Ce este GPT-4?
Dacă ați urmat îndeaproape comunitatea de informații artificiale, este posibil să fi dat peste termenul „ gpt- 3 ”înainte.
Acest model AI, creat de OpenAI, este un model mare folosit de o cantitate imensă de oameni.
cu instrumente în ai writing , AI Marketing , vânzări AI , Meme Generation și alte zone fiind alimentate de GPT-3, bara a fost destul de mare pentru succesorul său-GPT-4.
În timp ce detaliile din jurul acestui nou model AI sunt încă relativ rare, știm că acesta va fi conceput pentru a fi și mai puternic și mai eficient decât predecesorul său.
În acest articol, voi împărtăși cu voi ceea ce lumea AI știe în prezent despre GPT-4 și ce implicații potențiale ar putea avea acest nou model asupra viitorului inteligenței artificiale .
Să intrăm corect în ea.
Ce este gpt- 4?
Openai a deschis publicului său puternic modelul de limbaj AI GPT-3 în mai 2020, iar modelul a devenit rapid o senzație în comunitatea AI.
GPT-3 este o rețea neuronală instruită pe un set de date de text mare și poate genera text asemănător omului.
Acest lucru a făcut din acesta un instrument puternic pentru sarcini precum traducerea mașinilor, rezumarea textului și chiar crearea de noi articole în formă lungă de la zero.
În timp ce acum câteva luni, s-a spus că GPT-4 ar putea veni la jumătatea anului 2022, încă nu a fost lansat încă.
Ceea ce se știe este că numărul de parametri de învățare automată pe acest nou model va fi probabil similar cu GPT-3.
În timp ce inițial, se spune că numărul de parametri este de până la 100 de trilioane posibil, acest lucru a fost refuzat de Sam Altman , CEO al Openai.
La prima vedere, acesta este un număr relativ mic de parametri , în special în comparație cu alte modele.
De exemplu, Nvidia și Microsoft au lansat megatron-turing NLG Anul trecut, cea mai mare și cea mai densă rețea neuronală vreodată.
venind la parametrii 530b, acest model conține multe puncte de date.
Cu toate acestea, modele mai mici au dovedit că companiile nu trebuie să meargă la fel de mari pentru a obține rezultate excelente.
Modelele mai mici sunt mult mai bune la învățarea cu câteva fotografii, unde un model poate clasifica și învăța dintr-o cantitate limitată de date.
De exemplu, unii spun că modele precum Chinchilla sunt mai buni să facă diverse sarcini decât GPT-3, iar companiile și-au dat seama de acest lucru atunci când își dezvoltă modelele.
În ceea ce privește GPT-4, va trebui să așteptăm și să vedem cum arată modelul final în această privință, dar ar putea fi sigur să spunem că compania a învățat din elementele de succes din Astfel de modele.
Precizie vs. Cost
Un aspect crucial pe care oamenii tind să -l uite atunci când discută modelele AI este echilibrul dintre precizie și cost.
modele mai extinse necesită o cantitate incredibilă de timp, bani și resurse pentru a se antrena, deoarece resursele de calcul care trebuie puse în pregătirea acestor modele mai mari sunt imense.
Cu toate acestea, rezultatele nu sunt de obicei mult mai bune decât cele ale modelelor mai mici care pot utiliza datele furnizate pentru a îmbunătăți.
De exemplu, GPT-3 a fost instruit o singură dată pe un set de date și, în timp ce au fost făcute unele erori, modelul ar putea genera în continuare text asemănător omului.
Căutarea de modele optime, mai degrabă decât cele mai mari va fi probabil calea de urmat cu inteligența artificială.
GPT-4 va fi probabil un bun exemplu în acest sens și va fi interesant să vedem cum funcționează modelul odată ce va fi lansat în sfârșit.
Text- Doar Vs. Model multimodal
Aceste două concepte se referă la tipul de date care sunt utilizate pentru a antrena modelul.
Un model numai pentru text este instruit, ați ghicit, date textuale.
Pe de altă parte, un model multimodal este instruit pe mai multe tipuri de date.
Aceasta poate include imagini, videoclipuri și chiar audio.
Beneficiul unui model multimodal este că poate înțelege mai bine contextul datelor.
De exemplu, dacă ar fi să „arătați” o imagine de câine la un model doar cu text, nu ar avea idee despre ce privește.
Cu toate acestea, dacă ar fi să arătați aceeași imagine unui model multimodal, ar putea înțelege că se uită la un câine și să acționeze în consecință.
Beneficiile unui model multimodal sunt evidente, dar dezavantajul este că sunt mult mai dificil să se antreneze .
Altman a clarificat într-un segment de întrebări și răspunsuri că GPT-4 nu ar fi multimodal (care este modelul folosit de dall · e și mămică ), dar un model doar de text.
