GPT3 vs GPT-4 | Aradaki fark nedir?

Generative Pre-trained Transformer (GPT) modelleri yapay zeka dünyasında dalgalar yaratıyor. Mevcut sinir ağı mimarilerine göre geliştirilmiş performans ve benzeri görülmemiş ölçek ile bu dil işleme modelleri, doğal dil tabanlı yapay zekada devrim yaratmıştır.

Generative Pre-Trained Transformer 3 (GPT-3) ve Generative Pre-Trained Transformer 4 (GPT-4) yapay zeka (AI) geliştirmek ve iyileştirmek için kullanılan en yeni araçlardan ikisidir. GPT 3 Mayıs 2020'de piyasaya sürüldü ve halefi GPT-4'ün 2023'ün başlarında bir süre halka açılacağı tahmin ediliyor. Her ikisi de GPTs doğal dil işleme için gelişmiş yetenekler sunacak, ancak ikisi arasında bazı önemli farklılıklar var.

GPT nedir?

Generative Pre-Trained Transformer (GPT ), büyük dil modellerini (LLMs) eğitmek için kullanılan sofistike bir sinir ağı mimarisidir. İnsan iletişimini simüle etmek için büyük miktarda kamuya açık İnternet metninden yararlanır.

Bir GPT dil modeli, karmaşık iletişim görevlerini yerine getiren yapay zeka çözümleri sağlamak için kullanılabilir. GPT tabanlı LLMs sayesinde bilgisayarlar metin özetleme, makine çevirisi, sınıflandırma ve kod oluşturma gibi işlemleri gerçekleştirebilmektedir. GPT ayrıca soruları yanıtlayabilen ve modellerin maruz kaldığı bilgiler hakkında değerli içgörüler sağlayabilen diyalogsal yapay zekanın oluşturulmasına da olanak tanımaktadır.

Kendi diyalogsal yapay zeka sohbet robotunuzu oluşturmaya başlayın

GPT yalnızca metin üreten bir modeldir. Yalnızca metin üretimine odaklanmak, yapay zekanın dikkat dağıtıcı unsurlar olmadan metni daha etkili bir şekilde gezinmesine ve analiz etmesine olanak tanır. GPT -3 yalnızca metin üreten bir model olsa da, GPT-4'ün bu yönde mi devam edeceğini yoksa çok modlu bir sinir ağı mı olacağını henüz bilmiyoruz.

GPT neden bu kadar önemli?

GPT Yapay zeka tarafından üretilen metin içeriğinin oluşturulma biçiminde bir devrimi temsil eder. GPT modelleri -yüz milyarlarca değişen öğrenme parametreleri ile- inanılmaz derecede akıllıdır ve dil modellerinin önceki tüm sürümlerine göre önemli bir avantaja sahiptir. 

Kullanım Alanları GPT

GPT gibi geniş bir uygulama yelpazesine uygulanabilir:

• İçerik oluşturma: 18. yüzyıl şiirlerinden SQL sorgularına kadar, GPT modellerine her türlü istem verilebilir ve tutarlı ve insan benzeri metin sonuçları üretmeye başlarlar.
• Metin özetleme: GPT -4, akıcı, insan benzeri metin üretebilme yeteneği sayesinde her türlü metin belgesini yeniden yorumlayabilecek ve sezgisel bir özetini oluşturabilecektir. Bu, daha etkili içgörü toplama ve analiz için uzun veri hacimlerini yoğunlaştırmak için kullanışlıdır.
• Soruları yanıtlama: GPT yazılımının ana yetkinliklerinden biri, sorular da dahil olmak üzere konuşmayı anlama kapasitesidir. Ayrıca, kullanıcının ihtiyaçlarına bağlı olarak kesin cevaplar veya ayrıntılı açıklamalar sağlayabilir. Bu, müşteri hizmetleri ve teknik destek işlevlerinin GPT-4 destekli çözümler aracılığıyla önemli ölçüde geliştirilebileceği anlamına gelir.
• Makine çevirisi: GPT destekli yazılımlar tarafından gerçekleştirilen dil çevirisi görevleri anında ve doğru bir şekilde gerçekleştirilir. Yapay zeka, halihazırda çevrilmiş materyallerden oluşan büyük veri kümeleri üzerinde eğitilerek doğruluğu ve akıcılığı geliştirilebilir. Aslında GPT bir dilden diğerine çeviri yapmaktan daha fazlasını yapabilir. GPT Yapay zeka modelleri yasal konuşmaları bile alıp basit doğal dile dönüştürebilir.
• Yapay zeka destekli güvenlik: GPT AI metin tanıma yeteneğine sahip olduğundan, her türlü dili tanımlamak için kullanılabilir. Bu yetenek, belirli iletişim türlerini tanımlamak ve işaretlemek için kullanılabilir.böylece zehirli İnternet içeriği daha etkili bir şekilde tanımlanabilir ve ele alınabilir.
• Diyaloğa Dayalı Yapay Zeka: GPT yazılımı kullanılarak geliştirilen Chatbot teknolojisi inanılmaz derecede akıllı hale gelebilir. Bu, sektörden bağımsız olarak profesyonellerin görevlerini yerine getirmelerine yardımcı olabilecek makine öğrenimli sanal asistanların oluşturulmasına olanak tanır. Örneğin, sağlık sektöründeki bir diyalogsal yapay zeka, teşhis ve tedavi seçenekleri önermek üzere hasta verilerini analiz etmek için kullanılabilir.
• Uygulama oluşturma: GPT benzeri yapay zeka modelleri, minimum insan geri bildirimi ile uygulamalar ve düzen araçları oluşturabilir hale gelebilir. Gelişmeye devam ettikçe, eklentiler ve diğer yazılım türlerinin oluşturulmasında yer alan kodun daha da fazlasını, kişinin elde etmek istediği şeyin sadece bir tanımıyla oluşturmaları mümkündür.

