GPT-3 vs GPT-4 | Wat is het verschil?

Generative Pre-trained Transformer (GPT) modellen hebben veel stof doen opwaaien in de wereld van kunstmatige intelligentie. Met verbeterde prestaties ten opzichte van bestaande neurale netwerkarchitecturen en een ongekende schaal hebben deze taalverwerkingsmodellen een revolutie teweeggebracht in op natuurlijke taal gebaseerde AI.

Generative Pre-Trained Transformer 3 (GPT-3) en Generative Pre-Trained Transformer 4 (GPT-4) zijn twee van de nieuwste tools voor het ontwikkelen en verbeteren van kunstmatige intelligentie (AI). GPT-3 werd uitgebracht in mei 2020 en de opvolger, GPT-4, zal volgens speculaties begin 2023 op de markt komen. Beide GPTs bieden geavanceerde mogelijkheden voor de verwerking van natuurlijke taal, maar er zijn enkele belangrijke verschillen tussen de twee.

Wat is GPT?

Een Generative Pre-Trained Transformer (GPT ) is een geavanceerde neurale netwerkarchitectuur die wordt gebruikt om grote taalmodellen te trainen (LLMs). Het maakt gebruik van grote hoeveelheden openbaar beschikbare internettekst om menselijke communicatie te simuleren.

Een GPT taalmodel kan worden gebruikt om kunstmatige intelligentie oplossingen te bieden die complexe communicatietaken aankunnen. Dankzij LLMs, gebaseerd op GPT, zijn computers in staat om bewerkingen uit te voeren zoals het samenvatten van tekst, automatische vertaling, classificatie en het genereren van codes. GPT maakt het ook mogelijk om conversationele AI te maken, die in staat is om vragen te beantwoorden en waardevolle inzichten te geven over de informatie waaraan de modellen zijn blootgesteld.

Aan de slag met je eigen conversationele AI-chatbot

GPT is een model dat alleen uit tekst bestaat. Door zich alleen te richten op het genereren van tekst kan kunstmatige intelligentie effectiever navigeren en tekst analyseren zonder afleidingen. Hoewel GPT-3 een model is dat alleen tekst genereert, weten we nog niet of GPT-4 die richting blijft volgen of dat het een multimodaal neuraal netwerk wordt.

Waarom is GPT zo belangrijk?

GPT GPT modellen -met leerparameters die in de honderden miljarden lopen- zijn ongelooflijk slim en hebben een aanzienlijke voorsprong op alle eerdere versies van taalmodellen. 

Gebruik van GPT

GPT kan worden toegepast op een breed scala aan toepassingen, zoals:

• Inhoud maken: Van 18e-eeuwse poëzie tot SQL-query's, GPT modellen kunnen worden gevoed met elk soort prompt en ze zullen beginnen met het produceren van coherente en mensachtige tekstresultaten.
• Tekstsamenvatting: Door vloeiende, mensachtige tekst te kunnen genereren, zal GPT-4 in staat zijn om elk soort tekstdocument te herinterpreteren en er een intuïtieve samenvatting van te maken dankzij de mogelijkheid om vloeiende, mensachtige tekst te genereren. Dit is handig voor het samenvatten van grote hoeveelheden gegevens voor een effectievere verzameling en analyse van inzichten.
• Vragen beantwoorden: Een van de belangrijkste vaardigheden van GPT software is de capaciteit om spraak te begrijpen, inclusief vragen. Bovendien kan het nauwkeurige antwoorden of gedetailleerde uitleg geven, afhankelijk van de behoeften van de gebruiker. Dit betekent dat de klantenservice en technische ondersteuning aanzienlijk kunnen worden verbeterd met behulp van GPT-4 aangedreven oplossingen.
• Automatische vertaling: Taalvertaaltaken die worden uitgevoerd door GPT software zijn direct en nauwkeurig. Door AI te trainen op grote datasets van reeds vertaald materiaal, kunnen de nauwkeurigheid en vlotheid worden verbeterd. GPT kan zelfs meer dan vertalen van de ene taal naar de andere. GPT AI-modellen kunnen zelfs juridische spraak omzetten in eenvoudige natuurlijke taal.
• AI-gestuurde veiligheid: Omdat GPT AI tekst kan herkennen, kan het worden gebruikt om elke vorm van taal te identificeren. Dit vermogen kan worden gebruikt om bepaalde soorten communicatie te identificeren en te markeren, zodat giftige internetinhoud effectiever kan worden geïdentificeerd en aangepakt.
• Gespreks-AI: Chatbottechnologie die is ontwikkeld met behulp van GPT software kan ongelooflijk slim worden. Hierdoor kunnen virtuele assistenten worden gemaakt die machinaal leren en die professionals kunnen helpen bij het uitvoeren van hun taken, ongeacht de branche. Een conversationele AI in de gezondheidszorg kan bijvoorbeeld worden gebruikt om patiëntgegevens te analyseren en diagnoses en behandelopties voor te stellen.
• App maken: GPT-achtige AI-modellen kunnen mogelijk apps en lay-outtools maken met minimale menselijke feedback. Naarmate ze beter worden, is het mogelijk dat ze nog meer van de code creëren die nodig is om plugins en andere soorten software te maken met alleen een beschrijving van wat men wil bereiken.

