GPT-3 vs. GPT-4: Jaka jest różnica?

Ewolucja modeli językowych AI była niezwykła, a każda iteracja przynosiła znaczące ulepszenia. GPT-3 i GPT-4 mają te same podstawowe ramy, oba przechodzą obszerne szkolenie wstępne na ogromnych zbiorach danych i dostrajanie w celu ograniczenia szkodliwych, nieprawidłowych lub niepożądanych reakcji. Jednak różnice w rozmiarze zbioru danych i mocy obliczeniowej prowadzą do poważnych różnic w ich możliwościach.

W tym artykule szczegółowo opisano postępy i różnice między GPT-3 i GPT-4, podkreślając ewolucję tych modeli, aby zapewnić lepszą wydajność i wszechstronność.

Szybkie podsumowanie GPT-3 i GPT-4

Zanim przejdziemy do kluczowych różnic między GPT-3 i GPT-4, rzućmy okiem na to, jak powstały te modele.

GPT-3

GPT-3, wydany w czerwcu 2020, to trzecia wersja serii GPT opracowanej przez OpenAI. Ma 175 miliardów parametrów i został wstępnie przeszkolony na podstawie ponad 1 biliona słów z różnych źródeł internetowych, co czyni go jednym z najpotężniejszych modeli językowych w momencie jego wydania. GPT-3 może wykonywać szeroki zakres zadań, od generowania kodu po tłumaczenie językowe, przy minimalnym specjalistycznym przeszkoleniu.

GPT-4

GPT-4, wydany w marcu 2023 r., opiera się na fundamentach ustanowionych przez GPT-3 ze znaczącymi ulepszeniami. Wprowadza możliwości multimodalne, umożliwiające przetwarzanie zarówno tekstu, jak i obrazów oraz ma dłuższe okno kontekstowe, obsługujące do 128 000 tokenów w wariancie Turbo. Chociaż dokładna liczba parametrów GPT-4 pozostaje nieujawniona, przypuszcza się, że jest ona znacznie wyższa niż GPT-3, co umożliwia rozwiązywanie bardziej złożonych problemów z większą dokładnością i wydajnością. W maju 2024 roku OpenAI wprowadziło GPT-4o, swój najnowszy model, jeszcze bardziej zwiększając możliwości serii GPT.

Różnice między GPT-3 i GPT-4

Kluczowe różnice między GPT-3 i GPT-4 podkreślają znaczący postęp w technologii sztucznej inteligencji. Postęp ten można najlepiej zrozumieć, badając różne czynniki, takie jak rozmiar modelu, wydajność, możliwości, uprzedzenia i cena.

Rozmiar modelu

Modele AI często mierzy się na podstawie ich rozmiaru. Rozmiar ten jest określony przez ilość danych wykorzystanych do wstępnego uczenia i liczbę parametrów w architekturze modelu.

W fazie przedtreningowej model przetwarza i uczy się wzorców z ogromnego zbioru danych tekstowych. Jak wspomniano wcześniej, GPT-3 został wstępnie przeszkolony na podstawie ponad 1 biliona słów ze stron internetowych i książek. Rozmiar danych szkoleniowych GPT-4 nie został jeszcze ujawniony, ale przypuszcza się, że jest większy niż GPT-3 ze względu na ulepszone możliwości modelu.

Liczba parametrów odnosi się do całkowitych wartości lub wag modelu, które są aktualizowane podczas procesu uczenia w celu optymalizacji jego wydajności w zadaniach językowych. Większa liczba parametrów często oznacza, że ​​jest to bardziej złożony model, który może obsługiwać skomplikowane zadania i generować dopracowany tekst. GPT-3 ma 175 miliardów parametrów, podczas gdy według plotek GPT-4 ma znacznie więcej, prawdopodobnie sięgając bilionów, chociaż dokładna liczba pozostaje nieujawniona.

Należy jednak pamiętać, że sama większa liczba parametrów niekoniecznie przekłada się na większą wydajność. Rozmiar modelu to jeden z czynników, ale jakość danych szkoleniowych, architektura modelu i procedury szkoleniowe również znacząco wpływają na rzeczywiste możliwości modelu.

Niemniej jednak znaczny wzrost danych szkoleniowych i parametrów modelu dla GPT-4 stanowi zauważalny wzrost skali, który poprawił wydajność w porównaniu z GPT-3 w wielu testach porównawczych. I chociaż nie będziemy znać szczegółowych informacji na temat rozmiaru modelu GPT-4o, oczekuje się, że będzie on jeszcze bardziej zaawansowany niż GPT-3 i GPT-4.

