein wird.

Warum ist GPT so wichtig?

GPT stellt eine Revolution in der Art und Weise dar, wie KI-generierte Textinhalte erstellt werden. GPT Modelle - mit Lernparametern, die in die Hunderte von Milliarden gehen - sind unglaublich intelligent und haben einen beträchtlichen Vorteil gegenüber allen früheren Versionen von Sprachmodellen. 

Verwendungen von GPT

GPT kann für eine breite Palette von Anwendungen eingesetzt werden, wie z. B:

• Erstellung von Inhalten: Von Gedichten aus dem 18. Jahrhundert bis hin zu SQL-Abfragen können die Modelle von GPT mit jeder Art von Eingabeaufforderung gefüttert werden, und sie beginnen, kohärente und menschenähnliche Textergebnisse zu produzieren.
• Textzusammenfassung: Durch die Fähigkeit, fließenden, menschenähnlichen Text zu erzeugen, wird GPT-4 in der Lage sein, jede Art von Textdokument neu zu interpretieren und eine intuitive Zusammenfassung davon zu erstellen. Dies ist nützlich, um große Datenmengen zu verdichten und so effizienter Erkenntnisse zu gewinnen und zu analysieren.
• Beantwortung von Fragen: Eine der Hauptkompetenzen der Software GPT ist ihre Fähigkeit, Sprache zu verstehen, einschließlich Fragen. Darüber hinaus kann sie je nach den Bedürfnissen des Benutzers präzise Antworten oder ausführliche Erklärungen liefern. Dies bedeutet, dass der Kundenservice und der technische Support durch GPT-4 powered solutions erheblich verbessert werden können.
• Maschinelle Übersetzung: Sprachübersetzungsaufgaben, die von GPT-gestützter Software erledigt werden, sind sofort und genau. Durch das Trainieren von KI auf großen Datenbeständen mit bereits übersetztem Material kann die Genauigkeit und der Sprachfluss verbessert werden. Tatsächlich kann GPT mehr als nur von einer Sprache in eine andere übersetzen. GPT KI-Modelle können sogar juristische Texte in einfache natürliche Sprache umwandeln.
• KI-gestützte Sicherheit: Da GPT KI in der Lage ist, Texte zu erkennen, kann sie zur Identifizierung jeder Form von Sprache verwendet werden. Diese Fähigkeit kann genutzt werden, um bestimmte Arten von Kommunikation zu identifizieren und zu kennzeichnen, so dass toxische Internetinhalte effektiver identifiziert und behandelt werden können.
• Konversations-KI: Die mit der Software GPT entwickelte Chatbot-Technologie kann unglaublich intelligent werden. Dies ermöglicht die Entwicklung virtueller Assistenten mit maschinellem Lernen, die Fachleute bei der Erfüllung ihrer Aufgaben unabhängig von der Branche unterstützen können. So kann eine konversationelle KI in der Gesundheitsbranche zum Beispiel Patientendaten analysieren, um Diagnosen und Behandlungsoptionen vorzuschlagen.
• App-Erstellung: GPT-ähnliche KI-Modelle könnten in Zukunft in der Lage sein, Apps und Layout-Tools mit minimalem menschlichen Feedback zu erstellen. Wenn sie sich weiter verbessern, ist es möglich, dass sie noch mehr Code für die Erstellung von Plug-ins und anderen Softwaretypen mit nur einer Beschreibung dessen, was man erreichen möchte, erstellen.

Was sind die Unterschiede zwischen GPT-3 und GPT-4?

GPT-4 verspricht einen enormen Leistungssprung gegenüber GPT-3, einschließlich einer Verbesserung der Texterzeugung, die das menschliche Verhalten und Geschwindigkeitsmuster nachahmt.

GPT-4 ist in der Lage, Sprachübersetzungen, Textzusammenfassungen und andere Aufgaben auf vielseitigere und anpassungsfähigere Weise zu bewältigen. Damit trainierte Software wird in der Lage sein, die Absichten der Nutzer mit höherer Genauigkeit zu erkennen, selbst wenn menschliche Fehler die Anweisungen beeinträchtigen.

