GPT-3 vs. GPT-4: En detaljert sammenligning av HIX.AI

Lanseringen av GPT-4 av OpenAI markerer en betydelig milepæl i utviklingen av Generative Pre-trained Transformer (GPT)-serien, som viser frem bemerkelsesverdige fremskritt i forhold til den tidligere anerkjente GPT-3. GPT-3, kjent for å drive det anerkjente ChatGPT med sine nesten menneskelignende tekstgenereringsevner, satte en høy standard i AI-drevne samtalemodeller.

Til tross for den høye linjen satt av GPT-3, har GPT-4 dukket opp, lovende forbedringer som flytter grensene for hva AI kan oppnå i naturlig språkbehandling. Konkurransen mellom GPT-3 og GPT-4 fremhever deres status som banebrytende prestasjoner innen generativ AI.

Denne sammenligningen tar sikte på å belyse forskjellene mellom GPT-4 og GPT-3, og gir innsikt i forbedringene og hva brukere kan forvente fra den nyere versjonen.

Hva er GPT-3 og GPT-4?

GPT står for Generative Pre-trained Transformers, en type avansert dataprogram som spiller en stor rolle i å presse frem moderne kunstig intelligens. Disse programmene, som utgjør ryggraden i verktøy som ChatGPT, er gode til å forstå menneskelignende sammenhenger og ha samtaler. De kan forstå de subtile måtene mennesker bruker språk på, og deretter bruke denne forståelsen til å svare brukere på en måte som føles ganske naturlig.

Disse programmene lærer av et stort utvalg informasjon, inkludert ting fra internett og bøker, før de blir gjort tilgjengelige for oss å bruke. Denne læringen hjelper dem å bli bedre til å gjenkjenne kontekst, tonen i samtaler og betydningen av ord.

De siste store skritt fremover innen denne teknologien er GPT-3 og GPT-4. OpenAI, forskningsgruppen bak disse modellene, har vært på et oppdrag for å forbedre sine store språkmodeller (LLM) siden de først introduserte GPT i 2018.

Den gang var GPT-1 ganske grunnleggende i hvordan den kunne svare på spørsmål og dele informasjon. Men på bare fem år har ting gått mye fremover.

GPT-3, som kom ut i 2020, var en stor oppdatering i forhold til den før, GPT-2. Den er mye større, med 175 milliarder parametere, som er som innstillinger skaperne justerer for å gjøre modellen smartere med ny informasjon.

For å gi deg en idé om hvor stort det er, før GPT-3 kom, var den største modellen Microsofts Turing NLG, med bare 10 milliarder parametere.

Noen av de kule nye tingene GPT-3 kan gjøre inkluderer å skrive datakode, bruke språk på mer komplekse og raffinerte måter, og til og med lage AI-kunst. Dens evne til å generere svar som høres veldig menneskelige ut og forståelsen av kontekst gjorde ChatGPT superpopulær nesten over natten.

Så, hva er greia med GPT-4? Utgitt i 2023, bygger denne siste versjonen på det GPT-3 kunne gjøre, men fikser også noen av manglene.

En av de fremtredende funksjonene til GPT-4 er dens evne til å se på et bilde og svare som om bildet var en skriftlig melding. Denne funksjonen tilbys spesielt ChatGPT Plus-brukere, men kan brukes gratis med Microsoft Bing Chat.

Hva er store språkmodeller (LLMs)?

På sitt enkleste er en stor språkmodell (LLM) en sofistikert type dataprogram designet for å gjette neste ord i en rekke ord. Den gjør dette ved å se på naturlige språkinndata - i utgangspunktet måten mennesker snakker eller skriver på. Disse modellene går gjennom mye trening med en enorm mengde skriftlig innhold, inkludert bøker, artikler, nettstedinnhold, sosiale medier-oppdateringer, tekstmeldinger og mer.

