GPT-3 vs. GPT-4: Care este diferența?

Evoluția modelelor de limbaj AI a fost remarcabilă, fiecare iterație aducând îmbunătățiri semnificative. GPT-3 și GPT-4 împărtășesc aceleași cadre de bază, ambele fiind supuse unei pregătiri prealabile extinse pe seturi de date vaste și ajustări fin pentru a reduce răspunsurile dăunătoare, incorecte sau nedorite. Cu toate acestea, dimensiunea setului de date și diferențele de putere de procesare duc la diferențe majore în capacitățile acestora.

Acest articol analizează progresele și diferențele dintre GPT-3 și GPT-4, subliniind modul în care aceste modele au evoluat pentru a oferi performanță și versatilitate îmbunătățite.

O recapitulare rapidă a GPT-3 și GPT-4

Înainte de a trece la diferențele cheie dintre GPT-3 și GPT-4, să aruncăm o privire rapidă asupra modului în care au apărut aceste modele.

GPT-3

GPT-3, lansat în iunie 2020, este a treia versiune a seriei GPT dezvoltată de OpenAI. Are 175 de miliarde de parametri și a fost antrenat în prealabil pe peste 1 trilion de cuvinte dintr-o gamă diversă de surse de internet, făcându-l unul dintre cele mai puternice modele de limbaj la momentul lansării sale. GPT-3 poate îndeplini o gamă largă de sarcini, de la generarea de cod până la traducerea limbii, cu o pregătire specifică minimă.

GPT-4

GPT-4, lansat în martie 2023, se bazează pe bazele puse de GPT-3 cu îmbunătățiri semnificative. Introduce capabilități multimodale, permițându-i să proceseze atât text, cât și imagini și are o fereastră de context mai lungă, gestionând până la 128.000 de jetoane în varianta Turbo. În timp ce numărul exact de parametri pentru GPT-4 rămâne nedezvăluit, se presupune că este semnificativ mai mare decât GPT-3, permițându-i să rezolve probleme mai complexe cu o mai mare acuratețe și eficiență. În mai 2024, OpenAI a introdus GPT-4o, cel mai recent model al său, avansând și mai mult capacitățile seriei GPT.

Diferențele dintre GPT-3 și GPT-4

Diferențele cheie dintre GPT-3 și GPT-4 evidențiază progrese semnificative în tehnologia AI. Aceste progrese pot fi înțelese cel mai bine examinând diferiți factori, cum ar fi dimensiunea modelului, performanța, capacitățile, prejudecățile și prețurile.

Dimensiunea modelului

Modelele AI sunt adesea măsurate după dimensiunea lor. Această dimensiune este determinată de cantitatea de date utilizate pentru pre-antrenament și de numărul de parametri din arhitectura modelului.

În timpul fazei de pre-instruire, modelul procesează și învață tipare dintr-un corpus masiv de date text. După cum am menționat mai devreme, GPT-3 a fost pre-antrenat pe peste 1 trilion de cuvinte de pe site-uri web și cărți. Dimensiunea datelor de antrenament GPT-4 nu a fost încă dezvăluită, dar se presupune că este mai mare decât GPT-3 datorită capacităților îmbunătățite ale modelului.

Numărul de parametri se referă la valorile totale ale modelului, sau ponderile, care sunt actualizate în timpul procesului de antrenament pentru a optimiza performanța acestuia la sarcinile lingvistice. Un număr mai mare de parametri înseamnă adesea că este un model mai complex care poate gestiona sarcini complicate și poate genera text nuanțat. GPT-3 are 175 de miliarde de parametri, în timp ce se zvonește că GPT-4 are mult mai mulți, poate ajunge la trilioane, deși numărul exact rămâne nedezvăluit.

Cu toate acestea, este important de reținut că mai mulți parametri nu se traduc neapărat într-o performanță mai puternică. Mărimea modelului este un factor, dar calitatea datelor de antrenament, arhitectura modelului și procedurile de antrenament au un impact semnificativ asupra capacităților reale ale unui model.

Cu toate acestea, creșterea substanțială a datelor de antrenament și a parametrilor modelului pentru GPT-4 reprezintă o extindere notabilă care a îmbunătățit performanța în comparație cu GPT-3 în multe benchmark-uri. Și, deși nu vom avea detalii specifice despre dimensiunea modelului GPT-4o, este de așteptat să fie și mai avansat decât GPT-3 și GPT-4.

