GPT-3 so với GPT-4 | Sự khác biệt là gì?

Các mô hình Biến áp được đào tạo trước (GPT) đã và đang tạo ra làn sóng trong thế giới trí tuệ nhân tạo. Với hiệu suất được cải thiện so với các kiến trúc mạng thần kinh hiện có và quy mô chưa từng có, các mô hình xử lý ngôn ngữ này đã cách mạng hóa AI dựa trên ngôn ngữ tự nhiên.

Generative Pre-Trained Transformer 3 (GPT-3) và Generative Pre-Trained Transformer 4 (GPT-4) là hai trong số những công cụ mới nhất để phát triển và cải thiện trí tuệ nhân tạo (AI). GPT-3 được phát hành vào tháng 5 năm 2020 và người kế nhiệm của nó, GPT-4, được suy đoán sẽ ra mắt công chúng vào đầu năm 2023. Cả hai GPT sẽ cung cấp các khả năng tiên tiến để xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nhưng có một số khác biệt đáng kể giữa hai GPT.

GPT là gì?

Generative Pre-Trained Transformer (GPT) là một kiến trúc mạng nơ-ron tinh vi được sử dụng để đào tạo các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Nó sử dụng một lượng lớn văn bản Internet có sẵn công khai để mô phỏng giao tiếp của con người.

Mô hình ngôn ngữ GPT có thể được sử dụng để cung cấp các giải pháp trí tuệ nhân tạo xử lý các tác vụ giao tiếp phức tạp. Nhờ LLM dựa trên GPT, máy tính có thể xử lý các hoạt động như tóm tắt văn bản, dịch máy, phân loại và tạo mã. GPT cũng cho phép tạo ra AI đàm thoại, có khả năng trả lời các câu hỏi và cung cấp những hiểu biết có giá trị về thông tin mà các mô hình đã tiếp xúc.

Bắt đầu sử dụng chatbot AI đàm thoại của riêng bạn

GPT là một mô hình chỉ có văn bản. Chỉ tập trung vào việc tạo văn bản cho phép trí tuệ nhân tạo điều hướng và phân tích văn bản hiệu quả hơn mà không bị phân tâm. Mặc dù GPT-3 là một mô hình chỉ có văn bản, chúng tôi vẫn không biết liệu GPT-4 có tiếp tục theo hướng đó hay nó sẽ là một mạng nơ-ron đa phương thức.

Tại sao GPT lại quan trọng như vậy?

GPT đại diện cho một cuộc cách mạng trong cách tạo nội dung văn bản do AI tạo ra. Các mô hình GPT – với các thông số học tập lên tới hàng trăm tỷ – cực kỳ thông minh và có lợi thế đáng kể so với tất cả các phiên bản trước của các mô hình ngôn ngữ. 

Công dụng của GPT

GPT có thể được áp dụng cho một loạt các ứng dụng như:

• Sáng tạo nội dung: Từ thơ thế kỷ 18 đến các truy vấn SQL, các mô hình GPT có thể được cung cấp bất kỳ loại lời nhắc nào và chúng sẽ bắt đầu tạo ra kết quả văn bản mạch lạc và giống như con người.
• Tóm tắt văn bản: Bằng cách có thể tạo ra văn bản trôi chảy, giống như con người, GPT-4 sẽ có thể diễn giải lại bất kỳ loại tài liệu văn bản nào và tạo thành một bản tóm tắt trực quan về nó với khả năng tạo ra văn bản trôi chảy, giống như con người. Điều này rất hữu ích để cô đọng khối lượng dữ liệu dài để thu thập và phân tích cái nhìn sâu sắc hiệu quả hơn.
• Trả lời câu hỏi: Một trong những năng lực chính của phần mềm GPT là khả năng hiểu lời nói, bao gồm cả các câu hỏi. Ngoài ra, nó có thể cung cấp câu trả lời chính xác hoặc giải thích chi tiết, tùy thuộc vào nhu cầu của người dùng. Điều này có nghĩa là các chức năng hỗ trợ kỹ thuật và dịch vụ khách hàng có thể được cải thiện đáng kể thông qua các giải pháp hỗ trợ GPT-4.
• Dịch máy: Các tác vụ dịch ngôn ngữ được xử lý bởi phần mềm hỗ trợ GPT là tức thì và chính xác. Bằng cách đào tạo AI trên các bộ dữ liệu lớn của tài liệu đã được dịch, độ chính xác và trôi chảy của nó có thể được cải thiện. Trên thực tế, GPT có thể làm được nhiều hơn là dịch từ ngôn ngữ này sang ngôn ngữ khác. Các mô hình AI GPT thậm chí có thể lấy lời nói pháp lý và biến nó thành ngôn ngữ tự nhiên đơn giản.
• An toàn được hỗ trợ bởi AI: Bởi vì GPT AI có khả năng nhận dạng văn bản, nó có thể được sử dụng để xác định bất kỳ dạng ngôn ngữ nào. Khả năng này có thể được sử dụng để xác định và gắn cờ một số loại nội dung communication.so độc hại trên Internet có thể được xác định và xử lý hiệu quả hơn.
• AI đàm thoại: Công nghệ chatbot được phát triển bằng phần mềm GPT có thể trở nên cực kỳ thông minh. Điều này cho phép tạo ra các trợ lý ảo học máy, có khả năng hỗ trợ các chuyên gia thực hiện nhiệm vụ của họ bất kể ngành công nghiệp. Ví dụ, một AI đàm thoại trong ngành chăm sóc sức khỏe có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu bệnh nhân để đề xuất chẩn đoán và lựa chọn điều trị.
• Tạo ứng dụng: Các mô hình AI giống GPT có thể có khả năng tạo ứng dụng và công cụ bố cục với phản hồi tối thiểu của con người. Khi họ tiếp tục cải thiện, có thể họ tạo ra nhiều mã hơn liên quan đến việc tạo plugin và các loại phần mềm khác chỉ với một mô tả về những gì người ta muốn đạt được.

