GPT-1 till GPT-4: Var och en av OpenAI: s GPT-modeller förklaras och jämförs

OpenAI har gjort betydande framsteg inom naturlig språkbehandling (NLP) genom sina GPT-modeller. Från GPT-1 till GPT-4 har dessa modeller legat i framkant av AI-genererat innehåll, från att skapa prosa och poesi till chatbots och till och med kodning.

Men vad är skillnaden mellan varje GPT-modell, och vad är deras inverkan på NLP-området?

Vad är generativa förtränade transformatorer?

Generativa förtränade transformatorer (GPT) är en typ av maskininlärningsmodell som används för bearbetningsuppgifter för naturliga språk. Dessa modeller är förtränade på enorma mängder data, såsom böcker och webbsidor, för att generera kontextuellt relevant och semantiskt sammanhängande språk.

I enklare termer är GPT: er datorprogram som kan skapa människoliknande text utan att vara explicit programmerade att göra det. Som ett resultat kan de finjusteras för en rad naturliga språkbehandlingsuppgifter, inklusive svar på frågor, språköversättning och textsammanfattning.

Så varför är GPT viktiga? GPT representerar ett betydande genombrott inom naturlig språkbehandling, vilket gör att maskiner kan förstå och generera språk med oöverträffad flyt och noggrannhet. Nedan utforskar vi de fyra GPT-modellerna, från den första versionen till den senaste GPT-4, och undersöker deras prestanda och begränsningar.

GPT-1

GPT-1 släpptes 2018 av OpenAI som deras första iteration av en språkmodell som använder Transformer-arkitekturen. Den hade 117 miljoner parametrar, vilket avsevärt förbättrade tidigare toppmoderna språkmodeller.

En av styrkorna med GPT-1 var dess förmåga att skapa ett flytande och sammanhängande språk när det ges en uppmaning eller ett sammanhang. Modellen tränades på en kombination av två datamängder: den Vanlig krypning, en enorm datauppsättning av webbsidor med miljarder ord, och BookCorpus dataset, en samling av över 11 000 böcker om en mängd olika genrer. Användningen av dessa olika datauppsättningar gjorde det möjligt för GPT-1 att utveckla starka språkmodelleringsförmåga.

Medan GPT-1 var en betydande prestation i naturlig språkbehandling (NLP), det hade vissa begränsningar. Till exempel var modellen benägen att generera repetitiv text, särskilt när de fick uppmaningar utanför omfattningen av dess träningsdata. Den misslyckades också med att resonera över flera vändningar av dialog och kunde inte spåra långsiktiga beroenden i text. Dessutom var dess sammanhållning och flyt bara begränsade till kortare textsekvenser, och längre passager skulle sakna sammanhållning.

Trots dessa begränsningar lade GPT-1 grunden för större och kraftfullare modeller baserade på Transformer-arkitekturen.

GPT-2

GPT-2 släpptes 2019 av OpenAI som en efterföljare till GPT-1. Den innehöll häpnadsväckande 1,5 miljarder parametrar, betydligt större än GPT-1. Modellen tränades på en mycket större och mer mångsidig datauppsättning, som kombinerar Common Crawl och WebText.

En av styrkorna med GPT-2 var dess förmåga att generera sammanhängande och realistiska textsekvenser. Dessutom kan det generera mänskliga svar, vilket gör det till ett värdefullt verktyg för olika naturliga språkbearbetningsuppgifter, som att skapa innehåll och översätta.

GPT-2 var dock inte utan sina begränsningar. Den kämpade med uppgifter som krävde mer komplexa resonemang och förståelse av sammanhang. Medan GPT-2 utmärkte sig med korta stycken och textsnuttar, lyckades den inte upprätthålla sammanhang och koherens över längre passager.

Dessa begränsningar banade väg för utvecklingen av nästa iteration av GPT-modeller.

GPT-3

Bearbetningsmodeller för naturligt språk tog exponentiella språng med lanseringen av GPT-3 2020. Med 175 miljarder parametrar är GPT-3 över 100 gånger större än GPT-1 och över tio gånger större än GPT-2.