Performanţă

OpenAI a testat GPT-4 pe o serie de benchmark-uri și a constatat că a depășit semnificativ GPT-3.5. Aceste criterii de referință au inclus scoruri la teste pentru lucruri precum examenul baroului și SAT și evaluări făcute special pentru modelele de învățare automată.

Să ne uităm la factorii care conduc la o performanță mai bună pentru GPT-4.

Nivele mai mari de precizie

Modelul mai mare al GPT-4 înseamnă că poate răspunde cu o precizie mai mare decât GPT-3. Potrivit OpenAI, a obținut un scor cu 40 la sută mai mare decât GPT-3.5 la o evaluare a preciziei. De asemenea, este mai bine să facă diferența între afirmațiile veridice și incorecte.

O mai bună înțelegere a contextului

În comparație cu GPT-3, GPT-4 are o fereastră de context mai mare. Acesta este pragul pentru cantitatea de informații pe care modelul o poate procesa înainte de a pierde contextul. Aceste informații sunt măsurate în jetoane. Când introduceți o solicitare, modelul îl descompune în bucăți de text numite jetoane pentru a o procesa. Fereastra de context a GPT-4 ajunge la 128.000 de jetoane (dacă utilizați Turbo), în timp ce GPT-3.5 ajunge la 16.385 de jetoane.

O mai bună înțelegere a nuanței

GPT-4 depășește GPT-3 în înțelegerea emoțiilor și a stilurilor individuale de comunicare, făcându-l mai accesibil și capabil să creeze conținut mai autentic. GPT-4o extinde aceste capabilități și mai mult. Poate procesa text, sunet, imagini și videoclipuri, permițându-i să înțeleagă și să răspundă la o gamă mai largă de informații. Acest lucru face interacțiunile cu computerele mai naturale și intuitive pentru utilizatori.

Adaptabilitate

GPT-4 este mai adaptabil decât GPT-3. Această calitate, pe care OpenAI o numește direcție, vă permite să modificați stilul ieșirii modelului. Modelele GPT anterioare au fost reglate fin pentru a genera răspunsuri într-o anumită voce și ton. GPT-4 vă oferă un control mai mare, permițându-vă să definiți atribute precum tonul, stilul și nivelul de specificitate dorit. Puteți oferi șabloane de răspuns personalizate pentru a spune GPT-4 cum să răspundă la solicitările dvs.

De exemplu, un dezvoltator care realizează o aplicație bazată pe GPT-4 pentru firme de avocatură poate instrui modelul să „răspundă cu un ton formal adecvat pentru documentația juridică”. Sau un utilizator individual pe ChatGPT (cu GPT-4 selectat) poate cere sfaturi modelului cu instrucțiunile de a „răspunde ca un antrenor de viață care susține și evită criticile dure”. GPT-4 se va conforma acestor stiluri dorite și vă va oferi răspunsuri mai bune.

Capabilitati si aplicatii

În general, modelele GPT sunt foarte flexibile și pot alimenta multe cazuri de utilizare. Ceea ce diferențiază GPT-4 este performanța, adaptabilitatea și capacitățile sale de încărcare a imaginilor. Iată cum acești factori permit GPT-4 să depășească GPT-3 în aplicațiile obișnuite.

Multimodalitate

Una dintre cele mai semnificative diferențe dintre GPT-3 și GPT-4 este multimodalitatea. În timp ce GPT-3 este unimodal și poate procesa și genera doar text, GPT-4 a introdus capacitatea de a procesa atât text, cât și imagini. Cel mai recent model, GPT-4o, extinde aceste capabilități multimodale și mai mult:

• Modalități de introducere: GPT-4o poate accepta introducerea în formate text, audio, imagine și video
• Modalități de ieșire: poate genera text, audio și imagini

Capacitățile audio ale GPT-4o sunt deosebit de avansate. Poate procesa și răspunde la intrările audio cu o viteză remarcabilă, generând răspunsuri în doar 232 de milisecunde, cu un timp mediu de răspuns de 320 de milisecunde. Pentru comparație, timpul mediu de răspuns uman într-o conversație este de aproximativ 200-300 de milisecunde. Aceasta înseamnă că GPT-4o se poate implica în conversații audio într-un ritm care imită îndeaproape vorbirea umană naturală, reprezentând un pas semnificativ către conversații în timp real cu instrumente AI.