Sự khác biệt giữa GPT-3 và GPT-4 là gì?

GPT-4 hứa hẹn một bước nhảy vọt về hiệu suất so với GPT-3 bao gồm cải tiến trong việc tạo ra văn bản bắt chước hành vi và tốc độ của con người.

GPT-4 có thể xử lý dịch ngôn ngữ, tóm tắt văn bản và các nhiệm vụ khác một cách linh hoạt và thích ứng hơn. Phần mềm được đào tạo thông qua nó sẽ có thể suy ra ý định của người dùng với độ chính xác cao hơn, ngay cả khi lỗi của con người can thiệp vào hướng dẫn.

Nhiều năng lượng hơn ở quy mô nhỏ hơn

GPT-4 được suy đoán chỉ lớn hơn một chút so với GPT-3. Mô hình mới hơn xóa bỏ quan niệm sai lầm rằng cách duy nhất để trở nên tốt hơn là trở nên lớn hơn bằng cách dựa nhiều vào các tham số học máy hơn là kích thước. Mặc dù nó vẫn sẽ lớn hơn hầu hết các mạng thần kinh thế hệ trước, nhưng kích thước của nó sẽ không liên quan đến hiệu suất của nó.

Một số giải pháp phần mềm ngôn ngữ mới nhất thực hiện các mô hình cực kỳ dày đặc, đạt hơn ba lần kích thước của GPT-3. Tuy nhiên, bản thân kích thước không nhất thiết phải chuyển thành mức hiệu suất cao hơn. Ngược lại, các mô hình nhỏ hơn dường như là cách hiệu quả nhất để đào tạo trí tuệ kỹ thuật số. Nhiều công ty đang thực hiện chuyển đổi sang các hệ thống nhỏ hơn và hưởng lợi từ sự thay đổi. Hiệu suất của chúng không chỉ được cải thiện mà còn có thể giảm chi phí tính toán, lượng khí thải carbon và rào cản gia nhập.

Một cuộc cách mạng trong tối ưu hóa

Một trong những hạn chế lớn nhất của các mô hình ngôn ngữ là các nguồn lực đi vào đào tạo của họ. Các công ty thường quyết định đánh đổi độ chính xác để có mức giá thấp hơn, dẫn đến các mô hình AI chưa được tối ưu hóa đáng kể. Thông thường, trí tuệ nhân tạo chỉ được dạy một lần, điều này ngăn cản nó có được bộ siêu tham số tốt nhất cho tốc độ học tập, kích thước lô và độ dài trình tự, trong số các tính năng khác.

Trong một thời gian rất dài, người ta cho rằng hiệu suất mô hình chủ yếu bị ảnh hưởng bởi kích thước mô hình. Điều này đã khiến nhiều công ty lớn bao gồm Google, Microsoft và Facebook chi số vốn lớn để xây dựng các hệ thống lớn nhất. Tuy nhiên, phương pháp này đã không tính đến lượng dữ liệu mà các mô hình đang được cung cấp.

Gần đây, điều chỉnh siêu tham số đã được chứng minh là một trong những động lực quan trọng nhất để cải thiện hiệu suất. Tuy nhiên, điều này không thể đạt được đối với các mô hình lớn hơn. Các mô hình tham số hóa mới có thể được đào tạo với một phần chi phí ở quy mô nhỏ hơn để sau đó chuyển các siêu tham số sang một hệ thống lớn hơn mà hầu như không mất chi phí.

Do đó, GPT-4 không cần phải lớn hơn nhiều so với GPT-3 để mạnh hơn. Tối ưu hóa của nó dựa trên việc cải thiện các biến khác ngoài kích thước mô hình - chẳng hạn như dữ liệu chất lượng cao hơn - mặc dù chúng tôi sẽ không thể có toàn bộ bức tranh cho đến khi nó được phát hành. Sự phát triển đáng kinh ngạc trong tất cả các điểm chuẩn có thể đạt được bằng GPT-4 được tinh chỉnh có khả năng sử dụng bộ siêu tham số chính xác, kích thước mô hình tối ưu và số lượng tham số chính xác.

Nó sẽ có ý nghĩa gì đối với mô hình ngôn ngữ?