De siler gjennom all denne informasjonen for å forstå hvordan ord er satt sammen i setninger og for å lære mønstrene for hvordan vi kommuniserer. Denne kunnskapen lar dem forutsi hva som kan komme videre i en setning, som er hvordan interaktive chatboter som ChatGPT og andre AI-drevne verktøy kan "snakke" til oss.

Å lage og trene disse modellene er imidlertid ikke enkelt eller billig. Det krever enorme serverfarmer, som i hovedsak er samlinger av kraftige datamaskiner, for å behandle alle tekstdataene og lære av dem. Disse serverne fungerer som gigantiske hjerner, og gjør utdannede gjetninger om hvilke ord som kan komme neste basert på mønstrene de har sett i dataene.

Men det er en hake – utviklerne må være forsiktige med hva slags innhold de bruker for å trene disse modellene. Hvis treningsdataene er partiske, feil eller ufullstendige, vil LLM ende opp med å gjøre feil eller generere svar som ikke er gode, noe som gjenspeiler de samme feilene.

OpenAI: En oversikt

OpenAI ble grunnlagt i 2015 i San Francisco av en gruppe teknologiledere, inkludert milliardærsjefen for SpaceX og Tesla, Elon Musk, sammen med Peter Thiel, og Reid Hoffman, og den nåværende administrerende direktøren for OpenAI, Sam Altman, blant andre. Startet som en ideell organisasjon, var dens kjerneoppgave å fremme kunstig generell intelligens (AGI) på en måte som var etisk og gjennomsiktig, og kunne forhindre monopolisering av store teknologiselskaper som Google eller Apple.

Med en forpliktelse til å utvikle AI for allmennhetens beste, tiltrakk OpenAI raskt betydelige investeringer fra Silicon Valley, inkludert fra Infosys og Amazon Web Services. Denne støtten var avgjørende for de tidlige prosjektene og forskningen på etisk AI.

De økonomiske kravene til AI-forskning og -utvikling gjorde snart den ideelle modellen uholdbar for OpenAI. I 2019 skiftet organisasjonen mot en profittmodell under Sam Altmans ledelse. Et betydelig partnerskap på 1 milliard dollar med Microsoft fulgte, slik at noen av OpenAIs innovasjoner ble kommersialisert og lisensiert av teknologigiganten.

Til tross for overgangen til en for-profit-struktur, implementerte OpenAI et begrenset profittsystem. Denne unike tilnærmingen begrenser investoravkastningen til 100 ganger deres investering, med sikte på å balansere profittskaping med selskapets mål om å ha en positiv innvirkning på menneskeheten.

OpenAI ble anerkjent i november 2022 med utgivelsen av ChatGPT, en chatbot som tilbød menneskelignende interaksjoner, en bred kunnskapsbase og kreative evner som satte en ny standard for AI-chatboter. Suksessen til ChatGPT ansporet til et konkurranserush blant globale teknologifirmaer for å utvikle lignende eller overlegne verktøy, som HIX.AIsHIX Chat.

Siden lanseringen av sin første generative AI-modell, GPT-1, i 2018, har OpenAI vært i forkant av AI-teknologien, og kontinuerlig flyttet grensene for hva generative AI-verktøy kan oppnå.

Utforske utviklingshistorien

Tilbake i februar 2018 introduserte OpenAI verden for GPT-modellen, og startet med GPT-1. Denne modellen var en stor sak fordi den hadde 117 millioner parametere og ble stort sett lært av seg selv å finne ut hvilket ord som kommer etterpå i en setning uten å bli fortalt nøyaktig hva de skal gjøre.

Selv om det bare var begynnelsen, var GPT-1 ganske imponerende fordi den kunne komme opp med setninger og til og med hele avsnitt på egen hånd.

Så, i 2019, gjorde OpenAI ting enda bedre med GPT-2. Denne oppdaterte modellen hadde 1,5 milliarder parametere, noe som gjorde den smartere og i stand til å gi lengre mer detaljerte svar. Det var et steg opp i å få maskinen til å snakke mer som en person, selv om det ikke var mange andre store endringer fra den første versjonen.