Mehr Leistung in kleinerem Maßstab

GPTEs wird vermutet, dass -4 nur geringfügig größer ist als GPT-3. Das neuere Modell räumt mit dem Missverständnis auf, dass man nur besser werden kann, wenn man größer wird, indem man sich mehr auf die Parameter des maschinellen Lernens als auf die Größe verlässt. Es wird zwar immer noch größer sein als die meisten neuronalen Netze der vorherigen Generation, aber seine Größe wird für seine Leistung nicht mehr so wichtig sein.

Einige der neuesten Sprachsoftwarelösungen implementieren unglaublich dichte Modelle, die mehr als dreimal so groß sind wie GPT-3. Größe allein bedeutet jedoch nicht zwangsläufig eine höhere Leistung. Im Gegenteil: Kleinere Modelle scheinen der effizienteste Weg zu sein, um digitale Intelligenz zu trainieren. Viele Unternehmen stellen auf kleinere Systeme um und profitieren von dieser Umstellung. Sie verbessern nicht nur ihre Leistung, sondern können auch ihre Rechenkosten, ihren CO2-Fußabdruck und ihre Einstiegshürden senken.

Eine Revolution in der Optimierung

Einer der größten Nachteile von Sprachmodellen sind die Ressourcen, die für ihr Training aufgewendet werden. Unternehmen entscheiden sich oft dafür, die Genauigkeit gegen einen niedrigeren Preis einzutauschen, was zu deutlich unteroptimierten KI-Modellen führt. Oft wird die künstliche Intelligenz nur einmal trainiert, was sie daran hindert, den besten Satz von Hyperparametern für die Lernrate, die Stapelgröße und die Sequenzlänge und andere Merkmale zu erwerben.

Lange Zeit ging man davon aus, dass die Modellleistung hauptsächlich von der Modellgröße abhängt. Dies hat viele große Unternehmen wie Google, Microsoft und Facebook dazu veranlasst, große Summen in den Aufbau der größten Systeme zu investieren. Diese Methode berücksichtigte jedoch nicht die Datenmenge, mit der die Modelle gefüttert wurden.

In jüngster Zeit hat sich gezeigt, dass die Abstimmung der Hyperparameter einer der wichtigsten Faktoren für Leistungsverbesserungen ist. Dies ist jedoch bei größeren Modellen nicht möglich. Neue Parametrisierungsmodelle können für einen Bruchteil der Kosten in kleinerem Maßstab trainiert werden, um dann die Hyperparameter praktisch ohne Kosten auf ein größeres System zu übertragen.

Aus diesem Grund muss GPT-4 nicht viel größer sein als GPT-3, um leistungsfähiger zu sein. Seine Optimierung basiert auf der Verbesserung anderer Variablen als der Modellgröße - wie z. B. einer höheren Datenqualität -, obwohl wir das gesamte Bild erst nach der Veröffentlichung sehen können. Unglaubliche Entwicklungen in allen Benchmarks können durch ein fein abgestimmtes GPT-4 erreicht werden, das in der Lage ist, den richtigen Satz von Hyperparametern, optimale Modellgrößen und eine genaue Anzahl von Parametern zu verwenden.

Was bedeutet das für die Sprachmodellierung?

GPT-4 ist ein großer Fortschritt auf dem Gebiet der Technologie zur Verarbeitung natürlicher Sprache. Sie hat das Potenzial, ein unschätzbares Werkzeug für jeden zu werden, der Text generieren muss.

Der Schwerpunkt von GPT-4 liegt auf der Bereitstellung einer größeren Funktionalität und einer effektiveren Ressourcennutzung. Anstatt sich auf große Modelle zu verlassen, ist es darauf optimiert, das Beste aus kleineren Modellen zu machen. Bei ausreichender Optimierung können die kleinen Modelle mit den großen Modellen mithalten und diese sogar übertreffen. Außerdem ermöglicht der Einsatz kleinerer Modelle die Schaffung kostengünstigerer und umweltfreundlicherer Lösungen.

Wie funktioniert das Verstehen natürlicher Sprache (NLU)?

