產生式預訓練變壓器 （GPT）模型在人工智慧領域掀起了波瀾。與現有神經網路架構相比，這些語言處理模型具有更高的性能和前所未有的規模，徹底改變了基於自然語言的人工智慧。
產生式預訓練變壓器 3 （GPT-3） 和生成式預訓練轉換器 4 （GPT-4）是開發和改進人工智慧（AI）的兩個最新工具。 GPT-3 於 2020 年 5 月發布，其繼任者 GPT-4，據推測將在 2023 年初的某個時候向公眾推出。雙 GPTs 將提供自然語言處理的高級功能，但兩者之間存在一些顯著差異。
什麼 GPT?
一個 產生式預訓練變壓器 （GPT） 是一種複雜的神經網路架構，用於訓練大型語言模型（LLMs).它利用大量公開可用的互聯網文本來模擬人類交流。
一個 GPT 語言模型可用於提供處理複雜通信任務的人工智慧解決方案。由於 GPT-基於 LLMs，計算機能夠處理文本摘要、機器翻譯、分類和代碼生成等操作。 GPT 還允許創建對話式 AI，能夠回答問題並就模型所接觸的資訊提供有價值的見解。
GPT 是純文字模型。只關注文本的生成，使人工智慧能夠更有效地導航和分析文本，而不會分心。而 GPT-3 是純文本模型，我們仍然不知道是否 GPT-4 繼續朝這個方向發展，或者它是否將是一個多模態神經網路。
為什麼是 GPT 這麼重要？
GPT 代表了 AI 生成文字內容創建方式的一場革命。 GPT 學習參數達數千億的模型非常智慧，並且比以前所有版本的語言模型都具有相當大的優勢。
用途 GPT
GPT 可應用於廣泛的應用，例如：
- 內容創作： 從 18 世紀的詩歌到 SQL 查詢， GPT 模型可以被輸入任何類型的提示，它們將開始產生連貫的、類似人類的文本結果。
- 文本摘要： 通過能夠生成流暢的、類似人類的文本， GPT-4 將能夠重新解釋任何類型的文本文檔，並憑藉其生成流暢、類似人類的文本的能力對其形成直觀的總結。這對於壓縮大量數據以更有效地收集和分析見解非常有用。
- 回答問題： 主要能力之一 GPT 軟體是它理解語音（包括問題）的能力。此外，它可以根據使用者的需求提供精確的答案或詳細的解釋。這意味著客戶服務和技術支援功能可以通過以下方式得到顯著改善 GPT-4 種動力解決方案。
- 機器翻譯： 語言翻譯任務由 GPT-驅動的軟體是即時和準確的。通過在已翻譯材料的大型數據集上訓練人工智慧，可以提高其準確性和流暢性。事實上 GPT 可以做的不僅僅是從一種語言翻譯成另一種語言。 GPT 人工智慧模型甚至可以將合法語音轉換為簡單的自然語言。
- 人工智慧驅動的安全： 因為 GPT 人工智慧能夠識別文本，它可以用來識別任何形式的語言。此功能可用於識別和標記某些類型的 communication.so 可以更有效地識別和處理有毒的 Internet 內容。
- 對話式 AI： 聊天機器人技術使用 GPT 軟體可以變得非常智慧。這允許創建機器學習虛擬助手，能夠説明專業人員執行任務，無論行業如何。例如，醫療保健行業的對話式人工智慧可用於分析患者數據，以建議診斷和治療方案。
- 套用建立： GPT類似 AI 的模型可能能夠在最少的人類反饋下創建應用程式和佈局工具。隨著他們的不斷改進，他們可能會創建更多涉及創建外掛程式和其他類型的軟體的代碼，只需描述一個人想要實現的目標。
它們之間有什麼區別 GPT-3 和 GPT-4?