În prezent, funcțiile multimodale avansate (de exemplu, utilizarea video ca intrare) ale GPT-4o nu sunt disponibile pe scară largă pentru public. Acestea sunt disponibile în principal prin colaborări selective și testare beta cu un set limitat de parteneri. Se anticipează un acces mai larg, deoarece OpenAI continuă să perfecționeze și să implementeze aceste capabilități.

Pe lângă capacitățile sale multimodale, GPT-4 poate îndeplini sarcini pe care GPT-3 nu le poate, cum ar fi:

• Extragerea punctelor de date cheie și a tendințelor dintr-un set de grafice sau diagrame.
• Crearea de descrieri ale imaginilor, inclusiv ceea ce le face interesante, amuzante sau triste.
• Transcrierea fotografiilor cu text, cum ar fi scrisori scrise de mână sau documente istorice.
• Scrierea codului pentru un design de bază de site web prin încărcarea unei machete de aspect.
• Oferirea de mai mult context pentru solicitări dincolo de ceea ce poate fi transmis doar prin text.

Crearea de conținut

GPT-3 și GPT-4 pot crea conținut original bazat pe text pentru comunicații personale, documente de afaceri și eforturi creative. Nu numai că GPT-4 este mai bun la generarea de text în stilul dvs. specific, dar poate și menține coerența răspunsurilor pentru mai mult timp. Puteți folosi aceste capacități pentru a ajuta la scrierea unor povești scurte complete, de exemplu, sau pentru a genera eficient o serie de e-mailuri de bun venit pentru clienții unei afaceri mici.

În timp ce modelele GPT au capacități impresionante de creare de conținut, explorarea altor instrumente de scriere AI, cum ar fi Grammarly, este o idee bună pentru a găsi potrivirea potrivită. Cu Grammarly, nu trebuie să săriți între file pentru a obține conținut generat de AI. Extensia Grammarly funcționează în browserul dvs. web și în programe precum Microsoft Word, astfel încât să puteți obține cu ușurință asistență pentru crearea de conținut în cadrul instrumentelor pe care le utilizați deja.

Asistență cu codul

În timp ce atât GPT-3, cât și GPT-4 au rezultate bune la scrierea codului, explicând fragmente de cod și sugerând îmbunătățiri, GPT-4 prezintă performanțe superioare în acest domeniu. Funcționează cu eficiență și acuratețe mai mari atunci când se ocupă de sarcini de codare. Mai mult, GPT-4 poate finaliza sarcini de codare mai lungi cu mai multă ușurință.

Alimentarea chatbot-urilor

GPT-3 și GPT-4 servesc drept fundație pentru chatboții care interacționează cu oamenii într-un mod natural, conversațional, cum ar fi ChatGPT. Deoarece GPT-4 înțelege mai bine nuanțele, conversațiile cu chatboții GPT-4 tind să fie mai naturale și mai autentice. Poate răspunde cu mai multă sensibilitate la emoții și poate detecta mai bine subtilitățile umane, cum ar fi idiomuri, referințe culturale și figuri de stil.

GPT-4 face, de asemenea, chatboții mai accesibili, deoarece funcționează mai bine decât GPT-3.5 în diferite limbi.

Sprijinirea sarcinilor academice

Educatorii pot folosi modele GPT pentru a crea chestionare personalizate, planuri de lecție și materiale educaționale. Modelele sunt, de asemenea, capabile să raționeze, ceea ce le permite să explice subiecte complexe, cum ar fi concepte matematice și întrebări filozofice.

GPT-4 depășește GPT-3 în aplicațiile mai avansate. De exemplu, în timp ce GPT-3.5 a obținut 1 la examenul AP Calculus, GPT-4 a obținut un 4.

Asistență la cercetare

Puteți folosi modele GPT pentru a afla despre multe subiecte, pentru a explora concepte noi și pentru a obține răspunsuri la întrebările frecvente. Cu toate acestea, există limitări cu privire la cât de oportună poate fi aceste informații. GPT-3 a fost instruit pe cantități mari de date, dar nu este actualizat. Limita de cunoștințe pentru GPT-3.5 este ianuarie 2022. Pentru GPT-4, limita de cunoștințe poate varia din septembrie 2021 până în decembrie 2023, în funcție de versiune.

