GPT-3 против GPT-4: в чем разница?

Эволюция языковых моделей искусственного интеллекта была поразительной: каждая итерация приносила значительные улучшения. GPT-3 и GPT-4 имеют одни и те же основополагающие структуры, оба проходят обширную предварительную подготовку на обширных наборах данных и тонкую настройку для уменьшения вредных, неправильных или нежелательных ответов. Однако различия в размерах наборов данных и вычислительной мощности приводят к серьезным различиям в их возможностях.

В этой статье рассматриваются достижения и различия между GPT-3 и GPT-4, подчеркивая, как эти модели развивались, предлагая повышенную производительность и универсальность.

Краткий обзор GPT-3 и GPT-4

Прежде чем мы перейдем к ключевым различиям между GPT-3 и GPT-4, давайте кратко рассмотрим, как появились эти модели.

ГПТ-3

GPT-3, выпущенный в июне 2020 года, является третьей версией серии GPT, разработанной OpenAI. Он имеет 175 миллиардов параметров и был предварительно обучен на более чем 1 триллионе слов из различных интернет-источников, что делало его одной из самых мощных языковых моделей на момент его выпуска. GPT-3 может выполнять широкий спектр задач, от генерации кода до языкового перевода, с минимальной специальной подготовкой.

ГПТ-4

GPT-4, выпущенный в марте 2023 года, основан на основе GPT-3 со значительными улучшениями. Он предоставляет мультимодальные возможности, позволяющие обрабатывать как текст, так и изображения, а также имеет более длинное контекстное окно, обрабатывающее до 128 000 токенов в варианте Turbo. Хотя точное количество параметров GPT-4 остается нераскрытым, предполагается, что оно значительно выше, чем у GPT-3, что позволяет ему решать более сложные задачи с большей точностью и эффективностью. В мае 2024 года OpenAI представила GPT-4o, свою последнюю модель, еще больше расширяющую возможности серии GPT.

Различия между GPT-3 и GPT-4

Ключевые различия между GPT-3 и GPT-4 подчеркивают значительные достижения в технологии искусственного интеллекта. Эти достижения можно лучше всего понять, изучив различные факторы, такие как размер модели, производительность, возможности, предвзятость и цены.

Размер модели

Модели ИИ часто измеряются по их размеру. Этот размер определяется количеством данных, используемых для предварительного обучения, и количеством параметров в архитектуре модели.

На этапе предварительного обучения модель обрабатывает и изучает шаблоны из огромного массива текстовых данных. Как упоминалось ранее, GPT-3 был предварительно обучен более чем 1 триллиону слов с веб-сайтов и книг. Размер обучающих данных GPT-4 пока не разглашается, но предполагается, что он больше, чем GPT-3, из-за улучшенных возможностей модели.

Количество параметров относится к общим значениям или весам модели, которые обновляются в процессе обучения для оптимизации ее производительности при выполнении языковых задач. Большее количество параметров часто означает, что это более сложная модель, способная решать сложные задачи и генерировать подробный текст. GPT-3 имеет 175 миллиардов параметров, тогда как GPT-4, по слухам, имеет значительно больше, возможно, достигая триллионов, хотя точное количество остается нераскрытым.

Однако важно отметить, что большее количество параметров само по себе не обязательно приводит к более высокой производительности. Размер модели является одним из факторов, но качество обучающих данных, архитектура модели и процедуры обучения также существенно влияют на реальные возможности модели.

Тем не менее, существенное увеличение обучающих данных и параметров модели для GPT-4 представляет собой заметное масштабирование, которое повысило производительность по сравнению с GPT-3 во многих тестах. И хотя у нас не будет конкретной информации о размере модели GPT-4o, ожидается, что она будет даже более продвинутой, чем GPT-3 и GPT-4.

Производительность

OpenAI протестировала GPT-4 в ряде тестов и обнаружила, что он значительно превосходит GPT-3.5. Эти тесты включали результаты тестов по таким предметам, как экзамен на адвоката и SAT, а также оценки, сделанные специально для моделей машинного обучения.

Давайте посмотрим на факторы, способствующие повышению производительности GPT-4.

Более высокий уровень точности

Более крупная модель GPT-4 означает, что она может реагировать с большей точностью, чем GPT-3. По данным OpenAI, по оценке точности он набрал на 40 процентов больше, чем GPT-3.5. Он также лучше различает правдивые и неверные утверждения.

Лучшее понимание контекста

По сравнению с GPT-3, GPT-4 имеет большее контекстное окно. Это порог объема информации, которую модель может обработать без потери контекста. Эта информация измеряется в токенах. Когда вы вводите приглашение, модель разбивает его на фрагменты текста, называемые токенами, для его обработки. Контекстное окно GPT-4 достигает 128 000 токенов (если вы используете Turbo), а GPT-3.5 — 16 385 токенов.