GPT-4 有望實現巨大的性能飛躍 GPT-3 包括改進模仿人類行為和速度模式的文本生成。
GPT-4 能夠以更通用和適應性更強的方式處理語言翻譯、文本摘要和其他任務。通過它訓練的軟體將能夠更準確地推斷使用者的意圖，即使人為錯誤干擾了指令。
以更小的規模獲得更大的功率
GPT-4 被推測僅略大於 GPT-3.較新的模型消除了一種誤解，即變得更好的唯一方法是通過更多地依賴機器學習參數而不是尺寸來變得更大。雖然它仍然比大多數上一代神經網路大，但它的大小不會與其性能相關。
一些最新的語言軟體解決方案實現了令人難以置信的密集模型，其大小是 GPT-3.但是，尺寸本身並不一定意味著更高的性能水準。相反，較小的模型似乎是訓練數位智慧的最有效方式。許多公司正在轉向更小的系統，並從中受益。它們不僅提高了性能，而且還可以降低計算成本、碳足跡和進入壁壘。
優化的革命
語言模型的最大缺點之一是用於訓練的資源。公司經常決定以準確性換取較低的價格標籤，導致人工智慧模型明顯優化不足。通常，人工智慧只被教授一次，這阻止了它獲得學習率、批量大小和序列長度等功能的最佳超參數集。
長期以來，人們認為模型性能主要受模型尺寸的影響。這導致包括谷歌、Microsoft和Facebook在內的許多大公司花費大量資金構建最大的系統。但是，這種方法沒有考慮模型被饋送的數據量。
最近，超參數調優已被證明是性能改進的最重要驅動因素之一。但是，對於較大的模型，這是無法實現的。可以在較小的規模上以一小部分成本訓練新的參數化模型，然後將超參數傳輸到更大的系統，幾乎完全沒有成本。
因此， GPT-4 不需要大於 GPT-3 更強大。它的優化基於改進模型大小以外的變數（例如更高品質的數據），儘管在它發佈之前我們無法瞭解整個情況。所有基準測試的令人難以置信的發展都可以通過微調來實現 GPT-4 能夠使用正確的超參數集、最佳模型大小和準確數量的參數。
這對語言建模意味著什麼？
GPT-4是自然語言處理技術領域的巨大飛躍。對於任何需要生成文本的人來說，它都有可能成為一種寶貴的工具。
重點 GPT-4 是提供更強大的功能和更有效的資源使用。它不依賴於大型模型，而是經過優化以充分利用較小的模型。通過足夠的優化，小模型可以跟上甚至超越大模型。此外，實施更小的模型可以創建更具成本效益和更環保的解決方案。
這對用戶和企業意味著什麼？
雖然普通互聯網用戶在實施后可能不會注意到太大的變化 GPT-4，它將改變許多企業的運營方式。 GPT-4 將能夠以令人眼花繚亂的速度生成大量內容，使公司能夠在人工智慧的幫助下運營其業務的各個方面。
掌握 GPT-4 獲得自動生成內容的能力，節省時間和金錢，同時增加他們的外展範圍。由於該技術可以處理任何類型的文本，因此 GTP-4 的實際應用幾乎是無限的。
它如何發展我的業務？
GPT-4 對功能的關注轉化為運營效率的提高。企業可以使用人工智慧來升級他們的客戶支援工作、內容生成策略，甚至改善銷售和營銷活動。
GPT-4 使企業能夠：
- 創建大量內容： 下一代高級語言模型使企業能夠以非常快的速度創建高質量的內容。例如，公司可以依靠人工智慧來一致地生成社交媒體內容。這有助於企業保持良好的在線形象，而無需花太多心思。
- 增強客戶支援能力：能夠產生類似人類回應的AI對於客戶支援非常有用。通過對客戶查詢做出清晰的回應，人工智慧解決方案可以處理絕大多數常見的客戶支持情況。這有助於減少支援票證的數量，同時還為客戶提供更直接的答案方法。
- 個人化行銷體驗： 由於 GPT-4，創建迎合不同人群的廣告內容會更容易。人工智慧可以生成有針對性的內容和廣告，這些內容和廣告與消費它們的人更相關。這種策略可以説明提高在線用戶的轉化率。
它將對軟體創建產生什麼影響？
GPT-4 預計將繼續對軟體開發行業產生影響。開發人員可以在為新軟體程式創建代碼時獲得 AI 的説明，以自動執行大量重複的手動程式設計任務。
有什麼重要意義 GPT?
總之， GPT-3 和 GPT-4 代表了語言模型領域的重要進步。 GPT-3在各種應用中的採用證明了人們對該技術的濃厚興趣及其未來的持續潛力。雖然尚未發佈， GPT-4 有望受益於相當大的進步，這將使這些強大的語言模型更加通用。看看這些模型如何發展將是令人著迷的，因為它們有能力從根本上改變我們與機器人的交流方式和解釋自然語言的方式。
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