GPT-3 är utbildad på en mängd olika datakällor, inklusive BookCorpus, Common Crawl och Wikipedia, bland andra. Datauppsättningarna består av nästan en biljon ord, vilket gör att GPT-3 kan generera sofistikerade svar på ett brett utbud av NLP-uppgifter, även utan att tillhandahålla några tidigare exempeldata.

En av de viktigaste förbättringarna av GPT-3 jämfört med dess tidigare modeller är dess förmåga att generera sammanhängande text, skriva datorkod och till och med skapa konst. Till skillnad från de tidigare modellerna förstår GPT-3 sammanhanget för en given text och kan generera lämpliga svar. Möjligheten att producera naturligt klingande text har enorma konsekvenser för applikationer som chatbots, innehållsskapande och språköversättning. Ett sådant exempel är ChatGPT, en konversations-AI-bot, som gick från dunkel till berömmelse nästan över en natt.

Även om GPT-3 kan göra en del otroliga saker, har den fortfarande brister. Till exempel kan modellen returnera partiska, felaktiga eller olämpliga svar. Det här problemet uppstår eftersom GPT-3 är tränad på enorma mängder text som möjligen innehåller partisk och felaktig information. Det finns också tillfällen då modellen genererar totalt irrelevant text till en prompt, vilket indikerar att modellen fortfarande har svårt att förstå sammanhang och bakgrundskunskap.

Förmågan hos GPT-3 väckte också oro över de etiska konsekvenserna och potentiellt missbruk av sådana kraftfulla språkmodeller. Experter oroar sig för möjligheten att modellen används för skadliga syften, som att generera falska nyheter, nätfiske-e-postmeddelanden och skadlig programvara. Vi har faktiskt redan sett kriminella använder ChatGPT för att skapa skadlig programvara.

OpenAI släppte också en förbättrad version av GPT-3, GPT-3.5, innan GPT-4 officiellt lanserades.

GPT-4

GPT-4 är den senaste modellen i GPT-serien, lanserad den 14 mars 2023. Det är ett betydande steg upp från sin tidigare modell, GPT-3, som redan var imponerande. Även om detaljerna för modellens träningsdata och arkitektur inte tillkännages officiellt, bygger den verkligen på styrkorna hos GPT-3 och övervinner några av dess begränsningar.

GPT-4 är exklusivt för ChatGPT Plus-användare, men användningsgränsen är begränsad. Du kan också få tillgång till den genom att gå med i GPT-4 API-väntelistan, vilket kan ta lite tid på grund av den stora mängden applikationer. Det enklaste sättet att få tag på GPT-4 är dock använder Microsoft Bing Chat. Det är helt gratis och det finns ingen anledning att gå med på en väntelista.

En utmärkande egenskap hos GPT-4 är dess multimodala möjligheter. Det betyder att modellen nu kan acceptera en bild som input och förstå den som en textuppmaning. Till exempel, under GPT-4-lanseringen live stream, matade en OpenAI-ingenjör modellen med en bild av en handritad webbplatsmockup, och modellen gav överraskande nog en fungerande kod för webbplatsen.

Modellen förstår också bättre komplexa uppmaningar och uppvisar prestanda på mänsklig nivå på flera professionella och traditionella riktmärken. Dessutom har den ett större sammanhangsfönster och kontextstorlek, vilket hänvisar till de data som modellen kan behålla i sitt minne under en chattsession.

GPT-4 tänjer på gränserna för vad som för närvarande är möjligt med AI-verktyg, och det kommer sannolikt att ha tillämpningar inom ett brett spektrum av industrier. Men som med all kraftfull teknik finns det farhågor om potentiellt missbruk och etiska konsekvenser av ett så kraftfullt verktyg.

En resa genom GPT-språkmodeller

GPT-modeller har revolutionerat AI-området och öppnat upp en ny värld av möjligheter. Dessutom har den stora skalan, kapaciteten och komplexiteten hos dessa modeller gjort dem otroligt användbara för ett brett spektrum av applikationer.

Men som med all teknik finns det potentiella risker och begränsningar att ta hänsyn till. Dessa modellers förmåga att generera mycket realistisk text och arbetskod väcker oro för potentiellt missbruk, särskilt inom områden som skapande av skadlig programvara och desinformation.

Men när GPT-modeller utvecklas och blir mer tillgängliga kommer de att spela en framträdande roll i att forma framtiden för AI och NLP.