Wat zijn de verschillen tussen GPT-3 en GPT-4?

GPT-4 belooft een enorme prestatiesprong ten opzichte van GPT-3, inclusief een verbetering in het genereren van tekst die menselijk gedrag en snelheidspatronen nabootst.

GPT-4 kan taalvertalingen, samenvattingen en andere taken op een veelzijdigere en beter aanpasbare manier uitvoeren. Software die hiermee is getraind zal de intenties van gebruikers met grotere nauwkeurigheid kunnen afleiden, zelfs wanneer menselijke fouten de instructies verstoren.

Meer vermogen op een kleinere schaal

GPTEr wordt gespeculeerd dat -4 slechts iets groter is dan GPT-3. Het nieuwere model maakt een einde aan de misvatting dat de enige manier om beter te worden is door groter te worden, door meer te vertrouwen op parameters voor machinaal leren dan op grootte. Hoewel het nog steeds groter zal zijn dan de meeste neurale netwerken van de vorige generatie, zal de grootte niet zo relevant zijn voor de prestaties.

Sommige van de nieuwste taalsoftware-oplossingen implementeren ongelooflijk dichte modellen, die meer dan drie keer zo groot zijn als GPT-3. Maar grootte op zich vertaalt zich niet noodzakelijk in hogere prestatieniveaus. Integendeel, kleinere modellen lijken de meest efficiënte manier om digitale intelligentie te trainen. Veel bedrijven maken de overstap naar kleinere systemen en plukken daar de vruchten van. Niet alleen worden hun prestaties verbeterd, maar ze kunnen ook hun computerkosten, ecologische voetafdruk en toetredingsdrempels verlagen.

Een revolutie in optimalisatie

Een van de grootste nadelen van taalmodellen zijn de middelen die in de training ervan worden gestoken. Bedrijven besluiten vaak om nauwkeurigheid in te ruilen voor een lager prijskaartje, wat leidt tot sterk ondergeoptimaliseerde AI-modellen. Vaak wordt kunstmatige intelligentie maar één keer aangeleerd, waardoor het niet de beste set hyperparameters kan verwerven voor onder andere leersnelheid, batchgrootte en sequentielengte.

Heel lang werd gedacht dat de modelprestaties vooral werden beïnvloed door de grootte van het model. Dit heeft ertoe geleid dat veel grote bedrijven, waaronder Google, Microsoft en Facebook, grote hoeveelheden kapitaal hebben gestoken in het bouwen van de grootste systemen. Deze methode hield echter geen rekening met de hoeveelheid gegevens waarmee de modellen werden gevoed.

Meer recent is aangetoond dat het afstemmen van hyperparameters een van de belangrijkste factoren is voor prestatieverbetering. Dit is echter niet haalbaar voor grotere modellen. Nieuwe parametriseringsmodellen kunnen worden getraind voor een fractie van de kosten op kleinere schaal om vervolgens de hyperparameters over te brengen naar een groter systeem voor vrijwel geen kosten.

Hierdoor hoeft GPT-4 niet veel groter te zijn dan GPT-3 om krachtiger te zijn. De optimalisatie is gebaseerd op het verbeteren van andere variabelen dan de grootte van het model - zoals gegevens van hogere kwaliteit - hoewel we het hele plaatje pas kunnen zien als het wordt uitgebracht. Ongelooflijke ontwikkelingen in alle benchmarks kunnen worden bereikt door een verfijnde GPT-4 die in staat is om de juiste set hyperparameters, optimale modelgroottes en een nauwkeurig aantal parameters te gebruiken.

Wat betekent dit voor taalmodellering?