GPT-3 ve GPT-4 arasındaki farklar nelerdir?

GPT4, insan davranışını ve hız modellerini taklit eden metin üretiminde bir iyileştirme de dahil olmak üzere GPT-3'e göre büyük bir performans sıçraması vaat ediyor.

GPT-4 dil çevirisi, metin özetleme ve diğer görevleri daha çok yönlü ve uyarlanabilir bir şekilde ele alabilir. Bu sayede eğitilen yazılımlar, insan hatası talimatlara müdahale etse bile kullanıcıların niyetlerini daha yüksek doğrulukla çıkarabilecektir.

Daha küçük ölçekte daha fazla güç

GPT4'ün GPT-3'ten sadece biraz daha büyük olacağı tahmin ediliyor. Yeni model, boyuttan çok makine öğrenimi parametrelerine güvenerek daha iyi olmanın tek yolunun daha büyük olmak olduğu yanılgısını ortadan kaldırıyor. Önceki nesil sinir ağlarının çoğundan daha büyük olsa da, boyutu performansıyla o kadar alakalı olmayacaktır.

En yeni dil yazılımı çözümlerinden bazıları, GPT-3 adresinin üç katından fazla boyuta ulaşan inanılmaz derecede yoğun modeller uygulamaktadır. Ancak, boyut tek başına daha yüksek performans seviyeleri anlamına gelmez. Aksine, daha küçük modeller dijital zekayı eğitmenin en verimli yolu gibi görünüyor. Birçok şirket daha küçük sistemlere geçiş yapıyor ve bu değişimden fayda sağlıyor. Sadece performansları artmakla kalmıyor, aynı zamanda bilgi işlem maliyetlerini, karbon ayak izlerini ve giriş engellerini de azaltabiliyorlar.

Optimizasyonda bir devrim

Dil modellerinin en büyük dezavantajlarından biri, eğitimlerine harcanan kaynaklar olmuştur. Şirketler genellikle daha düşük bir fiyat etiketi için doğruluğu takas etmeye karar verirler ve bu da önemli ölçüde yetersiz optimize edilmiş yapay zeka modellerine yol açar. Çoğu zaman, yapay zeka yalnızca bir kez öğretilir, bu da diğer özelliklerin yanı sıra öğrenme hızı, yığın boyutu ve dizi uzunluğu için en iyi hiperparametreler kümesini edinmesini engeller.

Çok uzun bir süre boyunca, model performansının esas olarak model boyutundan etkilendiği düşünülmüştür. Bu durum Google, Microsoft ve Facebook gibi birçok büyük şirketin en büyük sistemleri kurmak için büyük miktarda sermaye harcamasına yol açtı. Ancak bu yöntem, modellerin beslendiği veri miktarını dikkate almıyordu.

Daha yakın zamanlarda, hiperparametre ayarının performans artışının en önemli etkenlerinden biri olduğu gösterilmiştir. Ancak bu, daha büyük modeller için elde edilebilir değildir. Yeni parametrelendirme modelleri, daha küçük bir ölçekte maliyetin bir kısmı için eğitilebilir ve ardından hiperparametreler neredeyse hiç maliyet olmadan daha büyük bir sisteme aktarılabilir.

Bu nedenle, GPT-4'ün daha güçlü olması için GPT-3'ten çok daha büyük olması gerekmiyor. Optimizasyonu, model boyutu dışındaki değişkenlerin (daha yüksek kaliteli veriler gibi) iyileştirilmesine dayanıyor, ancak piyasaya sürülene kadar resmin tamamını göremeyeceğiz. Doğru hiperparametre setini, optimum model boyutlarını ve doğru sayıda parametreyi kullanabilen ince ayarlı bir GPT-4 ile tüm kıyaslamalarda inanılmaz gelişmeler elde edilebilir.

