GPT-3 vs. GPT-4: En detaljeret sammenligning af HIX.AI

Lanceringen af GPT-4 af OpenAI markerer en væsentlig milepæl i udviklingen af Generative Pre-trained Transformer (GPT) serien, der viser bemærkelsesværdige fremskridt i forhold til den tidligere roste GPT-3. GPT-3, der er kendt for at drive den meget roste ChatGPT med sine næsten menneskelignende tekstgenereringsmuligheder, satte et højt benchmark i AI-drevne samtalemodeller.

På trods af den høje barre, der er sat af GPT-3, er GPT-4 dukket op, lovende forbedringer, der flytter grænserne for, hvad AI kan opnå i naturlig sprogbehandling. Konkurrencen mellem GPT-3 og GPT-4 fremhæver deres status som banebrydende præstationer inden for generativ AI.

Denne sammenligning har til formål at kaste lys over forskellene mellem GPT-4 og GPT-3 og give indsigt i forbedringerne, og hvad brugerne kan forudse fra den nyere version.

Hvad er GPT-3 og GPT-4?

GPT står for Generative Pre-trained Transformers, en type avanceret computerprogram, der spiller en stor rolle i at skubbe moderne kunstig intelligens fremad. Disse programmer, som udgør rygraden i værktøjer som ChatGPT, er gode til at forstå menneskelignende sammenhænge og føre samtaler. De kan forstå de subtile måder, mennesker bruger sprog på, og derefter bruge denne forståelse til at svare brugere på en måde, der føles ganske naturlig.

Disse programmer lærer af en enorm pulje af information, herunder ting fra internettet og bøger, før de bliver gjort tilgængelige for os at bruge. Denne læring hjælper dem til at blive bedre til at genkende kontekst, tonen i samtaler og ordenes betydning.

De seneste store skridt fremad inden for denne teknologi er GPT-3 og GPT-4. OpenAI, forskningsgruppen bag disse modeller, har været på en mission for at forbedre deres store sprogmodeller (LLM'er), siden de første gang introducerede GPT i 2018.

Dengang var GPT-1 ret grundlæggende i, hvordan den kunne besvare spørgsmål og dele information. Men på bare fem år er tingene gået meget frem.

GPT-3, der udkom i 2020, var en større opdatering i forhold til den før, GPT-2. Den er meget større med 175 milliarder parametre, som er ligesom indstillinger, skaberne justerer for at gøre modellen smartere med ny info.

For at give dig en idé om, hvor stort det er, før GPT-3 kom, var den største model Microsofts Turing NLG med kun 10 milliarder parametre.

Nogle af de seje nye ting, GPT-3 kunne gøre, inkluderer at skrive computerkode, bruge sprog på mere komplekse og raffinerede måder og endda lave kunstig intelligens. Dens evne til at generere svar, der lyder meget menneskelige, og dens forståelse af kontekst gjorde ChatGPT super populær næsten fra den ene dag til den anden.

Så hvad er der med GPT-4? Udgivet i 2023, denne seneste version bygger på, hvad GPT-3 kunne gøre, men løser også nogle af dens mangler.

En af de iøjnefaldende funktioner ved GPT-4 er dens evne til at se på et billede og reagere, som om billedet var en skriftlig besked. Denne funktion tilbydes specielt til ChatGPT Plus-brugere, men kan bruges gratis med Microsoft Bing Chat.

Hvad er store sprogmodeller (LLM'er)?

På sit enkleste er en stor sprogmodel (LLM) en sofistikeret type computerprogram designet til at gætte det næste ord i en række ord. Det gør det ved at se på naturlige sproginput - dybest set den måde, mennesker taler eller skriver på. Disse modeller gennemgår en masse træning med en massiv mængde skriftligt indhold, herunder bøger, artikler, hjemmesideindhold, opdateringer på sociale medier, tekstbeskeder og mere.