Wydajność

OpenAI przetestowało GPT-4 w wielu testach porównawczych i stwierdziło, że znacznie przewyższa ono GPT-3.5. Te testy porównawcze obejmowały wyniki testów takich jak egzamin adwokacki i SAT oraz oceny wykonane specjalnie na potrzeby modeli uczenia maszynowego.

Przyjrzyjmy się czynnikom wpływającym na lepszą wydajność GPT-4.

Wyższy poziom dokładności

Większy model GPT-4 oznacza, że ​​może reagować z większą dokładnością niż GPT-3. Według OpenAI uzyskał on w ocenie dokładności wynik o 40 procent lepszy niż GPT-3.5. Lepiej także odróżnia stwierdzenia prawdziwe od niepoprawnych.

Lepsze zrozumienie kontekstu

W porównaniu do GPT-3, GPT-4 ma większe okno kontekstowe. Jest to próg ilości informacji, które model może przetworzyć przed utratą kontekstu. Informacje te są mierzone w tokenach. Po wprowadzeniu podpowiedzi model dzieli ją na fragmenty tekstu zwane tokenami w celu ich przetworzenia. Okno kontekstowe GPT-4 sięga do 128 000 tokenów (jeśli używasz Turbo), podczas gdy GPT-3.5 osiąga maksymalnie 16 385 tokenów.

Lepsze zrozumienie niuansów

GPT-4 przewyższa GPT-3 w rozumieniu emocji i indywidualnych stylów komunikacji, czyniąc go bardziej dostępnym i zdolnym do tworzenia bardziej autentycznych treści. GPT-4o jeszcze bardziej rozszerza te możliwości. Może przetwarzać tekst, dźwięk, obrazy i filmy, umożliwiając zrozumienie szerszego zakresu informacji i reagowanie na nie. Dzięki temu interakcja z komputerem jest dla użytkowników bardziej naturalna i intuicyjna.

Zdolność adaptacji

GPT-4 jest bardziej elastyczny niż GPT-3. Ta jakość, którą OpenAI nazywa sterowalnością, pozwala dostosować styl wyników modelu. Poprzednie modele GPT zostały dostrojone tak, aby generować odpowiedzi w określonym głosie i tonie. GPT-4 zapewnia większą kontrolę, umożliwiając zdefiniowanie atrybutów, takich jak pożądany ton, styl i poziom szczegółowości. Możesz udostępnić niestandardowe szablony odpowiedzi, aby poinformować GPT-4, jak odpowiadać na Twoje monity.

Na przykład programista tworzący aplikację obsługiwaną przez GPT-4 dla firm prawniczych może poinstruować model, aby „odpowiadał formalnym tonem odpowiednim dla dokumentacji prawnej”. Lub indywidualny użytkownik ChatGPT (z wybraną opcją GPT-4) może poprosić modelkę o radę z instrukcją, aby „reagować jak wspierający life coach, który unika ostrej krytyki”. GPT-4 będzie zgodny z tymi pożądanymi stylami i zapewni lepszą reakcję.

Możliwości i zastosowania

Ogólnie rzecz biorąc, modele GPT są bardzo elastyczne i mogą obsługiwać wiele przypadków użycia. Tym, co wyróżnia GPT-4, jest jego wydajność, możliwości adaptacji i możliwości przesyłania obrazów. Oto, w jaki sposób te czynniki umożliwiają GPT-4 lepsze działanie niż GPT-3 w typowych zastosowaniach.

Multimodalność

Jedną z najbardziej znaczących różnic między GPT-3 i GPT-4 jest multimodalność. Podczas gdy GPT-3 jest unimodalny i może przetwarzać i generować tylko tekst, GPT-4 wprowadził możliwość przetwarzania zarówno tekstu, jak i obrazów. Najnowszy model, GPT-4o, jeszcze bardziej rozszerza te możliwości multimodalne:

• Tryby wprowadzania danych: GPT-4o akceptuje dane wejściowe w formatach tekstowych, audio, graficznych i wideo
• Metody wyjściowe: może generować dane wyjściowe w postaci tekstu, dźwięku i obrazu

Możliwości audio GPT-4o są szczególnie zaawansowane. Może przetwarzać sygnały audio i reagować na nie z niezwykłą szybkością, generując odpowiedzi w ciągu zaledwie 232 milisekund, przy średnim czasie reakcji wynoszącym 320 milisekund. Dla porównania średni czas reakcji człowieka w rozmowie wynosi około 200-300 milisekund. Oznacza to, że GPT-4o może prowadzić rozmowy audio w tempie ściśle naśladującym naturalną mowę ludzką, co stanowi znaczący krok w kierunku rozmów w czasie rzeczywistym za pomocą narzędzi AI.