Både GPT-1 og GPT-2 var flotte, men de hadde sine grenser, spesielt i hva de visste og hvordan de lærte. Alt endret seg med GPT-3 i 2020.

GPT-3 var en game-changer med langt flere parametere enn GPT-2. Det var den første modellen som skrev tekst som nesten kunne passe for noe et menneske ville skrive. Den lærte av en stor haug med skriftlige ting, noe som gjorde det til et stort sprang fremover for chatboter og språkforståelse.

Spenningen stoppet ikke der. I november 2022 ga OpenAI ut GPT-3.5, versjonen ChatGPT er basert på. Det overrasket verden, og viste frem hva moderne chatbots og AI-skriving kunne gjøre.

GPT-3.5 fikk alle til å snakke om OpenAIs arbeid med å gjøre AI smartere. Den kan skrive historier, e-poster, dikt, manus, sanger og mye mer, fantastiske mennesker overalt, ikke bare tekniske eksperter.

Sam Altman, sjefen for OpenAI, sa at så kule som GPT-3 og GPT-3.5 var, de var bare starten på hva som er mulig med AI og språklæring.

Tro mot hans ord lanserte OpenAI i mars 2023 GPT-4. Denne nye versjonen lovet å være enda mer fantasifull og nyttig, med fokus på å gi tryggere og mer detaljerte svar.

Med svimlende 1,76 billioner parametere og en enda større læringsdatabase ble GPT-4 bedre til å løse problemer og kunne skrive lengre tekster som totalt sett ga mer mening.

Ved å la alle bruke disse modellene, kunne OpenAI raskt finne og fikse eventuelle problemer, og hjelpe dem å bli bedre og bedre til å lage AI som kan gjøre alle slags ting på tvers av forskjellige felt.

De viktigste forskjellene mellom OpenAIs GPT-3 og GPT-4

GPT-4 ruver over GPT-3 med sine svimlende 100 billioner parametere, og dverger GPT-3s 175 milliarder. Denne enorme økningen betyr at GPT-4 kan forstå og behandle språk med en utrolig hastighet og nøyaktighet, noe som representerer et betydelig fremskritt innen AI-evner. Dette løftet gir mulighet for mer komplekse og nyanserte samtaler, noe som gjør at interaksjoner føles mer naturlig og menneskelignende.

Token-grensen har sett en massiv oppgradering i GPT-4, nå på 32 000 sammenlignet med GPT-3s grense. Dette gjør det mulig å behandle mye lengre tekststykker på én gang, noe som muliggjør mer detaljerte og omfattende diskusjoner. Brukere kan nå legge inn mer informasjon, noe som gir rikere, mer kontekstbevisste svar fra AI.

GPT-4s opplæring på et mye større datasett har utvidet forståelsen, og eksponert det for et bredere utvalg av språkbruk og kontekster. Denne eksponeringen betyr at GPT-4 kan gi mer nøyaktig økonomisk råd, utvikle smartere investeringsstrategier og opprettholde et høyere nivå av faktisk korrekthet, noe som gjør det til et verdifullt verktøy for profesjonelle innen mange felt.

Påliteligheten til GPT-4 markerer en betydelig forbedring, og tilbyr innhold som brukere kan stole på er nøyaktig og mindre utsatt for feil. Denne påliteligheten er avgjørende for applikasjoner der nøyaktighet er avgjørende, reduserer risikoen for feilinformasjon og øker brukertilliten til AI-generert innhold.

Med GPT-4 får brukere enestående kontroll over den genererte tekstens tone, stil og levering. I motsetning til GPT-3, som krevde omfattende omskolering for å endre utskriftsstil, kan GPT-4 enkelt tilpasse seg forskjellige skrivebehov, fra formell forretningskommunikasjon til uformelle innlegg på sosiale medier, noe som gjør den allsidig på tvers av ulike scenarier for innholdsskaping.

GPT-4s evne til å skreddersy meldinger basert på demografiske faktorer som alder, atferd og plassering gir mulighet for svært personlig kommunikasjon. Denne tilpasningsevnen betyr at bedrifter kan engasjere publikum mer effektivt, lage meldinger som passer godt til ulike grupper, og forbedre markedsføringsstrategier og kundeinteraksjoner.

