I takt med utviklingen av avanserte talemodeller har chatbotene blitt mer intelligente og er nå i stand til å håndtere krevende oppgaver. Chatbots har blitt stadig mer populære. ChatGPT-modellen fra OpenAI er et eksempel på dette. De to mest potente modellene på markedet er ChatGPT-3 og ChatGPT-4, som er de nyeste versjonene av ChatGPT. I denne artikkelen tar vi for oss forskjellene mellom ChatGPT-3 og ChatGPT-4 og hvordan de påvirker prosessering av naturlige språk.
En oversikt
ChatGPT er et paradigme for behandling av naturlige språk som ved hjelp av kunstig intelligens genererer svar på tekst som ser ut som svar fra et menneske. ChatGPT-modellen har blitt levert av OpenAI i en rekke iterasjoner, hvorav de nyeste og mest effektive er ChatGPT-3 og GPT-4.
De største forskjellene mellom ChatGPT-3 og ChatGPT-4
Følgende faktorer og beregninger kan brukes til å undersøke de viktigste forskjellene mellom ChatGPT-3 og ChatGPT-4.
Modellens arkitektur
En språkmodells ytelse påvirkes i stor grad av modellens arkitektur. Det nevrale nettverket som brukes i ChatGPT 3, er et transformatorbasert design, som er mer nøyaktig og effektivt enn typiske nevrale nettverk for behandling av sekvensielle data, inkludert språk. ChatGPT 3s transformatordesign gjør det mulig å analysere lengre tekstsekvenser.
ChatGPT 4 bruker derimot en mer sofistikert transformatordesign, kjent som “Switch-Transformer”, som er en forbedring i forhold til ChatGPT 3s transformatordesign. Switch Transformer benytter et hierarkisk rammeverk for å fordøye stadig lengre tekstsekvenser og gi mer sofistikerte og nyanserte svar.
Begrensninger ved begge modellene
Uansett hvor godt de fungerer, har ChatGPT-3 og ChatGPT-4 fortsatt betydelige ulemper. En viktig ulempe er at de har en tendens til å gi skjeve eller upresise svar, særlig når det gjelder følsomme emner. Dette problemet har vi tidligere sett i noen få tilfeller, og det understreker behovet for å sikre at talealgoritmer utvikles på representative og varierte data for å redusere skjevheter. Mengden strøm som trengs for å trene opp disse modellene, er en annen ulempe.
Bruksområder for ChatGPT-3 og ChatGPT-4
Det finnes flere bruksområder for ChatGPT-modeller, blant annet chat-bots, digitale assistenter, virtuell assistent, og til og med innholdsproduksjon. ChatGPT-3 har allerede blitt brukt i en rekke applikasjoner, blant annet til chat-bots for kundesupport, oversettelse av språk og innholdsproduksjon. ChatGPT-3s evne til å produsere svar som ligner menneskelige svar har gjort den til et viktig verktøy innen behandling av naturlige språk.
På grunn av ChatGPT 4s sofistikerte design og bruk av treningsdata er det nå betydelig mer potent og har et bredere spekter av potensielle bruksområder. Ved å undersøke og oppsummere medisinske tidsskrifter kan den for eksempel brukes til å produsere mer pålitelige og presise nyhetssaker eller hjelpe til med medisinsk forskning.
Forskjeller i ytelse
En språkmodells effektivitet måles ofte ut fra hvor nøyaktig og effektiv den er. Med sin evne til å gi meningsfulle og sammenhengende svar som ligner på menneskers, har ChatGPT -3 hevet standarden for kompetanse. Den er i stand til å utføre en rekke aktiviteter, inkludert å svare på spørsmål, fullføre setninger og til og med produsere kreativt materiale. Den har imidlertid fortsatt potensial til å generere feilaktige resultater, særlig når det er snakk om kompliserte eller nisjepregede emner.
ChatGPT 4 har derimot vist seg å være enda mer effektiv enn ChatGPT -3, takket være evnen til å gi mer sofistikerte og nyanserte svar. Den har også vist seg å være mer nøyaktig og produserer tekst med færre feil. Ytelsen til ChatGPT 4 er mer pålitelig for en rekke bruksområder og er mer ensartet på tvers av ulike domener.
Forskjeller mellom opplæringsdata
Mengden og standarden på opplæringsdataene som trengs for å utvikle en språkmodell, har stor betydning for hvor godt den fungerer. En stor mengde informasjon, bestående av tekster fra nettsteder, bøker og andre ressurser, ble brukt til å trene ChatGPT 3.0 slik at den kunne lære seg en rekke språklige uttrykk og innstillinger.
Vi kan forvente enda flere forbløffende muligheter og bruksområder i fremtiden etter hvert som teknologien utvikler seg.
De vanligste spørsmålene
Nedenfor følger noen av de vanligste spørsmålene om de to nevnte modellene av ChatGPT. La oss utforske og sortere forvirringene dine sammen;
Hvordan implementeres ChatGPT?
For å analysere og produsere tekst bruker ChatGPT et nevralt nettverksdesign kjent som GPT (Generative Pre-trained Transformer).
Ligner ChatGPT på GPT-3?
GPT-3-arkitekturen er grunnlaget for ChatGPT. Det er en modifisert versjon av GPT-3 som er utviklet for diskusjoner på naturlig språk.
Er ChatGPT i stand til å forstå konteksten i en samtale?
Ja, ChatGPT er utviklet for å forstå og bevare samtalekonteksten. Den kan svare med informasjon som er relevant for tidligere kommunikasjon.
Kan jeg inkludere ChatGPT i programmene mine?
Ja, OpenAI gir deg tilgang til API-et slik at du kan inkludere ChatGPT i programmene, varene eller tjenestene dine.
Er ChatGPT upartisk?
ChatGPT er sårbar for skjevheter i treningsdataene, i likhet med mange andre språkmodeller.