Лучшее понимание нюансов

GPT-4 превосходит GPT-3 в понимании эмоций и индивидуальных стилей общения, что делает его более доступным и способным создавать более аутентичный контент. GPT-4o еще больше расширяет эти возможности. Он может обрабатывать текст, звук, изображения и видео, что позволяет ему понимать и реагировать на более широкий спектр информации. Это делает взаимодействие с компьютером более естественным и интуитивно понятным для пользователей.

Адаптивность

GPT-4 более адаптируем, чем GPT-3. Это качество, которое OpenAI называет управляемостью, позволяет вам настроить стиль вывода модели. Предыдущие модели GPT были настроены так, чтобы генерировать ответы определенным голосом и тоном. GPT-4 дает вам больший контроль, позволяя определять такие атрибуты, как желаемый тон, стиль и уровень специфичности. Вы можете предоставить собственные шаблоны ответов, чтобы сообщить GPT-4, как реагировать на ваши запросы.

Например, разработчик, создающий приложение на базе GPT-4 для юридических фирм, может поручить модели «отвечать формальным тоном, соответствующим юридической документации». Или отдельный пользователь ChatGPT (с выбранным GPT-4) может попросить совета у модели с указанием «реагировать как поддерживающий лайф-коуч, избегающий резкой критики». GPT-4 будет соответствовать этим желаемым стилям и даст вам лучшие ответы.

Возможности и приложения

Как правило, модели GPT очень гибки и могут использоваться во многих случаях. Что отличает GPT-4, так это его производительность, адаптивность и возможности загрузки изображений. Вот как эти факторы позволяют GPT-4 превосходить GPT-3 в обычных приложениях.

Мультимодальность

Одним из наиболее существенных различий между GPT-3 и GPT-4 является мультимодальность. В то время как GPT-3 является унимодальным и может обрабатывать и генерировать только текст, GPT-4 представил возможность обрабатывать как текст, так и изображения. Последняя модель GPT-4o еще больше расширяет эти мультимодальные возможности:

• Способы ввода: GPT-4o может принимать ввод в форматах текста, аудио, изображений и видео.
• Способы вывода: он может генерировать текстовые, аудио и изображения.

Аудиовозможности GPT-4o особенно развиты. Он может обрабатывать аудиовходы и реагировать на них с поразительной скоростью, генерируя ответы всего за 232 миллисекунды, при среднем времени отклика 320 миллисекунд. Для сравнения, среднее время реакции человека в разговоре составляет около 200-300 миллисекунд. Это означает, что GPT-4o может вести аудиоразговоры в темпе, который точно имитирует естественную человеческую речь, что представляет собой значительный шаг на пути к разговорам в реальном времени с помощью инструментов искусственного интеллекта.

В настоящее время расширенные мультимодальные функции (например, использование видео в качестве входных данных) GPT-4o не широко доступны широкой публике. В основном они доступны в рамках выборочного сотрудничества и бета-тестирования с ограниченным набором партнеров. Ожидается более широкий доступ, поскольку OpenAI продолжает совершенствовать и внедрять эти возможности.

Помимо своих мультимодальных возможностей, GPT-4 может выполнять задачи, которые не может GPT-3, например:

• Извлечение ключевых точек данных и тенденций из набора графиков или диаграмм.
• Создание описаний изображений, включая то, что делает их интересными, забавными или грустными.
• Расшифровка фотографий текста, например рукописных писем или исторических документов.
• Написание кода базового дизайна веб-сайта путем загрузки макета макета.
• Предоставление большего контекста подсказок, помимо того, что можно передать только посредством текста.

Создание контента

GPT-3 и GPT-4 могут создавать оригинальный текстовый контент для личного общения, деловых документов и творческих начинаний. GPT-4 не только лучше генерирует текст в вашем конкретном стиле, но и может дольше сохранять согласованность своих ответов. Вы можете использовать эти возможности, например, для написания полных рассказов или для эффективного создания серии приветственных писем для клиентов малого бизнеса.

Хотя модели GPT обладают впечатляющими возможностями создания контента, изучение других инструментов написания искусственного интеллекта, таких как Grammarly, является хорошей идеей для поиска подходящего варианта. С Grammarly вам не нужно переключаться между вкладками, чтобы получить контент, созданный искусственным интеллектом. Расширение Grammarly работает в вашем веб-браузере и в таких программах, как Microsoft Word, поэтому вы можете легко получить поддержку создания контента внутри уже используемых вами инструментов.

Помощь с кодом

Хотя и GPT-3, и GPT-4 хорошо справляются с написанием кода, объяснением фрагментов кода и предложением улучшений, GPT-4 демонстрирует превосходную производительность в этой области. Он работает более эффективно и точно при выполнении задач кодирования. Более того, GPT-4 позволяет с большей легкостью выполнять более длительные задачи по кодированию.