Was bedeutet das für Nutzer und Unternehmen?

Während der durchschnittliche Internetnutzer nach der Einführung von GPT-4 vielleicht keine große Veränderung bemerkt, wird es die Arbeitsweise vieler Unternehmen verändern. GPT-4 wird in der Lage sein, riesige Mengen an Inhalten in atemberaubender Geschwindigkeit zu generieren, so dass Unternehmen verschiedene Aspekte ihres Geschäfts mit Hilfe künstlicher Intelligenz betreiben können.

Unternehmen, die GPT-4 nutzen, erhalten die Möglichkeit, Inhalte automatisch zu generieren und so Zeit und Geld zu sparen und gleichzeitig ihre Reichweite zu erhöhen. Da die Technologie mit jeder Art von Text arbeiten kann, sind die praktischen Anwendungen von GTP-4 praktisch grenzenlos.

Wie kann mein Unternehmen wachsen?

GPTDer Fokus von -4 auf Funktionalität führt zu einer Steigerung der betrieblichen Effizienz. Unternehmen können KI nutzen, um ihren Kundensupport und ihre Strategien zur Erstellung von Inhalten zu verbessern und sogar um ihre Vertriebs- und Marketingaktivitäten zu optimieren.

GPT-4 befähigt Unternehmen dazu:

• Erstellen Sie große Mengen an Inhalten: Hochentwickelte Sprachmodelle der nächsten Generation ermöglichen es Unternehmen, in kürzester Zeit hochwertige Inhalte zu erstellen. Ein Unternehmen kann sich zum Beispiel auf künstliche Intelligenz verlassen, um regelmäßig Inhalte für soziale Medien zu erstellen. Dies hilft einem Unternehmen, eine gute Online-Präsenz aufrechtzuerhalten, ohne viel darüber nachdenken zu müssen.
• ‍Verbesserung derFähigkeiten des Kundensupports: KI, die in der Lage ist, menschenähnliche Antworten zu geben, ist für die Kundenbetreuung unglaublich nützlich. Indem sie klare Antworten auf Kundenanfragen geben, können KI-Lösungen die große Mehrheit der üblichen Kundensupport-Situationen bewältigen. Dies trägt dazu bei, die Anzahl der Support-Tickets zu reduzieren, und bietet den Kunden gleichzeitig eine direktere Methode, Antworten zu erhalten.‍
• Personalisierung des Marketingerlebnisses: Dank GPT-4 wird es einfacher sein, Werbeinhalte zu erstellen, die auf unterschiedliche demografische Gruppen zugeschnitten sind. KI kann zielgerichtete Inhalte und Anzeigen erstellen, die für die Personen, die sie konsumieren, relevanter sind. Diese Strategie kann dazu beitragen, die Konversionsraten unter den Online-Nutzern zu erhöhen.

Welche Auswirkungen wird sie auf die Softwareentwicklung haben?

GPT-4 wird sich voraussichtlich weiter auf die Softwareentwicklungsbranche auswirken. Entwickler können damit rechnen, dass sie bei der Erstellung von Code für neue Softwareprogramme von KI unterstützt werden, um einen Großteil der sich wiederholenden manuellen Programmieraufgaben zu automatisieren.

Welche Bedeutung hat die Website GPT?

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass GPT-3 und GPT-4 entscheidende Fortschritte auf dem Gebiet der Sprachmodelle darstellen. GPT Der Einsatz von -3 in einer Vielzahl von Anwendungen ist ein Beweis für das große Interesse an dieser Technologie und das anhaltende Potenzial für ihre Zukunft. Obwohl GPT-4 noch nicht veröffentlicht wurde, wird erwartet, dass es von erheblichen Fortschritten profitieren wird, die diese leistungsstarken Sprachmodelle noch vielseitiger machen werden. Es wird faszinierend sein zu sehen, wie sich diese Modelle in Zukunft entwickeln werden, denn sie haben das Potenzial, die Art und Weise, wie wir mit Robotern kommunizieren und natürliche Sprache interpretieren, grundlegend zu verändern.

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