GPT-3 vs GPT-4 | Apa bedanya?

Model Generative Pre-trained Transformer (GPT) telah membuat gelombang di dunia kecerdasan buatan. Dengan kinerja yang lebih baik dari arsitektur jaringan saraf yang ada dan skala yang belum pernah ada sebelumnya, model pemrosesan bahasa ini telah merevolusi AI berbasis bahasa alami.

Generative Pre-Trained Transformer 3 (GPT-3) dan Generative Pre-Trained Transformer 4 (GPT-4) merupakan dua alat terbaru untuk mengembangkan dan meningkatkan kecerdasan buatan (artificial intelligence/AI). GPT Transformer 3 telah dirilis pada Mei 2020 dan penerusnya, GPT-4, diperkirakan akan diluncurkan ke publik pada awal tahun 2023. Kedua GPTs akan menawarkan kemampuan canggih untuk pemrosesan bahasa alami, tetapi ada beberapa perbedaan yang signifikan di antara keduanya.

Apa yang dimaksud dengan GPT?

Generative Pre-Trained Transformer (GPT ) adalah arsitektur jaringan syaraf yang canggih yang digunakan untuk melatih model bahasa yang besar (LLMs). Ini memanfaatkan sejumlah besar teks Internet yang tersedia untuk umum untuk mensimulasikan komunikasi manusia.

Model bahasa GPT dapat digunakan untuk menyediakan solusi kecerdasan buatan yang menangani tugas-tugas komunikasi yang kompleks. Berkat GPT yang berbasis LLMs, komputer dapat menangani operasi seperti peringkasan teks, penerjemahan mesin, klasifikasi, dan pembuatan kode. GPT juga memungkinkan pembuatan AI percakapan, yang mampu menjawab pertanyaan dan memberikan wawasan yang berharga tentang informasi yang telah diekspos oleh model.

Mulailah dengan chatbot AI percakapan Anda sendiri

GPT adalah model khusus teks. Berfokus hanya pada pembuatan teks memungkinkan kecerdasan buatan untuk menavigasi dan menganalisis teks secara lebih efektif tanpa gangguan. Meskipun GPT-3 adalah model teks saja, kami masih belum tahu apakah GPT-4 akan berlanjut ke arah itu atau apakah itu akan menjadi jaringan saraf multi-modal.

Mengapa GPT begitu penting?

GPT mewakili revolusi dalam cara pembuatan konten teks yang dihasilkan oleh AI. Model GPT -dengan parameter pembelajaran yang mencapai ratusan miliar- sangat cerdas dan memiliki keunggulan yang cukup besar dibandingkan semua versi model bahasa sebelumnya. 

Penggunaan GPT

GPT dapat diterapkan ke berbagai aplikasi seperti:

• Pembuatan konten: Dari puisi abad ke-18 hingga kueri SQL, model GPT dapat diberikan segala jenis permintaan dan akan mulai menghasilkan hasil teks yang koheren dan mirip manusia.
• Peringkasan teks: Dengan kemampuannya untuk menghasilkan teks yang lancar dan mirip manusia, GPT-4 akan dapat menafsirkan kembali segala jenis dokumen teks dan membentuk ringkasan intuitif dengan kemampuannya untuk menghasilkan teks yang lancar dan mirip manusia. Hal ini berguna untuk memadatkan volume data yang panjang untuk pengumpulan dan analisis wawasan yang lebih efektif.
• Menjawab pertanyaan: Salah satu kompetensi utama perangkat lunak GPT adalah kemampuannya untuk memahami ucapan, termasuk pertanyaan. Selain itu, ia dapat memberikan jawaban yang tepat atau penjelasan terperinci, tergantung pada kebutuhan pengguna. Ini berarti bahwa fungsi layanan pelanggan dan dukungan teknis dapat ditingkatkan secara signifikan melalui solusi bertenaga GPT-4.
• Penerjemahan dengan mesin: Tugas penerjemahan bahasa yang ditangani oleh perangkat lunak yang didukung oleh GPT bersifat instan dan akurat. Dengan melatih AI pada kumpulan data yang besar dari materi yang sudah diterjemahkan, keakuratan dan kefasihannya dapat ditingkatkan. Faktanya, GPT dapat melakukan lebih dari sekadar menerjemahkan dari satu bahasa ke bahasa lain. GPT Model AI bahkan dapat mengambil ucapan hukum dan mengubahnya menjadi bahasa alami yang sederhana.
• Keamanan yang didukung AI: Karena GPT AI mampu mengenali teks, ia dapat digunakan untuk mengidentifikasi segala bentuk bahasa. Kemampuan ini dapat digunakan untuk mengidentifikasi dan menandai jenis komunikasi tertentu, sehingga konten Internet yang beracun dapat diidentifikasi dan ditangani dengan lebih efektif.
• Conversational AI: Teknologi chatbot yang dikembangkan menggunakan perangkat lunak GPT dapat menjadi sangat cerdas. Hal ini memungkinkan terciptanya asisten virtual pembelajaran mesin, yang mampu membantu para profesional untuk melakukan tugas-tugas mereka, apa pun industrinya. Sebagai contoh, AI percakapan dalam industri kesehatan dapat digunakan untuk menganalisis data pasien untuk menyarankan diagnosis dan pilihan pengobatan.
• Pembuatan aplikasi: GPT-Model AI seperti ini mungkin akan mampu membuat aplikasi dan alat tata letak dengan umpan balik minimal dari manusia. Seiring dengan perkembangannya, ada kemungkinan bahwa mereka akan membuat lebih banyak lagi kode yang terlibat dalam pembuatan plugin dan jenis perangkat lunak lainnya hanya dengan deskripsi tentang apa yang ingin dicapai.