Rezumarea conținutului existent

Atât GPT-3, cât și GPT-4 vă permit să inserați conținut existent în prompt și să generați un rezumat. Puteți adapta rezumatul la specificațiile dvs., cum ar fi numărul de cuvinte, formatarea sau nivelul de calificare. Deoarece GPT-4 are o fereastră de context mai lungă, o puteți folosi pentru a rezuma bucăți mai lungi de text. De asemenea, puteți solicita ca rezumatul să îndeplinească cerințe mai specifice, cum ar fi vizarea unui anumit public sau chiar generarea textului într-o altă limbă.

Idei de brainstorming

Modelele GPT pot oferi idei pentru lucruri precum proiecte creative, evenimente și nume de produse. De asemenea, vă pot ajuta să veniți cu idei pentru rezolvarea unor probleme complexe. De exemplu, ei pot oferi idei despre cum să utilizați automatizarea pentru a eficientiza un proces complicat și consumatoare de timp. Datorită capacității sale de a înțelege nuanțele, GPT-4 poate oferi o listă de idei mai adaptată decât GPT-3. De asemenea, puteți adăuga detalii suplimentare la promptul dvs. de brainstorming încărcând imagini.

Prejudecăți și siguranță

Minimizarea răspunsurilor toxice este o problemă continuă pentru IA generativă. GPT-4 este, în general, mai bun decât GPT-3 la prevenirea răspunsurilor părtinitoare și discriminatorii și recunoașterea cuvintelor problematice în prompturi. Cu toate acestea, cercetătorii au descoperit că, în comparație cu GPT-3, este mai ușor să păcăliți GPT-4 să-și ignore balustradele și să genereze răspunsuri dăunătoare. După cum se dovedește, caracteristica de direcție care face mai ușoară personalizarea GPT-4 la nevoile dvs. face, de asemenea, mai ușoară să faceți jailbreakul modelului.

Prețuri

Cea mai recentă versiune de GPT-3, GPT-3.5, este disponibilă gratuit prin ChatGPT. Pentru a accesa GPT-4, aveți nevoie de un cont ChatGPT Plus, care începe de la 20 USD pe lună. Pentru dezvoltatori, accesul la API GPT-4o este cu aproximativ 50% mai ieftin decât GPT-4 Turbo, oferind, de asemenea, limite de rată de 5 ori mai mari.

Capacități multilingve îmbunătățite

Deoarece sunt instruiți pe date de pe internet, modelele GPT anterioare au prezentat o părtinire față de limbi care sunt mai larg reprezentate online. Cu toate acestea, GPT-4 demonstrează performanțe îmbunătățite într-o gamă mai largă de limbi în comparație cu modul în care funcționează GPT-3.5 în limba engleză. Aceasta include capacități mai bune în limbi precum swahili și letonă, care au o prezență online mai limitată decât engleza și franceza. GPT-4o continuă această tendință, arătând îmbunătățiri și mai semnificative în limbile non-engleze.

Concluzie

Evoluția modelelor GPT de la GPT-3 la GPT4, iar acum GPT-4o, marchează salturi semnificative în procesarea limbajului AI. GPT-3 a stabilit o bară înaltă cu capacitatea sa de a genera text, explica concepte și scrie cod. GPT-4 a ridicat această ștachetă prin introducerea procesării imaginilor și a îmbunătățirii înțelegerii limbajului. GPT-4o depășește limitele mai mult cu procesarea audio și video, răspunsuri mai rapide, capacități multilingve îmbunătățite și rentabilitate.

Aceste progrese extind potențialul AI în diverse aplicații, de la sarcini creative până la rezolvarea de probleme complexe. Pe măsură ce modelele GPT continuă să evolueze, acestea vor oferi capabilități din ce în ce mai sofisticate care reduc bariera de intrare în domenii precum design, inginerie și analiza datelor. Unii experți susțin că este posibil să trecem la roluri în care ne gestionăm modelele AI, îndrumând, perfecționând și delegând, mai degrabă decât executând sarcini de la zero.