Obecnie zaawansowane funkcje multimodalne (np. wykorzystanie wideo jako sygnału wejściowego) GPT-4o nie są powszechnie dostępne. Są one dostępne przede wszystkim w ramach selektywnej współpracy i testów beta z ograniczoną grupą partnerów. Oczekuje się szerszego dostępu w miarę ciągłego udoskonalania i wdrażania tych możliwości przez OpenAI.

Oprócz możliwości multimodalnych, GPT-4 może wykonywać zadania, których GPT-3 nie może, takie jak:

• Wyodrębnianie kluczowych punktów danych i trendów z zestawu wykresów lub wykresów.
• Tworzenie opisów obrazów z uwzględnieniem tego, co czyni je interesującymi, zabawnymi lub smutnymi.
• Transkrypcja zdjęć tekstów, np. odręcznych listów lub dokumentów historycznych.
• Napisanie kodu podstawowego projektu strony internetowej poprzez przesłanie makiety układu.
• Zapewnienie większego kontekstu w podpowiedziach, wykraczającego poza to, co można przekazać za pomocą samego tekstu.

Tworzenie treści

GPT-3 i GPT-4 mogą tworzyć oryginalne treści tekstowe do komunikacji osobistej, dokumentów biznesowych i przedsięwzięć twórczych. GPT-4 nie tylko lepiej generuje tekst w Twoim konkretnym stylu, ale także może dłużej zachować spójność swoich odpowiedzi. Możesz użyć tych funkcji, aby na przykład napisać całe opowiadanie lub efektywnie wygenerować serię powitalnych e-maili dla klientów w małej firmie.

Chociaż modele GPT mają imponujące możliwości tworzenia treści, dobrym pomysłem na znalezienie odpowiedniego dopasowania jest zapoznanie się z innymi narzędziami do pisania opartymi na sztucznej inteligencji, takimi jak Gramatyka. Dzięki Grammarly nie musisz przeskakiwać między kartami, aby uzyskać zawartość wygenerowaną przez sztuczną inteligencję. Rozszerzenie Grammarly działa w przeglądarce internetowej oraz w programach takich jak Microsoft Word, dzięki czemu możesz łatwo uzyskać pomoc w tworzeniu treści w narzędziach, z których już korzystasz.

Pomoc przy kodzie

Chociaż zarówno GPT-3, jak i GPT-4 dobrze radzą sobie z pisaniem kodu, wyjaśnianiem fragmentów kodu i sugerowaniem ulepszeń, GPT-4 wykazuje lepszą wydajność w tej dziedzinie. Działa z większą efektywnością i dokładnością przy obsłudze zadań związanych z kodowaniem. Co więcej, GPT-4 może z większą łatwością wykonywać dłuższe zadania związane z kodowaniem.

Zasilanie chatbotów

GPT-3 i GPT-4 służą jako podstawa dla chatbotów, które nawiązują kontakt z ludźmi w naturalny, konwersacyjny sposób, takich jak ChatGPT. Ponieważ GPT-4 lepiej rozumie niuanse, rozmowy z chatbotami GPT-4 wydają się bardziej naturalne i autentyczne. Może reagować z większą wrażliwością na emocje i lepiej wykrywać ludzkie subtelności, takie jak idiomy, odniesienia kulturowe i figury retoryczne.

GPT-4 sprawia również, że chatboty są bardziej dostępne, ponieważ działają lepiej niż GPT-3.5 w różnych językach.

Wspomaganie zadań akademickich

Nauczyciele mogą używać modeli GPT do tworzenia niestandardowych quizów, planów lekcji i materiałów edukacyjnych. Modele potrafią także rozumować, co pozwala im wyjaśniać złożone tematy, takie jak pojęcia matematyczne i pytania filozoficzne.

GPT-4 przewyższa GPT-3 w bardziej zaawansowanych aplikacjach. Na przykład, podczas gdy GPT-3.5 uzyskał 1 na egzaminie AP Calculus, GPT-4 uzyskał 4.

Pomoc w badaniach

Możesz używać modeli GPT, aby uczyć się na wiele tematów, odkrywać nowe koncepcje i uzyskiwać odpowiedzi na często zadawane pytania. Istnieją jednak ograniczenia co do aktualności tych informacji. GPT-3 został przeszkolony na dużych ilościach danych, ale nie jest aktualny. Limit wiedzy dla GPT-3.5 przypada na styczeń 2022 r. W przypadku GPT-4 granica wiedzy może różnić się od września 2021 r. do grudnia 2023 r., w zależności od wersji.