Din nou, acest lucru s -ar putea reveni la faptul că Openai încearcă să facă modelul mai eficient – mai degrabă decât mai mare.
Sparsity and GPT- 4
modele rare care utilizează diferite părți ale modelului pentru a prelucra diferite tipuri de intrări au găsit recent succes.
[
Beneficiile sparsității includ capacitatea de a prelucra mai multe tipuri de intrări și date .
Acestea fiind spuse, un model rar duce, de asemenea, la necesitatea mai multor resurse; Astfel, a deveni un model atât de mare este puțin probabil pentru GPT-4.
Toate indicațiile par a fi că OpenAI a găsit un echilibru cu GPT-4 în dimensiunea modelului și va fi foarte curios să vedem cum se dovedește produsul final.
În ciuda acestui fapt, nu pot imagina un viitor în care acest lucru se repetă cu alte modele viitoare.
Deoarece creierul nostru se bazează pe procesarea rară pentru a funcționa, iar inteligența artificială se bazează pe imitarea creierului , modelele viitoare pot, de fapt, să funcționeze în acest fel.
aliniere
Alinierea inteligenței artificiale cu valorile umane este o provocare uriașă care încă nu a fost rezolvată în întregime.
În timp ce GPT-3 a fost deja destul de bun în acest sens, există încă unele îngrijorări cu privire la modul în care va fi GPT-4.
Una dintre principalele probleme cu inteligența artificială este că nu poate înțelege intențiile sau valorile .
poate înțelege doar datele pe care le sunt date.
Acesta este motivul pentru care s-a concentrat foarte mult pe crearea de inteligență artificială aliniată cu valoare.
GPT-4 va fi probabil un pas mare în direcția corectă.
Cu toate acestea, mai sunt încă întrebări fundamentale.
Rezolvarea provocărilor dintr-un punct de vedere matematic și filosofic este încă necesară pentru a crea o inteligență artificială cu adevărat aliniată cu valoare.
Acestea fiind spuse, cu angajamentul lui Openai față de un viitor sănătos pentru toți , GPT-4 va fi probabil un mare pas în direcția corectă.
gpt- 3 vs gpt-4
cea mai semnificativă diferență este numărul de parametri de învățare automată.
GPT-3 folosește până la 175 de miliarde, în timp ce GPT-4 va folosi până la 100 de trilioane.
Aceasta este de aproximativ 500 de ori mai mare decât GPT-3.
Așa cum am menționat anterior, mai mare nu este întotdeauna mai bun pentru modelele AI, așa că va fi interesant să vedem cum se dovedește produsul final .
GPT-4 pentru utilizatori și companii
indiferent dacă sunteți cineva care folosește internetul în cariera dvs. sau pur și simplu cineva care folosește internetul pentru a rămâne la curent cu ceea ce se întâmplă în jurul vostru, pregătiți -vă să vedeți mai multe inteligențe artificiale în conținutul pe care îl citiți pe Internet.
Pentru fostul tip de utilizatori de internet, ar trebui să luați în considerare utilizarea GPT-4 pentru a automatiza unele dintre procesele dvs. de afaceri .
În plus, GPT-4 este probabil să fie integrat în multe aplicații diferite, deci este esențial să fie pregătit pentru lansarea sa.
Iată câteva exemple.
GPT-4 pentru scriitori de conținut
Scriitorii de conținut vor fi bucuroși să audă că GPT-4 este un model bazat pe transformator pentru limbajul natural.
Aceasta înseamnă că folosește învățarea profundă pentru a înțelege și genera text.
GPT-4 folosește, de asemenea, AGI, sau Inteligență generală artificială .
Aceasta înseamnă că poate învăța orice sarcină intelectuală pe care o poate fi o ființă umană.
Scriitorii de conținut vor constata probabil că GPT-4 îi poate ajuta să genereze conținut mai rapid și mai exact ca niciodată.
GPT-4 pentru dezvoltatori
codex , modelul bazat pe GPT care generează cod sursă , este un pas mai aproape de inteligența generală artificială pentru dezvoltatori.
Combinarea limbajelor de procesare și programare a limbajului natural, cum ar fi Python, poate facilita procesul de dezvoltare pentru toți cei implicați.
Acesta este un mare pas înainte pentru industrii precum robotica.
În mod tradițional, dezvoltatorii au fost nevoiți să codeze manual fiecare instrucțiune pentru un robot .
cu GPT-4, un robot ar putea învăța cum să se codeze.
Desigur, mai este încă un drum lung înainte de a fi posibil, dar industria se deplasează în această direcție.
GPT-4 pentru artiști și designeri
artiști și designeri sunt două profesii care au fost afectate de inteligența artificială de ceva vreme.
deepmind , o filială a Google, lucrează la inteligență artificială de ani de zile și rezultatele lor au fost impresionante.
