Следующая статья поможет вам: GPT-3 против GPT-4 | Какая разница?
Модели генеративного предварительно обученного трансформатора (GPT) произвели фурор в мире искусственного интеллекта. Благодаря улучшенной производительности по сравнению с существующими архитектурами нейронных сетей и беспрецедентному масштабу эти модели обработки языка произвели революцию в искусственном интеллекте на основе естественного языка.
Generative Pre-Trained Transformer 3 (GPT-3) и Generative Pre-Trained Transformer 4 (GPT-4) — два новейших инструмента для разработки и улучшения искусственного интеллекта (ИИ). GPT-3 был выпущен в мае 2020 года, а его преемник, GPT-4, как предполагается, будет выпущен для публики в начале 2023 года. Оба GPT будут предлагать расширенные возможности для обработки естественного языка, но между ними есть некоторые существенные различия.
Что такое GPT?
А Генеративный предварительно обученный преобразователь (GPT) представляет собой сложную архитектуру нейронной сети, используемую для обучения больших языковых моделей (LLM). Он использует большое количество общедоступного интернет-текста для имитации человеческого общения.
Языковая модель GPT может использоваться для предоставления решений искусственного интеллекта, которые решают сложные коммуникационные задачи. Благодаря LLM на основе GPT компьютеры могут выполнять такие операции, как суммирование текста, машинный перевод, классификация и генерация кода. GPT также позволяет создавать диалоговый ИИ, способный отвечать на вопросы и предоставлять ценную информацию об информации, которой подверглись модели.
Начните работу с собственным разговорным чат-ботом с искусственным интеллектом
GPT — это только текстовая модель. Сосредоточение внимания только на генерации текста позволяет искусственному интеллекту более эффективно перемещаться по тексту и анализировать его, не отвлекаясь. Хотя GPT-3 — это только текстовая модель, мы до сих пор не знаем, продолжится ли GPT-4 в этом направлении или это будет мультимодальная нейронная сеть.
Почему GPT так важен?
GPT представляет собой революцию в способах создания текстового контента, генерируемого ИИ. Модели GPT с параметрами обучения, исчисляемыми сотнями миллиардов, невероятно умны и имеют значительное преимущество перед всеми предыдущими версиями языковых моделей.
Использование тега издателя Google
GPT может применяться в широком спектре приложений, таких как:
- Создание контента: От поэзии 18-го века до SQL-запросов, модели GPT могут получать любые подсказки, и они начнут выдавать согласованные и похожие на человеческие текстовые результаты.
- Резюме текста: Имея возможность генерировать плавный человекоподобный текст, GPT-4 сможет переинтерпретировать текстовый документ любого типа и сформировать его интуитивно понятное резюме благодаря своей способности генерировать беглый, человекоподобный текст. Это полезно для сжатия больших объемов данных для более эффективного сбора и анализа информации.
- Отвечая на вопросы: Одной из основных возможностей программного обеспечения GPT является его способность понимать речь, включая вопросы. Кроме того, он может предоставить точные ответы или подробные объяснения, в зависимости от потребностей пользователя. Это означает, что функции обслуживания клиентов и технической поддержки могут быть значительно улучшены с помощью решений на базе GPT-4.
- Машинный перевод: Задачи языкового перевода, выполняемые программным обеспечением на базе GPT, выполняются мгновенно и точно. Обучая ИИ на больших наборах данных уже переведенного материала, можно повысить его точность и беглость. На самом деле GPT может не только переводить с одного языка на другой. Модели искусственного интеллекта GPT могут даже брать легальную речь и превращать ее в простой естественный язык.
- Безопасность на базе ИИ: Поскольку ИИ GPT способен распознавать текст, его можно использовать для идентификации любой формы языка. Эту возможность можно использовать для идентификации и пометки определенных типов связи, чтобы можно было более эффективно выявлять и обрабатывать опасный интернет-контент.
- Разговорный ИИ: Технология чат-ботов, разработанная с использованием программного обеспечения GPT, может стать невероятно умной. Это позволяет создавать виртуальных помощников с машинным обучением, способных помочь профессионалам выполнять свои задачи независимо от отрасли. Например, разговорный ИИ в сфере здравоохранения можно использовать для анализа данных пациентов, чтобы предлагать диагнозы и варианты лечения.
- Создание приложения: Модели искусственного интеллекта, подобные GPT, могут стать способными создавать приложения и инструменты компоновки с минимальной обратной связью с человеком. По мере того, как они продолжают совершенствоваться, возможно, они создают еще больше кода, используемого для создания плагинов и других типов программного обеспечения, просто с описанием того, чего вы хотите достичь.
В чем разница между GPT-3 и GPT-4?
GPT-4 обещает огромный скачок в производительности по сравнению с GPT-3, включая улучшение генерации текста, имитирующего поведение человека и модели скорости.
GPT-4 может выполнять языковой перевод, суммирование текста и другие задачи более универсальным и адаптируемым образом. Программное обеспечение, обученное с его помощью, сможет с большей точностью определять намерения пользователей, даже если человеческая ошибка мешает выполнению инструкций.
Больше мощности в меньшем масштабе
Предполагается, что GPT-4 лишь немного больше, чем GPT-3. Новая модель устраняет ошибочное представление о том, что единственный способ стать лучше — это стать больше, полагаясь больше на параметры машинного обучения, чем на размер. Хотя он по-прежнему будет больше, чем большинство нейронных сетей предыдущего поколения, его размер не будет так важен для его производительности.