Podsumowanie istniejącej treści

Zarówno GPT-3, jak i GPT-4 umożliwiają wstawienie istniejącej treści do zachęty i wygenerowanie podsumowania. Możesz dostosować podsumowanie do swoich wymagań, np. liczby słów, formatowania czy poziomu ocen. Ponieważ GPT-4 ma dłuższe okno kontekstowe, można go używać do podsumowywania dłuższych fragmentów tekstu. Możesz także poprosić, aby podsumowanie spełniało bardziej szczegółowe wymagania, takie jak kierowanie do określonej grupy odbiorców lub nawet generowanie tekstu w innym języku.

Burza mózgów

Modele GPT mogą dostarczać pomysłów na takie rzeczy, jak kreatywne projekty, wydarzenia i nazwy produktów. Mogą także pomóc w znalezieniu pomysłów na rozwiązanie złożonych problemów. Mogą na przykład zaproponować pomysły na wykorzystanie automatyzacji do usprawnienia czasochłonnego i skomplikowanego procesu. Ze względu na zdolność do uchwycenia niuansów, GPT-4 może zapewnić bardziej dostosowaną listę pomysłów niż GPT-3. Możesz także dodać dodatkowe szczegóły do ​​podpowiedzi burzy mózgów, przesyłając obrazy.

Stronniczość i bezpieczeństwo

Minimalizowanie toksycznych reakcji jest ciągłym problemem generatywnej sztucznej inteligencji. GPT-4 jest ogólnie lepszy niż GPT-3 w zapobieganiu stronniczym i dyskryminującym reakcjom oraz rozpoznawaniu problematycznych słów w podpowiedziach. Jednak badacze odkryli, że w porównaniu z GPT-3 łatwiej jest oszukać GPT-4, aby ignorował bariery ochronne i generował szkodliwe reakcje. Jak się okazuje, funkcja sterowności, która ułatwia dostosowanie GPT-4 do własnych potrzeb, ułatwia także jailbreak modelu.

cennik

Najnowsza wersja GPT-3, GPT-3.5, jest dostępna bezpłatnie poprzez ChatGPT. Aby uzyskać dostęp do GPT-4, potrzebujesz konta ChatGPT Plus, którego cena zaczyna się od 20 USD miesięcznie. Dla programistów dostęp do API GPT-4o jest około 50 procent tańszy niż GPT-4 Turbo, a jednocześnie oferuje 5 razy wyższe limity szybkości.

Ulepszone możliwości wielojęzyczne

Ponieważ szkolono ich w oparciu o dane internetowe, poprzednie modele GPT wykazywały tendencję do języków, które są szerzej reprezentowane w Internecie. Jednakże GPT-4 wykazuje lepszą wydajność w szerszej gamie języków w porównaniu do GPT-3.5 w języku angielskim. Obejmuje to lepsze możliwości obsługi języków takich jak suahili i łotewski, które mają bardziej ograniczoną obecność w Internecie niż angielski i francuski. GPT-4o kontynuuje ten trend, wykazując jeszcze większą poprawę w językach innych niż angielski.

Wniosek

Ewolucja modeli GPT z GPT-3 do GPT4, a obecnie GPT-4o, oznacza znaczący postęp w przetwarzaniu języka AI. GPT-3 postawił wysoką poprzeczkę dzięki możliwości generowania tekstu, wyjaśniania pojęć i pisania kodu. GPT-4 podniósł tę poprzeczkę, wprowadzając przetwarzanie obrazu i lepsze zrozumienie języka. GPT-4o przesuwa granice dalej dzięki przetwarzaniu audio i wideo, szybszym reakcjom, ulepszonym możliwościom wielojęzycznym i opłacalności.

Te udoskonalenia rozszerzają potencjał sztucznej inteligencji w różnorodnych zastosowaniach, od zadań kreatywnych po złożone rozwiązywanie problemów. W miarę ewolucji modeli GPT będą oferować coraz bardziej wyrafinowane możliwości, które obniżają barierę wejścia na rynek w takich dziedzinach, jak projektowanie, inżynieria i analiza danych. Niektórzy eksperci twierdzą, że prawdopodobnie przejdziemy na role, w których zarządzamy naszymi modelami sztucznej inteligencji, kierując, udoskonalając i delegując, zamiast wykonywać zadania od zera.