Apa perbedaan antara GPT-3 dan GPT-4?

GPT-4 menjanjikan lompatan kinerja yang sangat besar dibandingkan GPT-3 termasuk peningkatan dalam pembuatan teks yang meniru perilaku manusia dan pola kecepatan.

GPT-4 mampu menangani penerjemahan bahasa, peringkasan teks, dan tugas-tugas lain dengan cara yang lebih fleksibel dan mudah beradaptasi. Perangkat lunak yang dilatih melalui sistem ini akan dapat menyimpulkan maksud pengguna dengan akurasi yang lebih tinggi, bahkan ketika kesalahan manusia mengganggu instruksi.

Lebih banyak daya pada skala yang lebih kecil

GPT-4 diperkirakan hanya sedikit lebih besar dari GPT-3. Model yang lebih baru ini menghilangkan kesalahpahaman bahwa satu-satunya cara untuk menjadi lebih baik adalah dengan menjadi lebih besar dengan lebih mengandalkan parameter pembelajaran mesin daripada ukuran. Meskipun masih akan lebih besar daripada kebanyakan jaringan saraf generasi sebelumnya, ukurannya tidak akan relevan dengan kinerjanya.

Beberapa solusi perangkat lunak bahasa terbaru mengimplementasikan model yang sangat padat, mencapai lebih dari tiga kali ukuran GPT-3. Namun, ukuran dengan sendirinya tidak selalu diterjemahkan ke dalam tingkat kinerja yang lebih tinggi. Sebaliknya, model yang lebih kecil tampaknya merupakan cara yang paling efisien untuk melatih kecerdasan digital. Banyak perusahaan beralih ke sistem yang lebih kecil dan mendapatkan keuntungan dari perubahan tersebut. Tidak hanya kinerja mereka yang meningkat, tetapi mereka juga dapat mengurangi biaya komputasi, jejak karbon, dan hambatan masuk.

Sebuah revolusi dalam pengoptimalan

Salah satu kelemahan terbesar dari model bahasa adalah sumber daya yang digunakan untuk pelatihannya. Perusahaan sering kali memutuskan untuk menukar akurasi dengan harga yang lebih murah, sehingga menghasilkan model AI yang kurang optimal. Seringkali, kecerdasan buatan hanya diajarkan satu kali, sehingga tidak dapat memperoleh set hiperparameter terbaik untuk laju pembelajaran, ukuran batch, dan panjang urutan, di antara fitur-fitur lainnya.

Untuk waktu yang sangat lama, diperkirakan bahwa performa model terutama dipengaruhi oleh ukuran model. Hal ini menyebabkan banyak perusahaan besar termasuk Google, Microsoft, dan Facebook menghabiskan banyak modal untuk membangun sistem terbesar. Namun, metode ini tidak memperhitungkan jumlah data yang diumpankan ke model.

Baru-baru ini, penyetelan hyperparameter telah terbukti menjadi salah satu pendorong peningkatan performa yang paling signifikan. Namun, hal ini tidak dapat dicapai untuk model yang lebih besar. Model parameterisasi baru dapat dilatih dengan biaya yang lebih murah dalam skala yang lebih kecil untuk kemudian mentransfer hyperparameter ke sistem yang lebih besar tanpa biaya sama sekali.

Karena itu, GPT-4 tidak perlu jauh lebih besar dari GPT-3 untuk menjadi lebih kuat. Pengoptimalannya didasarkan pada peningkatan variabel selain ukuran model - seperti data yang lebih berkualitas - meskipun kami tidak akan dapat memiliki gambaran keseluruhan sampai dirilis. Perkembangan yang luar biasa di semua tolok ukur dapat dicapai dengan GPT-4 yang disetel dengan baik yang mampu menggunakan set hiperparameter yang benar, ukuran model yang optimal, dan jumlah parameter yang akurat.

