GPT-1 til GPT-4: Hver af OpenAIs GPT-modeller forklaret og sammenlignet

OpenAI har gjort betydelige fremskridt inden for naturlig sprogbehandling (NLP) gennem sine GPT-modeller. Fra GPT-1 til GPT-4 har disse modeller været på forkant med AI-genereret indhold, fra at skabe prosa og poesi til chatbots og endda kodning.

Men hvad er forskellen mellem hver GPT-model, og hvad er deres indflydelse på NLP-området?

Hvad er Generative Pre-Trained Transformers?

Generative Pre-trained Transformers (GPT'er) er en type maskinlæringsmodel, der bruges til naturlige sprogbehandlingsopgaver. Disse modeller er forudtrænede på enorme mængder data, såsom bøger og websider, for at generere kontekstuelt relevant og semantisk sammenhængende sprog.

I enklere vendinger er GPT'er computerprogrammer, der kan skabe menneskelignende tekst uden at være eksplicit programmeret til at gøre det. Som et resultat kan de finjusteres til en række naturlige sprogbehandlingsopgaver, herunder besvarelse af spørgsmål, sprogoversættelse og tekstresumé.

Så hvorfor er GPT'er vigtige? GPT'er repræsenterer et betydeligt gennembrud inden for naturlig sprogbehandling, der gør det muligt for maskiner at forstå og generere sprog med hidtil uset flydende og nøjagtighed. Nedenfor udforsker vi de fire GPT-modeller, fra den første version til den seneste GPT-4, og undersøger deres ydeevne og begrænsninger.

GPT-1

GPT-1 blev udgivet i 2018 af OpenAI som deres første iteration af en sprogmodel, der bruger Transformer-arkitekturen. Det havde 117 millioner parametre, hvilket væsentligt forbedrede tidligere avancerede sprogmodeller.

En af styrkerne ved GPT-1 var dens evne til at generere et flydende og sammenhængende sprog, når det fik en prompt eller kontekst. Modellen blev trænet på en kombination af to datasæt: Almindelig kravle, et massivt datasæt af websider med milliarder af ord, og BookCorpus-datasættet, en samling af over 11.000 bøger om en række genrer. Brugen af ​​disse forskellige datasæt gjorde det muligt for GPT-1 at udvikle stærke sprogmodelleringsevner.

Mens GPT-1 var en betydelig præstation i naturlig sprogbehandling (NLP), det havde visse begrænsninger. For eksempel var modellen tilbøjelig til at generere gentagende tekst, især når der blev givet prompter uden for rammerne af dens træningsdata. Det formåede heller ikke at ræsonnere over flere omgange i dialogen og kunne ikke spore langsigtede afhængigheder i tekst. Derudover var dens sammenhæng og flydende kun begrænset til kortere tekstsekvenser, og længere passager ville mangle sammenhæng.

På trods af disse begrænsninger lagde GPT-1 grundlaget for større og mere kraftfulde modeller baseret på Transformer-arkitekturen.

GPT-2

GPT-2 blev udgivet i 2019 af OpenAI som en efterfølger til GPT-1. Den indeholdt svimlende 1,5 milliarder parametre, betydeligt større end GPT-1. Modellen blev trænet på et meget større og mere forskelligartet datasæt, der kombinerer Common Crawl og WebText.

En af styrkerne ved GPT-2 var dens evne til at generere sammenhængende og realistiske tekstsekvenser. Derudover kunne det generere menneskelignende svar, hvilket gør det til et værdifuldt værktøj til forskellige naturlige sprogbehandlingsopgaver, såsom oprettelse af indhold og oversættelse.

GPT-2 var dog ikke uden sine begrænsninger. Det kæmpede med opgaver, der krævede mere kompleks ræsonnement og forståelse af kontekst. Mens GPT-2 udmærkede sig ved korte afsnit og tekstuddrag, formåede den ikke at opretholde kontekst og sammenhæng over længere passager.

Disse begrænsninger banede vejen for udviklingen af ​​den næste iteration af GPT-modeller.

GPT-3

Naturlige sprogbehandlingsmodeller tog eksponentielle spring med udgivelsen af ​​GPT-3 i 2020. Med 175 milliarder parametre er GPT-3 over 100 gange større end GPT-1 og over ti gange større end GPT-2.