De gennemsøger al denne information for at forstå, hvordan ord er sat sammen i sætninger og for at lære mønstrene for, hvordan vi kommunikerer. Denne viden giver dem mulighed for at forudsige, hvad der kan komme næste gang i en sætning, hvilket er hvordan interaktive chatbots som ChatGPT og andre AI-drevne værktøjer kan "tale" til os.

Det er dog ikke ligetil eller billigt at skabe og træne disse modeller. Det kræver enorme serverfarme, som i det væsentlige er samlinger af kraftfulde computere, at behandle alle tekstdata og lære af dem. Disse servere fungerer som gigantiske hjerner og laver veluddannede gæt om, hvilke ord der kan komme næste gang baseret på de mønstre, de har set i dataene.

Men der er en hage - udviklerne skal være forsigtige med den slags indhold, de bruger til at træne disse modeller. Hvis træningsdataene er partiske, forkerte eller ufuldstændige, vil LLM ende med at lave fejl eller generere svar, der ikke er gode, hvilket afspejler de samme fejl.

OpenAI: Et overblik

OpenAI blev grundlagt i 2015 i San Francisco af en gruppe af teknologiledere, herunder milliardæren CEO for SpaceX og Tesla, Elon Musk, sammen med Peter Thiel, og Reid Hoffman, og den nuværende CEO for OpenAI, Sam Altman, blandt andre. Startende som en non-profit organisation var dens kernemission at fremme kunstig generel intelligens (AGI) på en måde, der var etisk og gennemsigtig og kunne forhindre monopolisering af store teknologivirksomheder som Google eller Apple.

Med en forpligtelse til at udvikle AI til offentlighedens bedste tiltrak OpenAI hurtigt betydelige investeringer fra Silicon Valley, herunder fra Infosys og Amazon Web Services. Denne støtte var afgørende for dets tidlige projekter og forskning i etisk AI.

De økonomiske krav til AI-forskning og -udvikling gjorde snart non-profit-modellen uholdbar for OpenAI. I 2019 skiftede organisationen mod en for-profit-model under Sam Altmans ledelse. Et betydeligt partnerskab på $1 milliard med Microsoft fulgte, hvilket gjorde det muligt for nogle af OpenAIs innovationer at blive kommercialiseret og licenseret af teknologigiganten.

På trods af skiftet til en for-profit-struktur implementerede OpenAI et begrænset profitsystem. Denne unikke tilgang begrænser investorernes afkast til 100 gange deres investering, med det formål at balancere profitskabelse med virksomhedens mission om at have en positiv indvirkning på menneskeheden.

OpenAI blev bredt anerkendt i november 2022 med udgivelsen af ChatGPT, en chatbot, der tilbød menneskelignende interaktioner, en bred videnbase og kreative muligheder, der satte en ny standard for AI-chatbots. Succesen med ChatGPT ansporede et konkurrencemæssigt hastværk blandt globale teknologivirksomheder til at udvikle lignende eller overlegne værktøjer, som HIX.AI'sHIX Chat.

Siden lanceringen af sin første generative AI-model, GPT-1, i 2018, er OpenAI forblevet på forkant med AI-teknologien og har løbende flyttet grænserne for, hvad generative AI-værktøjer kan opnå.

Udforskning af udviklingshistorien

Tilbage i februar 2018 introducerede OpenAI verden til GPT-modellen, startende med GPT-1. Denne model var en stor ting, fordi den havde 117 millioner parametre og blev for det meste lært af sig selv at finde ud af, hvilket ord der kommer næste gang i en sætning uden at blive fortalt præcis, hvad man skal gøre.

Selvom det kun var begyndelsen, var GPT-1 ret imponerende, fordi den kunne komme med sætninger og endda hele afsnit helt alene.

Så, i 2019, gjorde OpenAI tingene endnu bedre med GPT-2. Denne opdaterede model havde 1,5 milliarder parametre, hvilket gjorde den smartere og i stand til at give længere mere detaljerede svar. Det var et skridt op i at få maskinen til at tale mere som en person, selvom der ikke var mange andre store ændringer fra den første version.