GPT-4 là một bước nhảy vọt lớn trong lĩnh vực công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Nó có tiềm năng trở thành một công cụ vô giá cho bất kỳ ai cần tạo văn bản.

Trọng tâm của GPT-4 là cung cấp chức năng lớn hơn và sử dụng tài nguyên hiệu quả hơn. Thay vì dựa vào các mô hình lớn, nó được tối ưu hóa để tận dụng tốt nhất các mô hình nhỏ hơn. Với đủ tối ưu hóa, các mô hình nhỏ có thể theo kịp và thậm chí vượt qua các mô hình lớn nhất. Hơn nữa, việc thực hiện các mô hình nhỏ hơn cho phép tạo ra các giải pháp thân thiện với môi trường và tiết kiệm chi phí hơn.

Hiểu ngôn ngữ tự nhiên (NLU) hoạt động như thế nào?

Điều này có ý nghĩa gì đối với người dùng và doanh nghiệp?

Mặc dù người dùng Internet trung bình có thể không nhận thấy nhiều thay đổi sau khi triển khai GPT-4, nhưng nó sẽ thay đổi cách thức hoạt động của nhiều doanh nghiệp. GPT-4 sẽ có thể tạo ra một lượng lớn nội dung với tốc độ chóng mặt, cho phép các công ty vận hành các khía cạnh khác nhau trong kinh doanh của họ với sự trợ giúp của trí tuệ nhân tạo.

Các doanh nghiệp nắm giữ GPT-4 có khả năng tạo nội dung tự động, tiết kiệm thời gian và tiền bạc trong khi tăng khả năng tiếp cận của họ. Vì công nghệ có thể hoạt động với bất kỳ loại văn bản nào, các ứng dụng thực tế của GTP-4 thực tế là vô hạn.

Làm thế nào nó có thể phát triển doanh nghiệp của tôi?

Sự tập trung của GPT-4 vào chức năng chuyển thành sự gia tăng hiệu quả hoạt động. Các doanh nghiệp có thể sử dụng AI để nâng cấp các nỗ lực hỗ trợ khách hàng, chiến lược tạo nội dung của họ và thậm chí để cải thiện các hoạt động bán hàng và tiếp thị.

GPT-4 trao quyền cho các doanh nghiệp:

• Tạo khối lượng lớn nội dung: Các mô hình ngôn ngữ tiên tiến, thế hệ tiếp theo cho phép các doanh nghiệp tạo nội dung chất lượng cao với tốc độ rất nhanh. Ví dụ: một công ty có thể dựa vào trí tuệ nhân tạo để tạo nội dung truyền thông xã hội trên cơ sở nhất quán. Điều này giúp một doanh nghiệp giữ sự hiện diện trực tuyến tốt mà không cần phải suy nghĩ nhiều về nó.
• Nâng cao khả năng hỗ trợ khách hàng: AI có khả năng tạo ra phản hồi giống như con người cực kỳ hữu ích cho việc hỗ trợ khách hàng. Bằng cách tạo ra các câu trả lời rõ ràng cho các truy vấn của khách hàng, các giải pháp AI có thể xử lý phần lớn các tình huống hỗ trợ khách hàng phổ biến. Điều này giúp giảm số lượng vé hỗ trợ đồng thời cung cấp cho khách hàng phương pháp nhận câu trả lời trực tiếp hơn. ‍
• Cá nhân hóa trải nghiệm tiếp thị: Nhờ GPT-4, việc tạo nội dung quảng cáo phục vụ cho các nhân khẩu học khác nhau sẽ dễ dàng hơn. AI có thể tạo nội dung và quảng cáo được nhắm mục tiêu phù hợp hơn với những người sẽ tiêu thụ chúng. Chiến lược này có thể giúp tăng tỷ lệ chuyển đổi giữa những người dùng trực tuyến.

Nó sẽ có tác động gì đến việc tạo ra phần mềm?

GPT-4 dự kiến sẽ tiếp tục tác động đến ngành công nghiệp phát triển phần mềm. Các nhà phát triển có thể mong đợi nhận được sự trợ giúp từ AI trong quá trình tạo mã cho các chương trình phần mềm mới để tự động hóa phần lớn các tác vụ lập trình thủ công lặp đi lặp lại.

Tầm quan trọng của GPT là gì?

Tóm lại, GPT-3 và GPT-4 đại diện cho những tiến bộ quan trọng trong lĩnh vực mô hình ngôn ngữ. Việc áp dụng GPT-3 trong nhiều ứng dụng khác nhau là bằng chứng về sự quan tâm mạnh mẽ đến công nghệ và tiềm năng tiếp tục cho tương lai của nó. Mặc dù chưa được phát hành, GPT-4 dự kiến sẽ được hưởng lợi từ những tiến bộ đáng kể sẽ làm cho các mô hình ngôn ngữ mạnh mẽ này trở nên linh hoạt hơn. Sẽ rất thú vị khi xem các mô hình này phát triển như thế nào trong tương lai vì chúng có khả năng thay đổi cơ bản cách chúng ta giao tiếp với robot và diễn giải ngôn ngữ tự nhiên.

Khám phá tác động của chatbot đối với doanh nghiệp của bạn

‍