GPT-3 vs GPT-4 | Jaka jest różnica?

Modele Generative Pre-trained Transformer (GPT) robią furorę w świecie sztucznej inteligencji. Dzięki lepszej wydajności w porównaniu z istniejącymi architekturami sieci neuronowych i bezprecedensowej skali, te modele przetwarzania języka zrewolucjonizowały sztuczną inteligencję opartą na języku naturalnym.

Generative Pre-Trained Transformer 3 (GPT-3) i Generative Pre-Trained Transformer 4 (GPT-4) to dwa najnowsze narzędzia do rozwijania i ulepszania sztucznej inteligencji (AI). GPT-3 został wydany w maju 2020 roku, a jego następca, GPT-4, ma zostać udostępniony publicznie na początku 2023 roku. Oba GPT będą oferować zaawansowane możliwości przetwarzania języka naturalnego, ale istnieją między nimi pewne istotne różnice.

Czym jest GPT?

Generative Pre-Trained Transformer (GPT) to zaawansowana architektura sieci neuronowej wykorzystywana do trenowania dużych modeli językowych (LLM). Wykorzystuje ona duże ilości publicznie dostępnego tekstu internetowego do symulacji komunikacji międzyludzkiej.

Model językowy GPT może być wykorzystywany do dostarczania rozwiązań sztucznej inteligencji, które obsługują złożone zadania komunikacyjne. Dzięki modelom LLM opartym na GPT komputery są w stanie obsługiwać operacje takie jak streszczanie tekstu, tłumaczenie maszynowe, klasyfikacja i generowanie kodu. GPT pozwala również na tworzenie konwersacyjnej sztucznej inteligencji, zdolnej do odpowiadania na pytania i dostarczania cennych informacji na temat informacji, na które modele były narażone.

Rozpocznij pracę nad własnym konwersacyjnym chatbotem AI

GPT to model wyłącznie tekstowy. Skupienie się wyłącznie na generowaniu tekstu pozwala sztucznej inteligencji skuteczniej nawigować i analizować tekst bez rozpraszania uwagi. Podczas gdy GPT-3 jest modelem wyłącznie tekstowym, wciąż nie wiemy, czy GPT-4 będzie kontynuował ten kierunek, czy też będzie multimodalną siecią neuronową.

Dlaczego GPT jest tak ważne?

GPT stanowi rewolucję w sposobie tworzenia treści tekstowych generowanych przez sztuczną inteligencję. Modele GPT - z parametrami uczenia się sięgającymi setek miliardów - są niezwykle inteligentne i mają znaczną przewagę nad wszystkimi poprzednimi wersjami modeli językowych. 

Zastosowania GPT

GPT może być stosowany w szerokim zakresie aplikacji, takich jak:

• Tworzenie treści: Od XVIII-wiecznej poezji po zapytania SQL, modele GPT mogą być zasilane dowolnym rodzajem podpowiedzi i zaczną generować spójne i podobne do ludzkich wyniki tekstowe.
• Podsumowanie tekstu: Dzięki możliwości generowania płynnego, podobnego do ludzkiego tekstu, GPT-4 będzie w stanie ponownie zinterpretować dowolny rodzaj dokumentu tekstowego i utworzyć jego intuicyjne podsumowanie. Jest to przydatne do kondensowania dużych ilości danych w celu bardziej efektywnego gromadzenia i analizy informacji.
• Odpowiadanie na pytania: Jedną z głównych kompetencji oprogramowania GPT jest jego zdolność do rozumienia mowy, w tym pytań. Dodatkowo może ono udzielać precyzyjnych odpowiedzi lub szczegółowych wyjaśnień, w zależności od potrzeb użytkownika. Oznacza to, że obsługa klienta i funkcje wsparcia technicznego mogą zostać znacznie ulepszone dzięki rozwiązaniom opartym na GPT-4.
• Tłumaczenie maszynowe: Zadania tłumaczenia językowego obsługiwane przez oprogramowanie oparte na GPT są natychmiastowe i dokładne. Trenując sztuczną inteligencję na dużych zbiorach danych już przetłumaczonych materiałów, można poprawić jej dokładność i płynność. W rzeczywistości GPT może zrobić więcej niż tylko tłumaczyć z jednego języka na inny. Modele GPT AI mogą nawet przyjmować mowę prawniczą i przekształcać ją w prosty język naturalny.
• Bezpieczeństwo oparte na sztucznej inteligencji: Ponieważ GPT AI jest zdolna do rozpoznawania tekstu, może być używana do identyfikacji dowolnej formy języka. Zdolność ta może być wykorzystywana do identyfikowania i oznaczania określonych rodzajów komunikacji, dzięki czemu toksyczne treści internetowe mogą być skuteczniej identyfikowane i obsługiwane.
• Konwersacyjna sztuczna inteligencja: Technologia chatbotów opracowana przy użyciu oprogramowania GPT może stać się niezwykle inteligentna. Pozwala to na tworzenie wirtualnych asystentów uczących się maszynowo, zdolnych do pomocy profesjonalistom w wykonywaniu ich zadań niezależnie od branży. Na przykład konwersacyjna sztuczna inteligencja w branży opieki zdrowotnej może być wykorzystywana do analizowania danych pacjentów w celu sugerowania diagnoz i opcji leczenia.
• Tworzenie aplikacji: Modele AI podobne do GPT mogą stać się zdolne do tworzenia aplikacji i narzędzi układu przy minimalnej informacji zwrotnej od człowieka. W miarę ich dalszego doskonalenia możliwe jest, że będą one tworzyć jeszcze więcej kodu związanego z tworzeniem wtyczek i innych rodzajów oprogramowania za pomocą samego opisu tego, co chcemy osiągnąć.

