Следующая статья поможет вам: Сравните GPT-4 с GPT-3: глубокое погружение в языковые модели ИИ и их влияние на анализ данных
Когда дело доходит до языковых моделей ИИ, в последние годы в разговоре доминируют два имени: ГПТ-3 и ГПТ-4, который реализован в последней версии ChatGPT. Эти модели, разработанные OpenAI, оказали значительное влияние на различные отрасли, в том числе на анализ данных. В этой статье мы предоставим всестороннее сравнение GPT-4 и GPT-3, обсудим их функции, возможности и то, как они произвели революцию в анализе данных и других задачах.
GPT-3: революционная языковая модель ИИ
GPT-3, или Generative Pre-trained Transformer 3, был выпущен OpenAI в 2020 году. Он ознаменовал значительный скачок в возможностях языковых моделей ИИ из-за своего огромного размера и сложности. Обладая 175 миллиардами параметров, GPT-3 может генерировать человекоподобный текст и выполнять широкий спектр задач, таких как перевод, обобщение и даже генерация кода.
Одним из наиболее значительных вкладов GPT-3 стал анализ данных. Он может легко генерировать коды Pythonc и помогать аналитикам данных анализировать большие объемы данных, выявлять закономерности и быстро получать ценные сведения. Однако, несмотря на впечатляющие возможности ГПТ-3, возможности для совершенствования.
GPT-4: новый рубеж в языковых моделях ИИ
GPT-4, преемник GPT-3, обладал еще более впечатляющими функциями и возможностями. Благодаря большему количеству параметров и передовым методам обучения GPT-4 установил новые стандарты для языковых моделей ИИ.
Разработчики интегрировали GPT-3 в различные приложения, такие как ЧатGPT и GitHub Copilot. ЧатGPT, например, позволял пользователям вести увлекательные человеческие разговоры с ИИ. GitHub Copilot, с другой стороны, предложил разработчикам инструмент завершения кода на основе ИИ, что сделало программирование более эффективным.
Выпуск GPT-4 также привел к разработке новых инструментов, таких как Канариес РАТ (откроется в новой вкладке)который интегрирует GPT-4 в Автоматизированный рабочий процесс для Исследовательский анализ данных. Вы можете мгновенно получать информацию с помощью механизма расширенной аналитики на базе искусственного интеллекта и мгновенно создавать красивые многомерные визуализации данных.
Другие примеры включают: Второй пилот Office 365, который интегрирует GPT-4 в приложения Microsoft Office. Эта интеграция позволяет пользователям извлекать выгоду из предложений и идей на основе ИИ при работе с документами, электронными таблицами и презентациями.
Влияние на анализ данных
И GPT-3, и GPT-4 оказали значительное влияние на анализ данных. Они оптимизировали рабочие процессы, улучшили визуализацию данных и упростили процесс принятия решений. Используя эти языковые модели ИИ, аналитики данных теперь могут более эффективно выявлять закономерности и причинно-следственные связи из обширных наборов данных.
Например, такие инструменты, как ChatGPT RATH, включают в себя мощь языковых моделей ИИ, чтобы помочь пользователям создавать многомерные визуализации данных без знаний программирования. Благодаря простому интерфейсу перетаскивания пользователи могут быстро получать ценные сведения и принимать решения на основе данных.
Проблемы и ограничения
Несмотря на впечатляющие возможности GPT-3 и GPT-4, все еще существуют проблемы и ограничения. Одной из проблем является возможность злонамеренного использования созданного ИИ контента, например, для создания поддельных новостей или дипфейков. Кроме того, обе модели являются ресурсоемкими, что может привести к высоким вычислительным затратам.
Кроме того, существует проблема «черного ящика» этих моделей. Несмотря на то, что они могут давать впечатляющие результаты, понимание причин, лежащих в основе их результатов, может быть сложным, что может привести к потенциальным предубеждениям и неточностям.
Часто задаваемые вопросы
GPT-4 лучше, чем GPT-3?
Да, GPT-4 обычно считается улучшением по сравнению с GPT-3. Он был обучен на большем наборе данных и имеет больше параметров, что позволяет генерировать более точные и релевантные ответы. Однако, как и в случае любой модели ИИ, качество выходных данных зависит от конкретного варианта использования и введенных данных.
Чем GPT-4 отличается от GPT-3?
GPT-4 основан на достижениях GPT-3 и улучшен в нескольких ключевых областях, таких как:
- Большой набор обучающих данных: GPT-4 был обучен на еще большем наборе данных, что позволяет ему иметь более широкое понимание различных тем.
- Дополнительные параметры: GPT-4 имеет больше параметров, чем GPT-3, что может улучшить его способность генерировать релевантные и точные ответы.
- Повышенная производительность: GPT-4 обычно лучше справляется с задачами понимания и генерации естественного языка.
Придет GPT-4?
GPT-4 официально выпущен OpenAI 14 марта 2023 года.
Заключение
Достижения в языковых моделях ИИ, представленные GPT-3 и GPT-4, несомненно, произвели революцию в анализе данных и различных других областях. Их возможности привели к разработке таких инструментов, как ChatGPT, GitHub Copilot и Microsoft 365 Office Copilot. Для аналитиков данных, которые ищут вариант для автоматизированного исследовательского анализа данных с расширенным механизмом расширенной аналитики, мы предлагаем вам попробовать ChatGPT RATH, инструмент с открытым исходным кодом.