Dil modellemesi için ne anlama gelecek?

GPT-4 doğal dil işleme teknolojisi alanında ileriye doğru büyük bir adımdır. Metin üretmesi gereken herkes için paha biçilmez bir araç olma potansiyeline sahiptir.

GPT-4 adresinin odak noktası, daha fazla işlevsellik ve daha etkili kaynak kullanımı sağlamaktır. Büyük modellere güvenmek yerine, daha küçük modellerden en iyi şekilde yararlanmak için optimize edilmiştir. Yeterli optimizasyonla, küçük modeller en büyük modellere ayak uydurabilir ve hatta onları geçebilir. Ayrıca, daha küçük modellerin uygulanması, daha uygun maliyetli ve çevre dostu çözümlerin oluşturulmasına olanak tanır.

Doğal dil anlama (NLU) nasıl çalışır?

Kullanıcılar ve işletmeler için ne anlama geliyor?

Ortalama bir İnternet kullanıcısı GPT-4'ün uygulanmasından sonra pek bir değişiklik fark etmese de, birçok işletmenin çalışma şeklini değiştirecektir. GPT-4 göz kamaştırıcı bir hızla büyük miktarda içerik üretebilecek ve şirketlerin işlerinin çeşitli yönlerini yapay zeka yardımıyla yürütmelerine olanak tanıyacak.

GPT-4 adresini ele geçiren işletmeler, otomatik olarak içerik üretme kapasitesine kavuşarak, erişimlerini artırırken zamandan ve paradan tasarruf ederler. Teknoloji her türlü metinle çalışabildiğinden, GTP-4'ün pratik uygulamaları pratikte sınırsızdır.

İşimi nasıl büyütebilir?

GPT-4'ün işlevselliğe odaklanması, operasyonel verimlilikte bir artış anlamına geliyor. İşletmeler, müşteri destek çalışmalarını, içerik oluşturma stratejilerini ve hatta satış ve pazarlama faaliyetlerini iyileştirmek için yapay zekayı kullanabilir.

GPT-4 işletmeleri şu konularda güçlendirir:

• Büyük hacimli içerikler oluşturun: Yeni nesil, gelişmiş dil modelleri, işletmelerin çok hızlı bir şekilde yüksek kaliteli içerik oluşturmasını sağlar. Örneğin, bir şirket tutarlı bir şekilde sosyal medya içeriği oluşturmak için yapay zekaya güvenebilir. Bu, bir işletmenin fazla düşünmesine gerek kalmadan iyi bir çevrimiçi varlık sürdürmesine yardımcı olur.
• ‍Müşteri destek yeteneklerini geliştirin: İnsan benzeri yanıtlar üretebilen yapay zekalar müşteri desteği için son derece kullanışlıdır. Yapay zeka çözümleri, müşteri sorularına net yanıtlar üreterek, yaygın müşteri destek durumlarının büyük çoğunluğunun üstesinden gelebilir. Bu, destek taleplerinin miktarını azaltmaya yardımcı olurken aynı zamanda müşterilere cevap almak için daha doğrudan bir yöntem sağlar.‍
• Pazarlama deneyimini kişiselleştirin: GPT -4 sayesinde, çeşitli demografik özelliklere hitap eden reklam içerikleri oluşturmak daha kolay olacak. Yapay zeka, onları tüketecek kişilerle daha alakalı olan hedeflenmiş içerik ve reklamlar oluşturabilir. Bu strateji, çevrimiçi kullanıcılar arasındaki dönüşüm oranlarını artırmaya yardımcı olabilir.

Yazılım oluşturma üzerinde nasıl bir etkisi olacak?

GPT-4'ün yazılım geliştirme endüstrisi üzerindeki etkisini sürdürmesi bekleniyor. Geliştiriciler, tekrarlayan manuel programlama görevlerinin çoğunu otomatikleştirmek için yeni yazılım programları için kod oluşturma sırasında yapay zekadan yardım almayı bekleyebilirler.

GPT'un önemi nedir?

Sonuç olarak, GPT-3 ve GPT-4 dil modelleri alanında çok önemli gelişmeleri temsil etmektedir. GPT-3'ün çeşitli uygulamalarda benimsenmesi, teknolojiye olan yoğun ilginin ve geleceği için devam eden potansiyelin kanıtı olmuştur. Henüz piyasaya sürülmemiş olmasına rağmen, GPT-4'ün bu güçlü dil modellerini daha da çok yönlü hale getirecek önemli gelişmelerden faydalanması bekleniyor. Robotlarla iletişim kurma ve doğal dili yorumlama şeklimizi temelden değiştirme gücüne sahip olan bu modellerin ileride nasıl gelişeceğini görmek büyüleyici olacaktır.

Bir chatbotun işletmeniz üzerinde yaratabileceği etkiyi keşfedin

‍