Både GPT-1 og GPT-2 var fantastiske, men de havde deres grænser, især hvad de vidste, og hvordan de lærte. Alt ændrede sig med GPT-3 i 2020.

GPT-3 var en game-changer med langt flere parametre end GPT-2. Det var den første model, der skrev tekst, der næsten kunne bestå af noget, et menneske ville skrive. Det lærte af en enorm bunke skriftlige ting, hvilket gjorde det til et stort spring fremad for chatbots og sprogforståelse.

Spændingen stoppede ikke der. I november 2022 udgav OpenAI GPT-3.5, den version, som ChatGPT er baseret på. Det overraskede verden og viste, hvad moderne chatbots og AI-skrivning kunne gøre.

GPT-3.5 fik alle til at tale om OpenAI's arbejde med at gøre AI smartere. Det kunne skrive historier, e-mails, digte, manuskripter, sange og meget mere, fantastiske mennesker overalt, ikke kun tekniske eksperter.

Sam Altman, lederen af OpenAI, sagde, at lige så seje som GPT-3 og GPT-3.5 var, så var de kun begyndelsen på, hvad der er muligt med kunstig intelligens og sprogindlæring.

Tro mod sit ord lancerede OpenAI i marts 2023 GPT-4. Denne nye version lovede at være endnu mere fantasifuld og hjælpsom med fokus på at give sikrere og mere detaljerede svar.

Med svimlende 1,76 billioner parametre og en endnu større læringsdatabase blev GPT-4 bedre til at løse problemer og kunne skrive længere tekster, der generelt gav mere mening.

Ved at lade alle bruge disse modeller kunne OpenAI hurtigt finde og rette eventuelle problemer og hjælpe dem med at blive bedre og bedre til at lave AI, der kan alle mulige ting på tværs af forskellige felter.

De vigtigste forskelle mellem OpenAI's GPT-3 og GPT-4

GPT-4 tårner sig op over GPT-3 med sine svimlende 100 billioner parametre, hvilket overskygger GPT-3's 175 mia. Denne enorme stigning betyder, at GPT-4 kan forstå og behandle sprog med en utrolig hastighed og nøjagtighed, hvilket repræsenterer et betydeligt fremskridt inden for AI-egenskaber. Dette boost giver mulighed for mere komplekse og nuancerede samtaler, hvilket får interaktioner til at føles mere naturlige og menneskelige.

Token-grænsen har set en massiv opgradering i GPT-4, nu på 32.000 sammenlignet med GPT-3's grænse. Dette giver mulighed for at behandle meget længere tekststykker på én gang, hvilket muliggør mere detaljerede og omfattende diskussioner. Brugere kan nu indtaste flere oplysninger, hvilket giver mulighed for rigere, mere kontekstbevidste svar fra AI.

GPT-4's træning på et meget større datasæt har udvidet dets forståelse og udsat det for en bredere vifte af sprogbrug og kontekster. Denne eksponering betyder, at GPT-4 kan give mere præcis finansiel rådgivning, udvikle smartere investeringsstrategier og opretholde et højere niveau af faktuel korrekthed, hvilket gør det til et værdifuldt værktøj for fagfolk inden for mange områder.

Pålideligheden af GPT-4 markerer en væsentlig forbedring, og tilbyder indhold, som brugerne kan stole på, er nøjagtige og mindre tilbøjelige til fejl. Denne pålidelighed er afgørende for applikationer, hvor nøjagtighed er altafgørende, hvilket reducerer risikoen for misinformation og øger brugernes tillid til AI-genereret indhold.

Med GPT-4 får brugere hidtil uset kontrol over den genererede teksts tone, stil og levering. I modsætning til GPT-3, som krævede omfattende omskoling for at ændre outputstil, kan GPT-4 nemt tilpasse sig forskellige skrivebehov, fra formel virksomhedskommunikation til afslappede indlæg på sociale medier, hvilket gør den alsidig på tværs af forskellige scenarier for indholdsoprettelse.