Forbedrede språkferdigheter og kritisk tenkning i GPT-4 gjør det mulig å takle komplekse problemer, fra merkevareutfordringer til risikovurderinger. Dens imponerende ytelse på profesjonelle og akademiske eksamener viser dens evne til å forstå og generere innhold på høyt nivå, og bygge bro mellom AI og menneskelignende problemløsning.

GPT-4s flerspråklige evner overgår de til GPT-3.5 og andre modeller, og viser overlegen ytelse på 24 av 26 språk. Dette gjør GPT-4 til et uvurderlig verktøy for globale applikasjoner, som bryter ned språkbarrierer og legger til rette for kommunikasjon på tvers av ulike språklige landskap.

Introduksjonen av bildegjenkjenningsfunksjoner i GPT-4 er en game-changer, som lar brukere legge inn både tekst og bilder. Denne funksjonen åpner for nye muligheter for innholdsskaping og -analyse, spesielt for bransjer som er avhengige av visuelle medier, og gir en mer integrert tilnærming til innholdsgenerering.

Mens GPT-3 fortsatt er fritt tilgjengelig for eksperimentell bruk, introduserer GPT-4 en prismodell som gjenspeiler dens avanserte funksjoner og muligheter. Fra $0,03 for 1000 tokens, eller tilgjengelig gjennom et ChatGPT Plus-abonnement til $20 per måned, tilbyr GPT-4 betydelig verdi for de som trenger banebrytende AI-verktøy for sine prosjekter eller virksomheter, og rettferdiggjør kostnadene med sine avanserte muligheter og allsidighet.

Hvordan kan brukere dra nytte av Advanced GPT-4?

GPT-4 er i ferd med å bli en game-changer på tvers av mange felt, og tilbyr betydelige fordeler for både bedrifter, uavhengige arbeidere, eksperter og studenter. Denne siste utgaven av GPT-serien kan revolusjonere hvordan vi jobber, lærer og samhandler, øker produktiviteten og effektiviserer driften på måter som tidligere var uante. Dens evne til å forstå og generere menneskelignende tekst åpner nye veier for innovasjon og effektivitet.

For virksomheter som er opptatt av cybersikkerhet, står GPT-4 som en mektig alliert. Den kan overvåke digitale aktiviteter nøye, identifisere uautorisert tilgang til sensitive data og lokalisere nye cybertrusler. Denne egenskapen styrker ikke bare sikkerhetstiltak, men styrker også forbrukernes tillit, spesielt i sektorer som håndterer kritisk personlig informasjon som finans og sikkerhetstjenester.

Modellens avanserte analyser kan redusere risikoen for økonomisk svindel betydelig ved å oppdage mistenkelige aktiviteter tidlig. Ved å holde øye med uvanlig kjøpsatferd og uautoriserte kontoaktiviteter, varsler GPT-4 organisasjoner om potensiell svindel, og hjelper dem med å redusere risikoen før de eskalerer, og dermed ivareta sine eiendeler og omdømme.

Når det gjelder salg og lagerstyring, kan GPT-4s prediktive evner forutsi produktetterspørsel med bemerkelsesverdig nøyaktighet. Ved å analysere forbrukeratferd og historiske salgsdata, gjør det bedrifter i stand til å optimalisere lagernivåer, avgrense prisstrategier og målrette markedsføringsinnsatsen mer effektivt, og sikre at de ligger ett skritt foran markedets krav.

Utdanning er en annen sektor som er klar for transformasjon gjennom GPT-4. Å skreddersy læringsopplevelser til individuelle studenters behov blir en realitet med denne teknologien. Ved å behandle data om elevenes prestasjoner og preferanser, kan GPT-4 tilpasse leksjonsplaner, noe som gjør undervisningen mer engasjerende og effektiv for elever på tvers av spekteret.