Некоторые из последних языковых программных решений реализуют невероятно плотные модели, более чем в три раза превышающие размер GPT-3. Однако размер сам по себе не обязательно приводит к повышению уровня производительности. Напротив, меньшие модели кажутся наиболее эффективным способом тренировки цифрового интеллекта. Многие компании переходят на более мелкие системы и извлекают из этого выгоду. Мало того, что их производительность повышается, они также могут снизить свои вычислительные затраты, углеродный след и входные барьеры.
Революция в оптимизации
Одним из самых больших недостатков языковых моделей являются ресурсы, которые идут на их обучение. Компании часто решают обменять точность на более низкую цену, что приводит к явно недооптимизированным моделям ИИ. Часто искусственный интеллект обучается только один раз, что не позволяет ему получить лучший набор гиперпараметров для скорости обучения, размера пакета и длины последовательности, среди других функций.
Долгое время считалось, что на производительность модели в основном влияет ее размер. Это привело к тому, что многие крупные компании, включая Google, Microsoft и Facebook тратить большие суммы капитала на строительство самых больших систем. Однако этот метод не учитывал объем данных, которые передавались моделям.
Совсем недавно было показано, что настройка гиперпараметров является одним из наиболее значительных факторов повышения производительности. Однако это недостижимо для более крупных моделей. Новые модели параметризации можно обучить за небольшую часть стоимости в меньшем масштабе, чтобы затем перенести гиперпараметры в более крупную систему практически без затрат.
Благодаря этому GPT-4 не обязательно должен быть намного больше, чем GPT-3, чтобы быть более мощным. Его оптимизация основана на улучшении переменных, отличных от размера модели, таких как данные более высокого качества, хотя мы не сможем получить полную картину, пока она не будет выпущена. Невероятные результаты во всех тестах могут быть достигнуты с помощью точно настроенного GPT-4, способного использовать правильный набор гиперпараметров, оптимальные размеры моделей и точное количество параметров.
Что это будет означать для языкового моделирования?
GPT-4 — это огромный шаг вперед в области технологии обработки естественного языка. Он может стать бесценным инструментом для всех, кому нужно генерировать текст.
Основное внимание в GPT-4 уделяется расширению функциональных возможностей и более эффективному использованию ресурсов. Вместо того, чтобы полагаться на большие модели, он оптимизирован, чтобы извлечь максимальную пользу из более мелких. При достаточной оптимизации маленькие модели могут не отставать от самых больших моделей и даже превосходить их. Более того, внедрение меньших моделей позволяет создавать более экономичные и экологически безопасные решения.
Как работает понимание естественного языка (NLU)?
Что это значит для пользователей и бизнеса?
Хотя средний пользователь Интернета может не заметить больших изменений после внедрения GPT-4, он изменит способ работы многих компаний. GPT-4 сможет генерировать огромное количество контента с невероятной скоростью, позволяя компаниям управлять различными аспектами своего бизнеса с помощью искусственного интеллекта.
Компании, получившие GPT-4, получают возможность автоматически генерировать контент, экономя время и деньги и расширяя охват. Поскольку технология может работать с любым текстом, практическое применение GTP-4 практически безгранично.
Как это может способствовать развитию моего бизнеса?
Акцент GPT-4 на функциональности приводит к повышению операционной эффективности. Предприятия могут использовать ИИ для расширения своих усилий по поддержке клиентов, своих стратегий создания контента и даже для улучшения продаж и маркетинговой деятельности.
GPT-4 позволяет компаниям:
- Создавайте большие объемы контента: Усовершенствованные языковые модели следующего поколения позволяют компаниям создавать высококачественный контент в очень короткие сроки. Например, компания может полагаться на искусственный интеллект для постоянного создания контента для социальных сетей. Это помогает бизнесу сохранять хорошее присутствие в Интернете, не задумываясь об этом.
- Расширение возможностей поддержки клиентов: ИИ, способный давать человеческие ответы, невероятно полезен для поддержки клиентов. Предоставляя четкие ответы на запросы клиентов, решения ИИ могут справиться с подавляющим большинством распространенных ситуаций поддержки клиентов. Это помогает сократить количество обращений в службу поддержки, а также предоставляет клиентам более прямой способ получения ответов.
- Персонализируйте маркетинговый опыт: Благодаря GPT-4 будет проще создавать рекламный контент, ориентированный на различные демографические группы. ИИ может создавать целевой контент и рекламу, которые более актуальны для людей, которые будут их потреблять. Эта стратегия может помочь увеличить коэффициент конверсии среди онлайн-пользователей.
Какое влияние это окажет на создание программного обеспечения?
Ожидается, что GPT-4 продолжит оказывать влияние на индустрию разработки программного обеспечения. Разработчики могут рассчитывать на помощь ИИ при создании кода для новых программ, чтобы автоматизировать большую часть повторяющихся задач ручного программирования.
В чем важность GPT?
В заключение, GPT-3 и GPT-4 представляют собой важные достижения в области языковых моделей. Принятие GPT-3 во множестве приложений стало доказательством большого интереса к технологии и сохраняющегося потенциала для ее будущего. Хотя GPT-4 еще не выпущен, ожидается, что он получит значительные улучшения, которые сделают эти мощные языковые модели еще более универсальными. Будет интересно посмотреть, как эти модели будут развиваться в будущем, поскольку они способны коренным образом изменить то, как мы общаемся с роботами и интерпретируем естественный язык.
Узнайте, какое влияние чат-бот может оказать на ваш бизнес