GPT-4's evne til at skræddersy beskeder baseret på demografiske faktorer som alder, adfærd og placering giver mulighed for meget personlig kommunikation. Denne tilpasningsevne betyder, at virksomheder kan interagere med deres publikum mere effektivt, udforme budskaber, der passer godt til forskellige grupper, og forbedre marketingstrategier og kundeinteraktioner.

Forbedrede sprogfærdigheder og kritisk tænkning i GPT-4 gør det muligt at tackle komplekse problemer, lige fra brandingudfordringer til risikovurderinger. Dens imponerende præstation på faglige og akademiske eksamener viser dens evne til at forstå og generere indhold på højt niveau, der bygger bro mellem AI og menneskelignende problemløsning.

GPT-4's flersprogede muligheder overgår GPT-3.5 og andre modeller, og demonstrerer overlegen ydeevne på 24 ud af 26 sprog. Dette gør GPT-4 til et uvurderligt værktøj til globale applikationer, nedbryder sprogbarrierer og letter kommunikation på tværs af forskellige sproglige landskaber.

Introduktionen af billedgenkendelsesfunktioner i GPT-4 er en game-changer, som giver brugerne mulighed for at indtaste både tekst og billeder. Denne funktion åbner op for nye muligheder for indholdsskabelse og -analyse, især for industrier, der er afhængige af visuelle medier, hvilket giver en mere integreret tilgang til indholdsgenerering.

Mens GPT-3 forbliver frit tilgængelig til eksperimentel brug, introducerer GPT-4 en prismodel, der afspejler dens avancerede funktioner og muligheder. Startende ved $0,03 for 1.000 tokens eller tilgængeligt via et ChatGPT Plus-abonnement til $20 om måneden, tilbyder GPT-4 betydelig værdi for dem, der har brug for avancerede AI-værktøjer til deres projekter eller virksomheder, hvilket retfærdiggør omkostningerne med dets avancerede muligheder og alsidighed.

Hvordan kan brugere drage fordel af den avancerede GPT-4?

GPT-4 er ved at blive en game-changer på tværs af adskillige felter, der tilbyder betydelige fordele til både virksomheder, uafhængige arbejdere, eksperter og studerende. Denne seneste iteration af GPT-serien kan revolutionere, hvordan vi arbejder, lærer og interagerer, hvilket øger produktiviteten og strømliner driften på måder, vi tidligere ikke havde forestillet os. Dens evne til at forstå og generere menneskelignende tekst åbner nye veje til innovation og effektivitet.

For virksomheder, der beskæftiger sig med cybersikkerhed, står GPT-4 som en stærk allieret. Det kan nøje overvåge digitale aktiviteter, identificere uautoriseret adgang til følsomme data og lokalisere nye cybertrusler. Denne evne styrker ikke kun sikkerhedsforanstaltninger, men styrker også forbrugernes tillid, især i sektorer, der håndterer kritiske personlige oplysninger som finans- og sikkerhedstjenester.

Modellens avancerede analyser kan reducere risikoen for økonomisk svindel markant ved at opdage mistænkelige aktiviteter tidligt. Ved at holde øje med usædvanlig købsadfærd og uautoriserede kontoaktiviteter advarer GPT-4 organisationer om potentiel svindel og hjælper dem med at mindske risici, før de eskalerer, og derved beskytte deres aktiver og omdømme.

Inden for salg og lagerstyring kan GPT-4's forudsigende egenskaber forudsige produktefterspørgsel med bemærkelsesværdig nøjagtighed. Ved at analysere forbrugeradfærd og historiske salgsdata, sætter det virksomheder i stand til at optimere lagerniveauer, forfine prisstrategier og målrette deres marketingindsats mere effektivt, hvilket sikrer, at de forbliver et skridt foran markedets krav.

Uddannelse er en anden sektor, der er klar til transformation gennem GPT-4. At skræddersy læringsoplevelser til individuelle elevers behov bliver en realitet med denne teknologi. Ved at behandle data om elevernes præstationer og præferencer kan GPT-4 tilpasse lektionsplaner, hvilket gør undervisningen mere engagerende og effektiv for elever på tværs af spektret.