Kjøpeopplevelser på nett kan forbedres betraktelig av GPT-4s evne til å tilpasse anbefalinger basert på en brukers nettleserhistorikk, tidligere kjøp og preferanser. Dette øker ikke bare salget for forhandlere, men forbedrer også handleopplevelsen for forbrukerne betydelig, noe som gjør den mer sømløs og skreddersydd til individuelle smaker.

I helsevesenet er GPT-4s potensial til å analysere medisinske journaler og kliniske bilder for å foreslå diagnoser og behandlingsplaner banebrytende. Denne evnen kan revolusjonere pasientbehandling, spesielt i undertjente områder, ved å støtte medisinske fagfolk med praktisk innsikt, og dermed forbedre helseresultatene.

Produksjon og logistikk kan dra nytte av GPT-4s prediktive vedlikeholdsfunksjoner. Ved å analysere data fra utstyrssensorer, forutser den når maskiner kan svikte, noe som muliggjør rettidig intervensjon som forhindrer kostbare nedetider og øker driftseffektiviteten.

Markedsførere og innholdsskapere kan benytte seg av GPT-4s enorme kunnskapsbase og språklige dyktighet for å lage overbevisende markedsføringsmateriell, innlegg i sosiale medier og engasjerende innhold. Dens evne til å generere tekst som resonerer med menneskelige lesere kan betydelig forsterke en merkevares stemme og rekkevidde.

De kreative næringene, inkludert journalistikk, underholdning og kunst, kan dra nytte av GPT-4s kapasitet for idégenerering, perspektivtilbud og trendanalyse. Dette verktøyet kan berike kreative prosesser, og gi ferske input og innsikt som gir næring til innovasjon uten å erstatte menneskelig kreativitet.

Til tross for styrken til GPT-3 og GPT-3.5, introduserer GPT-4 markante forbedringer i ytelse, forståelse og anvendelighet. Forbedret språkbehandling, dataanalysefunksjoner og større nøyaktighet gjør det til en uvurderlig ressurs på tvers av et bredere spekter av aktiviteter, og styrker dens rolle som et sentralt verktøy i moderne profesjonelle og forretningsmessige praksiser.

Sammenligning av begrensningene til GPT-3 og GPT-4

Til tross for sine imponerende evner, kommer GPT-3 og GPT-4 med sine egne utfordringer. For eksempel er begge modellene utstyrt med sikkerhetstiltak for å forhindre generering av skadelig innhold. Selv om disse sikkerhetstiltakene er avgjørende, begrenser de noen ganger modellenes evne til å svare på legitime spørsmål.

Denne begrensningen gjelder for begge versjoner, og fremhever en vanlig ulempe. I tillegg kan verken GPT-3 eller GPT-4 tilby sanntidsoppdateringer eller informasjon, en funksjon som noen andre AI-tekstgeneratorer tilbyr.

Når du undersøker flerspråklig støtte, møter både GPT-3.5 og GPT-4 begrensninger. Deres evne til å tilby tjenester på andre språk enn engelsk, inkludert oversettelsesnøyaktighet og utvalget av språk som støttes, er fortsatt et arbeid som pågår. Dette representerer et betydelig hinder for global anvendelighet.

Selv om GPT-4 hoppet fremover ved å inkorporere bildeinnganger i funksjonaliteten, kan den fortsatt ikke behandle lyd- eller videomeldinger. Dette er et område med potensiell vekst for fremtidige versjoner, som den forventede GPT-5, men er fortsatt en begrensning i de nåværende iterasjonene.

Utforsker alternativer til ChatGPT drevet av GPT-modeller

Mens ChatGPT er en fremtredende applikasjon av OpenAIs GPT-modeller, er det ikke den eneste verktøyfremstillingsbølgen i teknologiverdenen. Konkurrerende teknologier utnytter også GPT-3 og GPT-4, og tilbyr unike funksjoner som noen ganger overgår ChatGPTs funksjoner, til tross for dens popularitet og brede bruk.