Jakie są różnice między GPT-3 i GPT-4?

GPT-4 obiecuje ogromny skok wydajności w stosunku do GPT-3, w tym poprawę generowania tekstu, który naśladuje ludzkie zachowanie i wzorce prędkości.

GPT-4 jest w stanie obsługiwać tłumaczenie językowe, podsumowywanie tekstu i inne zadania w bardziej wszechstronny i elastyczny sposób. Wyszkolone za jego pomocą oprogramowanie będzie w stanie wnioskować o intencjach użytkowników z większą dokładnością, nawet gdy ludzki błąd zakłóca instrukcje.

Więcej mocy na mniejszą skalę

Spekuluje się, że GPT-4 będzie tylko nieznacznie większy od GPT-3. Nowszy model eliminuje błędne przekonanie, że jedynym sposobem na osiągnięcie lepszych wyników jest powiększanie się, polegając bardziej na parametrach uczenia maszynowego niż na rozmiarze. Chociaż nadal będzie większy niż większość sieci neuronowych poprzedniej generacji, jego rozmiar nie będzie tak istotny dla jego wydajności.

Niektóre z najnowszych rozwiązań oprogramowania językowego implementują niezwykle gęste modele, osiągając ponad trzykrotnie większy rozmiar niż GPT-3. Jednak sam rozmiar niekoniecznie przekłada się na wyższy poziom wydajności. Wręcz przeciwnie, mniejsze modele wydają się być najbardziej efektywnym sposobem trenowania cyfrowej inteligencji. Wiele firm przechodzi na mniejsze systemy i czerpie z tego korzyści. Nie tylko poprawia się ich wydajność, ale mogą również obniżyć koszty obliczeniowe, ślad węglowy i bariery wejścia.

Rewolucja w optymalizacji

Jedną z największych wad modeli językowych są zasoby przeznaczane na ich szkolenie. Firmy często decydują się zamienić dokładność na niższą cenę, co prowadzi do niedostatecznej optymalizacji modeli sztucznej inteligencji. Często sztuczna inteligencja jest uczona tylko raz, co uniemożliwia jej uzyskanie najlepszego zestawu hiperparametrów między innymi dla szybkości uczenia się, wielkości partii i długości sekwencji.

Przez bardzo długi czas uważano, że wydajność modelu zależy głównie od jego wielkości. Doprowadziło to wiele dużych firm, w tym Google, Microsoft i Facebook, do wydania dużych kwot kapitału na budowę największych systemów. Metoda ta nie uwzględniała jednak ilości danych, którymi zasilane były modele.

Niedawno wykazano, że dostrajanie hiperparametrów jest jednym z najważniejszych czynników wpływających na poprawę wydajności. Nie jest to jednak możliwe w przypadku większych modeli. Nowe modele parametryzacji można trenować za ułamek kosztów w mniejszej skali, a następnie przenieść hiperparametry do większego systemu praktycznie bez żadnych kosztów.

Z tego powodu GPT-4 nie musi być znacznie większy niż GPT-3, aby być bardziej wydajnym. Jego optymalizacja opiera się na poprawie zmiennych innych niż rozmiar modelu - takich jak wyższa jakość danych - chociaż nie będziemy w stanie uzyskać pełnego obrazu, dopóki nie zostanie wydany. Niewiarygodny rozwój we wszystkich testach porównawczych można osiągnąć dzięki precyzyjnie dostrojonemu GPT-4, zdolnemu do korzystania z prawidłowego zestawu hiperparametrów, optymalnych rozmiarów modeli i dokładnej liczby parametrów.