GPT-3 er trænet på en bred vifte af datakilder, herunder BookCorpus, Common Crawl og Wikipedia, blandt andre. Datasættene omfatter næsten en billion ord, hvilket gør det muligt for GPT-3 at generere sofistikerede svar på en bred vifte af NLP-opgaver, selv uden forudgående eksempeldata.

En af de vigtigste forbedringer af GPT-3 i forhold til dens tidligere modeller er dens evne til at generere sammenhængende tekst, skrive computerkode og endda skabe kunst. I modsætning til de tidligere modeller forstår GPT-3 konteksten af ​​en given tekst og kan generere passende svar. Evnen til at producere naturligt lydende tekst har enorme konsekvenser for applikationer som chatbots, indholdsskabelse og sprogoversættelse. Et sådant eksempel er ChatGPT, en samtale-AI-bot, som gik fra uklarhed til berømmelse næsten fra den ene dag til den anden.

Selvom GPT-3 kan gøre nogle utrolige ting, har den stadig mangler. For eksempel kan modellen returnere partiske, unøjagtige eller upassende svar. Dette problem opstår, fordi GPT-3 er trænet i enorme mængder tekst, der muligvis indeholder partiske og unøjagtige oplysninger. Der er også tilfælde, hvor modellen genererer totalt irrelevant tekst til en prompt, hvilket indikerer, at modellen stadig har svært ved at forstå kontekst og baggrundsviden.

GPT-3's muligheder gav også anledning til bekymring over de etiske implikationer og potentielt misbrug af sådanne stærke sprogmodeller. Eksperter bekymrer sig om muligheden for, at modellen bliver brugt til ondsindede formål, såsom at generere falske nyheder, phishing-e-mails og malware. Det har vi faktisk allerede set kriminelle bruger ChatGPT til at skabe malware.

OpenAI udgav også en forbedret version af GPT-3, GPT-3.5, før den officielt lancerede GPT-4.

GPT-4

GPT-4 er den seneste model i GPT-serien, lanceret den 14. marts 2023. Det er et markant skridt op i forhold til sin tidligere model, GPT-3, som allerede var imponerende. Selvom detaljerne i modellens træningsdata og arkitektur ikke er officielt annonceret, bygger den bestemt på styrkerne ved GPT-3 og overvinder nogle af dens begrænsninger.

GPT-4 er eksklusivt for ChatGPT Plus-brugere, men brugsgrænsen er begrænset. Du kan også få adgang til den ved at tilmelde dig GPT-4 API-ventelisten, hvilket kan tage lidt tid på grund af den store mængde applikationer. Den nemmeste måde at få fingrene i GPT-4 er dog ved hjælp af Microsoft Bing Chat. Det er helt gratis, og der er ingen grund til at tilmelde sig en venteliste.

En iøjnefaldende egenskab ved GPT-4 er dens multimodale muligheder. Det betyder, at modellen nu kan acceptere et billede som input og forstå det som en tekstprompt. For eksempel, under GPT-4-lanceringen live-streamet, fodrede en OpenAI-ingeniør modellen med et billede af en håndtegnet hjemmeside-mockup, og modellen leverede overraskende en fungerende kode til hjemmesiden.

Modellen forstår også bedre komplekse prompter og udviser ydeevne på menneskeligt niveau på flere professionelle og traditionelle benchmarks. Derudover har den et større kontekstvindue og kontekststørrelse, som refererer til de data, som modellen kan beholde i sin hukommelse under en chatsession.

GPT-4 skubber grænserne for, hvad der i øjeblikket er muligt med AI-værktøjer, og det vil sandsynligvis have applikationer i en lang række industrier. Men som med enhver stærk teknologi er der bekymringer om det potentielle misbrug og etiske implikationer af et så stærkt værktøj.

En rejse gennem GPT-sprogmodeller

GPT-modeller har revolutioneret AI-området og åbnet op for en ny verden af ​​muligheder. Desuden har den store skala, kapacitet og kompleksitet af disse modeller gjort dem utroligt nyttige til en lang række applikationer.

Men som med enhver teknologi er der potentielle risici og begrænsninger at overveje. Disse modellers evne til at generere yderst realistisk tekst og arbejdskode giver anledning til bekymring over potentielt misbrug, især inden for områder som malwareoprettelse og desinformation.

Ikke desto mindre, efterhånden som GPT-modeller udvikler sig og bliver mere tilgængelige, vil de spille en bemærkelsesværdig rolle i at forme fremtiden for AI og NLP.