Apa artinya bagi pemodelan bahasa?

GPT-4 merupakan lompatan besar dalam bidang teknologi pemrosesan bahasa alami. Ini memiliki potensi untuk menjadi alat yang sangat berharga bagi siapa saja yang perlu menghasilkan teks.

Fokus GPT-4 adalah penyediaan fungsionalitas yang lebih besar dan penggunaan sumber daya yang lebih efektif. Alih-alih mengandalkan model yang besar, ini dioptimalkan untuk memanfaatkan model yang lebih kecil. Dengan pengoptimalan yang cukup, model kecil dapat mengimbangi dan bahkan melampaui model terbesar. Selain itu, penerapan model yang lebih kecil memungkinkan terciptanya solusi yang lebih hemat biaya dan ramah lingkungan.

Bagaimana cara kerja pemahaman bahasa alami (NLU)?

Apa artinya bagi pengguna dan bisnis?

Meskipun rata-rata pengguna Internet mungkin tidak melihat banyak perubahan setelah implementasi GPT-4, namun hal ini akan mengubah cara banyak bisnis beroperasi. GPT-4 akan mampu menghasilkan konten dalam jumlah besar dengan kecepatan yang sangat tinggi, sehingga memungkinkan perusahaan untuk mengoperasikan berbagai aspek bisnis mereka dengan bantuan kecerdasan buatan.

Bisnis yang menggunakan GPT-4 mendapatkan kapasitas untuk menghasilkan konten secara otomatis, menghemat waktu dan uang sekaligus meningkatkan jangkauan mereka. Karena teknologi ini dapat bekerja dengan semua jenis teks, aplikasi praktis GTP-4 praktis tidak terbatas.

Bagaimana cara mengembangkan bisnis saya?

GPTFokus -4 pada fungsionalitas diterjemahkan ke dalam peningkatan efisiensi operasional. Bisnis dapat menggunakan AI untuk meningkatkan upaya dukungan pelanggan, strategi pembuatan konten, dan bahkan untuk meningkatkan aktivitas penjualan dan pemasaran.

GPT-4 memberdayakan bisnis untuk:

• Membuat konten dalam jumlah besar: Model bahasa canggih generasi berikutnya memungkinkan bisnis membuat konten berkualitas tinggi dengan sangat cepat. Misalnya, perusahaan dapat mengandalkan kecerdasan buatan untuk membuat konten media sosial secara konsisten. Hal ini membantu bisnis mempertahankan kehadiran online yang baik tanpa harus banyak berpikir.
• ‍Meningkatkankemampuan dukungan pelanggan: AI yang mampu menghasilkan respons seperti manusia sangat berguna untuk dukungan pelanggan. Dengan menghasilkan respons yang jelas terhadap pertanyaan pelanggan, solusi AI dapat menangani sebagian besar situasi dukungan pelanggan yang umum. Hal ini membantu mengurangi jumlah tiket dukungan sekaligus memberikan metode yang lebih langsung kepada pelanggan untuk mendapatkan jawaban.
• Mempersonalisasi pengalaman pemasaran: Berkat GPT-4, akan lebih mudah untuk membuat konten iklan yang sesuai dengan beragam demografi. AI dapat menghasilkan konten dan iklan bertarget yang lebih relevan dengan orang-orang yang akan mengkonsumsinya. Strategi ini dapat membantu meningkatkan tingkat konversi di antara pengguna online.

Apa dampaknya terhadap pembuatan perangkat lunak?

GPT-4 diperkirakan akan terus memberikan dampak pada industri pengembangan perangkat lunak. Pengembang dapat menerima bantuan dari AI selama pembuatan kode untuk program perangkat lunak baru untuk mengotomatiskan sebagian besar tugas pemrograman manual yang berulang.

Apa pentingnya GPT?

Sebagai kesimpulan, GPT-3 dan GPT-4 mewakili kemajuan penting dalam bidang model bahasa. GPT Adopsi -3 di berbagai aplikasi telah menjadi bukti minat yang besar terhadap teknologi ini dan potensi yang terus berlanjut di masa depan. Meskipun belum dirilis, GPT-4 diharapkan dapat memperoleh manfaat dari kemajuan besar yang akan membuat model bahasa yang kuat ini menjadi lebih serbaguna. Akan sangat menarik untuk melihat bagaimana model-model ini berkembang di masa depan karena mereka memiliki kekuatan untuk mengubah secara mendasar bagaimana kita berkomunikasi dengan robot dan menginterpretasikan bahasa alami.

Temukan dampak chatbot terhadap bisnis Anda

‍