Online shoppingoplevelser kan forbedres markant af GPT-4s evne til at tilpasse anbefalinger baseret på en brugers browserhistorik, tidligere køb og præferencer. Dette øger ikke kun salget for detailhandlere, men forbedrer også købsoplevelsen betydeligt for forbrugerne, hvilket gør det mere problemfrit og skræddersyet til den enkeltes smag.

Inden for sundhedsvæsenet er GPT-4s potentiale til at analysere lægejournaler og kliniske billeder for at foreslå diagnoser og behandlingsplaner banebrydende. Denne evne kan revolutionere patientbehandling, især i underbetjente områder, ved at støtte læger med handlingsorienteret indsigt og derved forbedre sundhedsresultater.

Produktion og logistik kan drage fordel af GPT-4s forudsigende vedligeholdelsesfunktioner. Ved at analysere data fra udstyrssensorer forudser den, hvornår maskiner kan svigte, hvilket giver mulighed for rettidige indgreb, der forhindrer dyre nedetider og øger driftseffektiviteten.

Markedsførere og indholdsskabere kan udnytte GPT-4s enorme vidensbase og sproglige dygtighed til at lave overbevisende marketingmateriale, indlæg på sociale medier og engagerende indhold. Dens evne til at generere tekst, der giver genlyd hos menneskelige læsere, kan markant forstærke et brands stemme og rækkevidde.

De kreative industrier, herunder journalistik, underholdning og kunst, kan vinde ved GPT-4s kapacitet til idégenerering, perspektivudbud og trendanalyse. Dette værktøj kan berige kreative processer og give friske input og indsigter, der giver næring til innovation uden at fortrænge menneskelig kreativitet.

På trods af styrkerne ved GPT-3 og GPT-3.5 introducerer GPT-4 markante forbedringer i ydeevne, forståelse og anvendelighed. Forbedret sprogbehandling, dataanalysefunktioner og større nøjagtighed gør det til et uvurderligt aktiv på tværs af en bredere vifte af aktiviteter, hvilket styrker dens rolle som et centralt værktøj i moderne professionel og forretningsmæssig praksis.

Sammenligning af begrænsningerne for GPT-3 og GPT-4

På trods af deres imponerende egenskaber kommer GPT-3 og GPT-4 med deres eget sæt udfordringer. For eksempel er begge modeller udstyret med sikkerhedsforanstaltninger for at forhindre generering af skadeligt indhold. Selvom disse sikkerhedsforanstaltninger er afgørende, begrænser de nogle gange modellernes evne til at svare på legitime forespørgsler.

Denne begrænsning gælder for begge versioner, hvilket fremhæver en fælles ulempe. Derudover kan hverken GPT-3 eller GPT-4 tilbyde realtidsopdateringer eller information, en funktion som nogle andre AI-tekstgeneratorer tilbyder.

Når man undersøger flersproget support, står både GPT-3.5 og GPT-4 over for begrænsninger. Deres evne til at tilbyde tjenester på andre sprog end engelsk, herunder oversættelsesnøjagtighed og rækken af understøttede sprog, er fortsat et igangværende arbejde. Dette repræsenterer en betydelig hindring for global anvendelighed.

Selvom GPT-4 sprang fremad ved at inkorporere billedinput i sin funktionalitet, kan den stadig ikke behandle lyd- eller videoprompter. Dette er et område med potentiel vækst for fremtidige versioner, som den forventede GPT-5, men forbliver en begrænsning i de nuværende iterationer.

Udforsker alternativer til ChatGPT drevet af GPT-modeller

Mens ChatGPT er en fremtrædende anvendelse af OpenAIs GPT-modeller, er det ikke den eneste værktøjsfremstillingsbølge i teknologiverdenen. Konkurrerende teknologier udnytter også GPT-3 og GPT-4, og tilbyder unikke funktioner, der nogle gange overstråler ChatGPTs funktionaliteter på trods af dens popularitet og brede brug.

