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生成預訓練轉換器（GPT）模型已經在人工智慧領域掀起了波瀾。這些語言處理模型的性能比現有神經網路架構有所提高，規模空前，徹底改變了基於自然語言的 AI。
生成式預訓練轉換器 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 4 月發布，其繼任者 GPT-4 預計將在 2023 年初的某個時候向公眾發射。這兩個 GPT 都將為自然語言處理提供高級功能，但兩者之間存在一些顯著差異。
什麼是 GPT？
生成預訓練轉換器 （GPT） 是一種複雜的神經網路架構，用於訓練大型語言模型 （LLM）。它利用大量公開可用的互聯網文本來模擬人類交流。
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。得益於基於 GPT 的 LLM，計算機能夠處理文字摘要、機器翻譯、分類和代碼生成等操作。GPT 還允許創建對話式 AI，能夠回答問題並提供有關模型所接觸資訊的寶貴見解。
GPT 是一種純文字模型。只關注文本的生成可以讓人工智慧更有效地導航和分析文本，而不會分心。雖然 GPT-3 是一個純文本模型，但我們仍然不知道 GPT-4 是否會繼續朝這個方向發展，或者它是否會成為一個多模態神經網路。
為什麼 GPT 如此重要？
GPT 代表了 AI 生成的文字內容創建方式的一場革命。GPT 模型（學習參數數以千億計）非常聰明，並且比所有以前版本的語言模型具有相當大的優勢。
GPT 的用途
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模型可以得到任何類型的提示，它們將開始產生連貫的和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，並通過其生成流暢、類似人類的文本的能力形成直觀的摘要。這對於壓縮大量數據以進行更有效的見解收集和分析非常有用。
- 回答問題： GPT 軟體的主要能力之一是它理解語音（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 GPT-4 驅動的解決方案得到顯著改善。
- 機器翻譯： 由 GPT 驅動的軟體處理的語言翻譯任務即時且準確。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 AI 模型甚至可以將法律語音轉換為簡單的自然語言。
- 人工智慧驅動的安全： 由於 GPT AI 能夠進行文字識別，因此可用於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互聯網內容。
- 對話式 AI： 使用 GPT 軟體開發的聊天機器人技術可以變得非常智慧。這允許創建機器學習虛擬助手，能夠幫助專業人士執行他們的任務，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： 類似 GPT 的 AI 模型可能能夠以最少的人工反饋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，只需描述想要實現的目標。
GPT-3 和 GPT-4 有什麼區別？
GPT-4 有望實現與 GPT-3 相比的巨大性能飛躍，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以更高的精度推斷使用者的意圖，即使人為錯誤干擾了指令。
以更小的規模獲得更大的功率
據推測，GPT-4僅比GPT-3略大。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大小來變得更大。雖然它仍然比大多數上一代神經網路大，但它的大小與其性能無關。
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 的三倍以上。但是，大小本身並不一定轉化為更高的性能級別。相反，較小的模型似乎是訓練數位智慧的最有效方法。許多公司正在轉向更小的系統，並從這一變化中受益。它們不僅可以提高性能，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 不需要比 GPT-3 大多少即可更強大。它的優化基於改進模型大小以外的變數 - 例如更高質量的數據 - 儘管在發佈之前我們無法獲得整個圖片。通過微調的 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，可以實現所有基準測試的令人難以置信的發展。
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，它都有可能成為無價的工具。
GPT-4 的重點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，小型模型可以跟上甚至超過大型模型。此外，實施較小的模型可以創建更具成本效益和環保的解決方案。
這對用戶和企業意味著什麼？
雖然普通互聯網用戶在實施 GPT-4 後可能不會注意到太大變化，但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説明下運營其業務的各個方面。
掌握 GPT-4 的企業獲得了自動生成內容的能力，從而節省了時間和金錢，同時擴大了他們的影響力。由於該技術可以處理任何類型的文本，因此GTP-4的實際應用實際上是無限的。
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擴大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： 借助 GPT-4，創建迎合不同人口統計數據的廣告內容將變得更加容易。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？
預計 GPT-4 將繼續對軟體開發行業產生影響。開發人員可以期望在為新軟體程式創建代碼期間獲得AI的説明，以自動執行大量重複的手動程式設計任務。
GPT 的重要性是什麼？
總之，GPT-3 和 GPT-4 代表了語言模型領域的關鍵進步。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，但 GPT-4 預計將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。看到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交流和解釋自然語言的方式。
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