[ probabil să aibă un impact similar .
Aceasta înseamnă că artiștii vor putea probabil să folosească GPT-4 pentru a genera idei sau pentru a crea piese de artă întregi.
gpt-4 pentru traducători
traducătorii ar putea fi interesați de acest model de limbaj GPT, deoarece folosește API -ul de la OpenAI pentru a îmbunătăți capacitățile NLP.
Acest lucru este important, deoarece înseamnă că pot ajuta la îmbunătățirea exactității traducerilor.
În plus, s -ar putea lua în considerare modul în care o persoană învață limbi noi .
Deoarece creierul uman poate învăța un limbaj nou folosind sinapse, GPT-4 ar putea funcționa în mod similar, deoarece folosește un transformator generativ pre-instruit pentru a învăța din date.
Acest lucru face posibil ca GPT-4 să învețe rapid dintr-o cantitate mare de date.
Acesta ar putea fi un mare ajutor pentru traducători, deoarece pot face mai multă muncă într -o perioadă mai scurtă.
GPT-4 pentru marketeri
marketerii trebuie să știe despre GPT-4 , deoarece este un instrument de ultimă oră care îi poate ajuta să automatizeze multe sarcini .
de la etichete la chatbots, referința pentru ceea ce este posibil a fost ridicat.
Wired Magazine a spus că viitorul web În ceea ce privește marketingul este conținut generat de AI, iar GPT-4 ar putea fi doar instrumentul care face ca viitorul să fie o realitate.
gpt-4 pentru vânzători
Vânzătorii au fost unii dintre cei mai timpurii și mai entuziaști utilizatori ai inteligenței artificiale.
Odată cu eliberarea GPT-4, este probabil să găsească și mai multe modalități de a-l folosi pentru a-și crește productivitatea.
reglarea fină a modelelor de limbaj AI este o parte integrantă a procesului de vânzare și permite rezultate mai vizate și precise .
De la generarea de plumb la segmentarea clienților, GPT-4 va avea un impact semnificativ asupra industriei vânzărilor.
GPT-4 pentru oamenii de știință de date
Eliberarea GPT-4 oferă un alt pas către știința datelor la un ordin de mărime.
Acest lucru implică întotdeauna mai multe date de instruire decât a fost disponibil anterior.
Acest lucru va permite dezvoltarea de algoritmi mai precise.
În plus, GPT-4 ar putea să ofere oamenilor de știință de date acces la o varietate mai largă de surse de date de instruire .
Acest lucru va permite mai multe cercetări AI și dezvoltarea algoritmilor robusi.
GPT-4-FAQ < span class = "ez-toc-secțiune-end">
Cum ajută un model de învățare automată în scrierea aplicațiilor de ajutor?
Un model de învățare automată folosește o soluție de modelare a limbii pentru a genera automat text de limbaj natural.
din deducerea intențiilor utilizatorilor de a genera toate nevoile automate ale copiei, astfel de tehnici pot fi benefice în realizarea unei aplicații de ajutor de scriere.
De ce mai mulți parametri nu sunt întotdeauna mai buni în modelele de inteligență artificială?
Având mai multe puncte de date poate ajuta la îmbunătățirea performanței unui model de învățare a mașinilor.
Cu toate acestea, având prea mulți parametri poate duce uneori la supraîncărcare .
Overfittion este definit ca un model de învățare a mașinilor care funcționează bine pe datele de instruire, dar nu se generalizează bine pentru a nevăda datele.
Aceasta înseamnă că adăugarea mai multor parametri nu ar îmbunătăți situația.
Wrap up.
Cu modelele GPT-3 și GPT-4 ale lui OpenAI, vedem unele dintre cele mai avansate inteligență artificială până în prezent.
Aceste noi modele schimbă peisajul multor industrii, creând oportunități imposibile anterior .
cu posibilitatea de a introduce un limbaj natural și de a obține o ieșire de cod, de a genera imagini 3D sau chiar de a crea o copie de marketing, aplicațiile pentru aceste noi modele sunt interminabile.
În timp ce data de lansare exactă a GPT-4 nu este cunoscută în prezent, cred că suntem doar la începutul a ceea ce este posibil cu învățarea automată și impactul acesteia asupra vieții noastre de zi cu zi.
lectură ulterioară pe adamenfroy.com: a gpt-3 chatbot poate fi Unul dintre cele mai bune instrumente de marketing de conținut pentru întreprinderile care se ocupă de software pentru experiență pentru clienți .
marea veste este că construirea chatbots ai cu GPT-3 este relativ simplu cu instrumentul potrivit, deci Efectuarea cercetării dvs. este vitală atunci când alegeți instrumentul pentru afacerea dvs.