En standout blandt disse er HIX.AI's HIX Chat, som bruger både GPT-3.5 og GPT-4. Denne alsidige chatbot er designet til at forbedre brugerinteraktion gennem nøjagtige, menneskelignende svar, der fremmer engagerende og meningsfulde samtaler. Dens fordel i forhold til ChatGPT og lignende platforme ligger i dens direkte internetadgang, som gør det muligt for den at hente og videresende information øjeblikkeligt og derved give svar, der er både aktuelle og ubegrænsede.

HIX Chats muligheder udvider sig yderligere, herunder evnen til at parse PDF-dokumenter for at besvare spørgsmål, opsummere YouTube-videoer med blot et link og generere kontekstbevidste samtaler fra websideindhold. Tilgængelig som en webapplikation og en browserudvidelse, der er kompatibel med Google Chrome og Microsoft Edge, repræsenterer HIX Chat et betydeligt fremskridt inden for chatbot-teknologi.

Andre bemærkelsesværdige chatbots som YouChat, Microsoft Bing Chat og Perplexity Ask demonstrerer også potentialet i GPT-3 og GPT-4. Disse værktøjer tilbyder funktionaliteter, der kan konkurrere med eller endda overgå ChatGPTs, og viser de forskellige applikationer og styrker ved GPT-baserede modeller til at forbedre digital kommunikation og informationssøgning.

Se fremad: Udviklingen af fremtidige GPT-modeller

Da OpenAI fokuserer sin indsats på den længe ventede udvikling af GPT-5, er det vigtigt at bemærke, at dette projekt stadig er i sin vorden og endnu ikke er gået ind i træningsfasen. Processen frem til udgivelsen, herunder træningssessioner, testfaser og implementering af nødvendige sikkerhedsprotokoller, betyder, at debuten af GPT-5 til den brede offentlighed er i horisonten, men det kan tage lidt tid.

Muligheden for at inkorporere video- og lydindgange i fremtidige GPT-modeller er en spændende udvikling nævnt af OpenAIs Sam Altman. Denne fremgang ville nødvendiggøre brugen af forskelligartede undervisningsmaterialer, herunder webkodning og multimedieindhold, hvilket markerer et betydeligt spring i mulighederne for store sprogmodeller (LLM'er). Indførelsen af sådanne funktioner ville dramatisk udvide alsidigheden og anvendeligheden af disse modeller, hvilket gør dem i stand til at forstå og behandle en bredere vifte af input ud over traditionel tekst.

Det er udfordrende at forudsige hele rækken af muligheder for fremtidige GPT-iterationer i betragtning af den eksperimentelle karakter af kunstig generel intelligens. Feltet er dynamisk og tilbøjeligt til pludselige gennembrud, hvilket gør det vanskeligt at forudse den nøjagtige retning, den fremtidige udvikling kan tage. Potentialet for nye og uforudsete funktioner er imidlertid stort, hvilket tyder på, at fremtidige modeller kan tilpasse sig og lære af et endnu bredere spektrum af data og scenarier.

Afsluttende tanker om GPT's udvikling

Det er ubestrideligt, at udviklingen af GPT-3 og GPT-4 markant har ændret vores forståelse og udnyttelse af kunstig generel intelligens, hvilket cementerer AI's rolle i fremtidens samfundsstruktur.

Disse modeller har ført til fremkomsten af omfattende AI-platforme som HIX.AI, der fungerer som et alsidigt knudepunkt for AI-drevet skrivehjælp, der imødekommer en lang række brugerkrav med understøttelse af GPT-3.5 og GPT-4.

De hurtige fremskridt, der er gjort mellem udgivelserne af disse to modeller, på trods af den korte tidsramme, fremhæver de bemærkelsesværdige fremskridt, som OpenAI og HIX.AI har gjort med hensyn til at fremme AI-teknologi. Dette fremskridt giver næring til forventningen om, hvad GPT-5 og efterfølgende modeller vil bringe, og lover yderligere at revolutionere, hvordan vi engagerer os med AI i vores daglige liv og professionelle bestræbelser, hvilket driver innovation og samarbejde til nye højder.