Поддержка чат-ботов

GPT-3 и GPT-4 служат основой для чат-ботов, которые взаимодействуют с людьми естественным, диалоговым способом, таких как ChatGPT. Поскольку GPT-4 лучше понимает нюансы, разговоры с чат-ботами GPT-4 кажутся более естественными и искренними. Он может более чутко реагировать на эмоции и лучше распознавать человеческие тонкости, такие как идиомы, культурные отсылки и фигуры речи.

GPT-4 также делает чат-ботов более доступными, поскольку он работает лучше, чем GPT-3.5, на различных языках.

Поддержка академических задач

Преподаватели могут использовать модели GPT для создания собственных тестов, планов уроков и учебных материалов. Модели также способны рассуждать, что позволяет им объяснять сложные темы, такие как математические концепции и философские вопросы.

GPT-4 превосходит GPT-3 в более сложных приложениях. Например, GPT-3.5 получил 1 балл на экзамене AP Calculus, а GPT-4 — 4.

Помощь в исследовании

Вы можете использовать модели GPT, чтобы изучать множество предметов, изучать новые концепции и получать ответы на распространенные вопросы. Однако существуют ограничения на то, насколько своевременной может быть эта информация. GPT-3 был обучен на больших объемах данных, но он не обновлен. Ограничение знаний для GPT-3.5 — январь 2022 года. Для GPT-4 ограничение знаний может варьироваться с сентября 2021 года по декабрь 2023 года, в зависимости от версии.

Обобщение существующего контента

И GPT-3, и GPT-4 позволяют вставлять существующий контент в приглашение и генерировать сводку. Вы можете адаптировать резюме в соответствии со своими требованиями, такими как количество слов, форматирование или уровень обучения. Поскольку GPT-4 имеет более длинное контекстное окно, вы можете использовать его для суммирования более длинных фрагментов текста. Вы также можете потребовать, чтобы резюме отвечало более конкретным требованиям, например, было ориентировано на конкретную аудиторию или даже создавало текст на другом языке.

Мозговой штурм идей

Модели GPT могут предоставлять идеи для таких вещей, как творческие проекты, мероприятия и названия продуктов. Они также могут помочь вам придумать идеи для решения сложных проблем. Например, они могут предложить идеи о том, как использовать автоматизацию для оптимизации трудоемкого и сложного процесса. Благодаря своей способности улавливать нюансы GPT-4 может предоставить более индивидуальный список идей, чем GPT-3. Вы также можете добавить дополнительную информацию в приглашение к мозговому штурму, загрузив изображения.

Предвзятость и безопасность

Минимизация токсических реакций является постоянной проблемой для генеративного ИИ. GPT-4, как правило, лучше, чем GPT-3, предотвращает предвзятые и дискриминационные ответы и распознает проблемные слова в подсказках. Однако исследователи обнаружили, что по сравнению с GPT-3 легче обмануть GPT-4, заставив его игнорировать ограничения и генерировать вредные реакции. Как оказалось, функция управляемости, которая упрощает настройку GPT-4 под ваши нужды, также упрощает джейлбрейк модели.

Цены

Последняя версия GPT-3, GPT-3.5, доступна бесплатно через ChatGPT. Чтобы получить доступ к GPT-4, вам понадобится учетная запись ChatGPT Plus, стоимость которой начинается от 20 долларов в месяц. Для разработчиков доступ к API GPT-4o примерно на 50 процентов дешевле, чем GPT-4 Turbo, а также предлагает в 5 раз более высокие ограничения скорости.

Улучшенные многоязычные возможности

Поскольку они обучаются на интернет-данных, предыдущие модели GPT демонстрировали предвзятость в отношении языков, которые более широко представлены в Интернете. Однако GPT-4 демонстрирует повышенную производительность на более широком диапазоне языков по сравнению с GPT-3.5 на английском языке. Это включает в себя более широкие возможности в таких языках, как суахили и латышский, которые имеют более ограниченное присутствие в Интернете, чем английский и французский. GPT-4o продолжает эту тенденцию, демонстрируя еще более значительные улучшения в неанглийских языках.

Заключение

Эволюция моделей GPT от GPT-3 до GPT4, а теперь и GPT-4o, знаменует собой значительный скачок в обработке языков ИИ. GPT-3 установил высокую планку благодаря своей способности генерировать текст, объяснять концепции и писать код. GPT-4 поднял эту планку, представив обработку изображений и улучшенное понимание языка. GPT-4o расширяет границы благодаря обработке аудио и видео, более быстрому реагированию, улучшенным многоязычным возможностям и экономической эффективности.

Эти достижения расширяют потенциал ИИ в различных приложениях: от творческих задач до решения сложных проблем. По мере развития моделей GPT они будут предлагать все более сложные возможности, снижающие входной барьер в таких областях, как проектирование, проектирование и анализ данных. Некоторые эксперты утверждают, что мы, скорее всего, перейдем к роли, в которой мы будем управлять нашими моделями ИИ, направляя, совершенствуя и делегируя, а не выполняя задачи с нуля.