En fremtredende blant disse er HIX.AI HIX Chat, som bruker både GPT-3.5 og GPT-4. Denne allsidige chatboten er designet for å forbedre brukerinteraksjon gjennom nøyaktige, menneskelignende svar, og fremme engasjerende og meningsfulle samtaler. Fordelen over ChatGPT og lignende plattformer ligger i dens direkte internettilgang, som gjør det mulig å hente og videresende informasjon umiddelbart, og dermed gi svar som er både aktuelle og ubegrensede.

HIX Chats muligheter strekker seg videre, inkludert muligheten til å analysere PDF-dokumenter for å svare på spørsmål, oppsummere YouTube-videoer med bare en lenke og generere kontekstbevisste samtaler fra innhold på nettsider. Tilgjengelig som en nettapplikasjon og en nettleserutvidelse som er kompatibel med Google Chrome og Microsoft Edge, representerer HIX Chat et betydelig fremskritt innen chatbot-teknologi.

Andre bemerkelsesverdige chatbots som YouChat, Microsoft Bing Chat og Perplexity Ask demonstrerer også potensialet til GPT-3 og GPT-4. Disse verktøyene tilbyr funksjonaliteter som kan konkurrere med eller til og med overgå ChatGPT, og viser de forskjellige applikasjonene og styrken til GPT-baserte modeller for å forbedre digital kommunikasjon og informasjonsinnhenting.

Se fremover: Utviklingen av fremtidige GPT-modeller

Ettersom OpenAI fokuserer sin innsats på den mye etterlengtede utviklingen av GPT-5, er det viktig å merke seg at dette prosjektet fortsatt er i startfasen og ennå ikke har gått inn i treningsfasen. Prosessen frem til utgivelsen, inkludert treningsøkter, testfaser og implementering av nødvendige sikkerhetsprotokoller, betyr at debuten av GPT-5 for allmennheten er i horisonten, men det kan ta litt tid.

Muligheten for å inkorporere video- og lydinnganger i fremtidige GPT-modeller er en spennende utvikling nevnt av OpenAIs Sam Altman. Denne fremgangen vil nødvendiggjøre bruk av variert opplæringsmateriell, inkludert nettkoding og multimedieinnhold, som markerer et betydelig sprang i egenskapene til store språkmodeller (LLM). Innføringen av slike funksjoner vil dramatisk utvide allsidigheten og anvendeligheten til disse modellene, slik at de kan forstå og behandle et bredere spekter av input utover tradisjonell tekst.

Å forutsi hele spekteret av muligheter for fremtidige GPT-iterasjoner er utfordrende, gitt den eksperimentelle naturen til kunstig generell intelligens. Feltet er dynamisk og utsatt for plutselige gjennombrudd, noe som gjør det vanskelig å forutse den nøyaktige retningen fremtidig utvikling kan ta. Potensialet for nye og uforutsette funksjoner er imidlertid stort, noe som tyder på at fremtidige modeller kan tilpasse seg og lære av et enda bredere spekter av data og scenarier.

Avsluttende tanker om GPTs utvikling

Det er ubestridelig at utviklingen av GPT-3 og GPT-4 har endret vår forståelse og bruk av kunstig generell intelligens betydelig, og sementerer AIs rolle i fremtidens samfunnsstruktur.

Disse modellene har ført til fremveksten av omfattende AI-plattformer som HIX.AI, som fungerer som et allsidig knutepunkt for AI-drevet skrivehjelp, og dekker et bredt spekter av brukerkrav med støtte for GPT-3.5 og GPT-4.

Den raske fremgangen som er gjort mellom utgivelsene av disse to modellene, til tross for den korte tidsrammen, fremhever de bemerkelsesverdige fremskritt OpenAI og HIX.AI har gjort med å fremme AI-teknologi. Denne fremgangen gir næring til forventningen om hva GPT-5 og påfølgende modeller vil bringe, og lover å revolusjonere hvordan vi engasjerer oss med AI i våre daglige liv og profesjonelle bestrebelser, og driver innovasjon og samarbeid til nye høyder.