GPT-4 is een enorme sprong voorwaarts op het gebied van natuurlijke taalverwerkingstechnologie. Het heeft de potentie om een hulpmiddel van onschatbare waarde te worden voor iedereen die tekst moet genereren.

De focus van GPT-4 is het bieden van een grotere functionaliteit en een effectiever gebruik van bronnen. In plaats van te vertrouwen op grote modellen, is het geoptimaliseerd om het beste te halen uit kleinere modellen. Met voldoende optimalisatie kunnen kleine modellen de grootste modellen bijhouden en zelfs overtreffen. Bovendien zorgt de implementatie van kleinere modellen voor kosteneffectievere en milieuvriendelijkere oplossingen.

Hoe werkt natural language understanding (NLU)?

Wat betekent dit voor gebruikers en bedrijven?

Hoewel de gemiddelde internetgebruiker misschien niet veel verandering zal merken na de implementatie van GPT-4, zal het de manier waarop veel bedrijven werken veranderen. GPT-4 zal in staat zijn om enorme hoeveelheden inhoud te genereren met een verblindende snelheid, waardoor bedrijven verschillende aspecten van hun bedrijf kunnen uitvoeren met behulp van kunstmatige intelligentie.

Bedrijven die gebruik maken van GPT-4 krijgen de mogelijkheid om automatisch inhoud te genereren, waardoor ze tijd en geld besparen en hun bereik vergroten. Aangezien de technologie met elke soort tekst kan werken, zijn de praktische toepassingen van GTP-4 vrijwel onbeperkt.

Hoe kan het mijn bedrijf laten groeien?

GPTDe focus van -4 op functionaliteit vertaalt zich in een toename van de operationele efficiëntie. Bedrijven kunnen AI gebruiken om hun inspanningen op het gebied van klantenondersteuning, hun strategieën voor het genereren van content en zelfs hun verkoop- en marketingactiviteiten te verbeteren.

GPT-4 stelt bedrijven in staat om:

• Creëer grote hoeveelheden content: Dankzij geavanceerde taalmodellen van de volgende generatie kunnen bedrijven zeer snel inhoud van hoge kwaliteit creëren. Een bedrijf kan bijvoorbeeld vertrouwen op kunstmatige intelligentie om consistent inhoud voor sociale media te genereren. Dit helpt een bedrijf om een goede online aanwezigheid te behouden zonder er veel aandacht aan te hoeven besteden.
• De mogelijkheden voor klantenondersteuning verbeteren: AI's die menselijke antwoorden kunnen geven, zijn ongelooflijk nuttig voor klantenondersteuning. Door duidelijke antwoorden op vragen van klanten te geven, kunnen AI-oplossingen de overgrote meerderheid van veelvoorkomende klantensupportsituaties aan. Dit helpt het aantal supporttickets te verminderen en biedt klanten een directere methode om antwoorden te krijgen.
• Personaliseer de marketingervaring: Dankzij GPT-4 wordt het eenvoudiger om reclamecontent te maken voor verschillende demografische groepen. AI kan gerichte inhoud en advertenties genereren die relevanter zijn voor de mensen die ze zullen gebruiken. Deze strategie kan helpen om de conversie onder online gebruikers te verhogen.

Welke invloed zal het hebben op het maken van software?

GPTVerwacht wordt dat -4 zijn impact op de softwareontwikkelingsindustrie zal voortzetten. Ontwikkelaars kunnen hulp van AI verwachten bij het maken van code voor nieuwe softwareprogramma's om het grootste deel van repetitieve handmatige programmeertaken te automatiseren.

Wat is het belang van GPT?

Concluderend kunnen we stellen dat GPT-3 en GPT-4 een cruciale vooruitgang betekenen op het gebied van taalmodellen. GPT Het gebruik van -3 in een groot aantal toepassingen bewijst de intense interesse in de technologie en het voortdurende potentieel voor de toekomst. Hoewel nog niet uitgebracht, wordt verwacht dat GPT-4 zal profiteren van aanzienlijke verbeteringen die deze krachtige taalmodellen nog veelzijdiger zullen maken. Het zal fascinerend zijn om te zien hoe deze modellen zich in de toekomst zullen ontwikkelen, aangezien ze het vermogen hebben om de manier waarop we met robots communiceren en natuurlijke taal interpreteren fundamenteel te veranderen.

Ontdek de impact die een chatbot kan hebben op je bedrijf

‍