Co to będzie oznaczać dla modelowania języka?

GPT-4 to ogromny krok naprzód w dziedzinie technologii przetwarzania języka naturalnego. Ma potencjał, by stać się nieocenionym narzędziem dla każdego, kto potrzebuje generować tekst.

Głównym celem GPT-4 jest zapewnienie większej funkcjonalności i bardziej efektywnego wykorzystania zasobów. Zamiast polegać na dużych modelach, jest on zoptymalizowany tak, aby jak najlepiej wykorzystać te mniejsze. Przy wystarczającej optymalizacji, małe modele mogą nadążyć, a nawet przewyższyć największe modele. Co więcej, implementacja mniejszych modeli pozwala na tworzenie bardziej opłacalnych i przyjaznych dla środowiska rozwiązań.

Jak działa rozumienie języka naturalnego (NLU)?

Co to oznacza dla użytkowników i firm?

Podczas gdy przeciętny użytkownik Internetu może nie zauważyć wielu zmian po wdrożeniu GPT-4, zmieni on sposób działania wielu firm. GPT-4 będzie w stanie generować ogromne ilości treści z oślepiającą prędkością, umożliwiając firmom obsługę różnych aspektów ich działalności za pomocą sztucznej inteligencji.

Firmy korzystające z GPT-4 zyskują możliwość automatycznego generowania treści, oszczędzając czas i pieniądze, a jednocześnie zwiększając swój zasięg. Ponieważ technologia ta może pracować z dowolnym rodzajem tekstu, praktyczne zastosowania GTP-4 są praktycznie nieograniczone.

Jak to może rozwinąć mój biznes?

Koncentracja GPT-4 na funkcjonalności przekłada się na wzrost wydajności operacyjnej. Firmy mogą wykorzystać sztuczną inteligencję do zwiększenia wysiłków w zakresie obsługi klienta, strategii generowania treści, a nawet do usprawnienia działań sprzedażowych i marketingowych.

GPT-4 umożliwia firmom

• Tworzenie dużych ilości treści: Zaawansowane modele językowe nowej generacji umożliwiają firmom tworzenie wysokiej jakości treści w bardzo szybkim tempie. Na przykład, firma może polegać na sztucznej inteligencji, aby konsekwentnie generować treści w mediach społecznościowych. Pomaga to firmie utrzymać dobrą obecność w Internecie bez konieczności wkładania w to wiele wysiłku.
• ‍ Zwiększeniemożliwości obsługi klienta: Sztuczna inteligencja zdolna do udzielania odpowiedzi podobnych do ludzkich jest niezwykle przydatna w obsłudze klienta. Udzielając jasnych odpowiedzi na zapytania klientów, rozwiązania AI mogą obsługiwać zdecydowaną większość typowych sytuacji związanych z obsługą klienta. Pomaga to zmniejszyć liczbę zgłoszeń do pomocy technicznej, zapewniając jednocześnie klientom bardziej bezpośrednią metodę uzyskiwania odpowiedzi.‍
• Personalizacja doświadczeń marketingowych: Dzięki GPT-4 łatwiej będzie tworzyć treści reklamowe dostosowane do różnych grup demograficznych. Sztuczna inteligencja może generować ukierunkowane treści i reklamy, które są bardziej odpowiednie dla osób, które będą je konsumować. Strategia ta może pomóc zwiększyć współczynniki konwersji wśród użytkowników online.

Jaki będzie to miało wpływ na tworzenie oprogramowania?

Oczekuje się, że GPT-4 będzie nadal wywierać wpływ na branżę tworzenia oprogramowania. Deweloperzy mogą spodziewać się pomocy ze strony sztucznej inteligencji podczas tworzenia kodu dla nowych programów, aby zautomatyzować większość powtarzalnych ręcznych zadań programistycznych.

Jakie jest znaczenie GPT?

Podsumowując, GPT-3 i GPT-4 stanowią kluczowy postęp w dziedzinie modeli językowych. Przyjęcie GPT-3 w wielu różnych zastosowaniach było dowodem na duże zainteresowanie tą technologią i jej stały potencjał na przyszłość. Chociaż GPT-4 nie został jeszcze wydany, oczekuje się, że będzie korzystał ze znacznych postępów, które sprawią, że te potężne modele językowe będą jeszcze bardziej wszechstronne. Fascynujące będzie obserwowanie rozwoju tych modeli w przyszłości, ponieważ mogą one zasadniczo zmienić sposób, w jaki komunikujemy się z robotami i interpretujemy język naturalny.

Odkryj wpływ, jaki chatbot może mieć na Twoją firmę

‍