С развитием технологий искусственного интеллекта (ИИ) мы видим появление все более мощных моделей, способных выполнять сложные задачи, которые раньше казались невозможными. Одним из лидеров в этой области является OpenAI со своими моделями GPT (Generative Pre-trained Transformer).
Последние две версии этих моделей — ChatGPT-3.5 и недавно выпущенный ChatGPT-4 — вызвали огромный интерес в научном сообществе и среди пользователей по всему миру.
В данной статье мы рассмотрим основные различия между этими двумя моделями, обсудим их улучшения и попытаемся ответить на вопрос: насколько же действительно умнее стала новая модель?
Сравнение ChatGPT-4 и ChatGPT-3.5: Насколько умнее новейшая версия?
Архитектурные улучшения. Количество параметров
Одним из ключевых факторов повышения производительности ИИ-моделей является увеличение числа параметров модели. Хотя точное количество параметров для GPT-4 не разглашается публично OpenAI, известно, что оно значительно превышает число параметров у предыдущих версий.
Для сравнения:
- ChatGPT 3 имел около 175 миллиардов параметров.
- ChatGPT 4 вероятно имеет значительно большее количество парамметром что позволяет ему обрабатывать информацию более точно.
Обучение на больших объемах данных
Еще одним критическим аспектом является объем данных для обучения модели.
Модель GPT–возможно обучена на большем количестве информации чем предыдушие версии это дает ей возможность лучше разбираться в контексте запросов пользователя формировать ответы более высокого качества также минимизируется ошибка генерации текста
Технологии оптимизации
Модель использует усовершенствованные алгоритмы оптимизации такие как адаптивная градиентная дистилляция которая помогает быстрее сходиться к глобальному минимуму функции потерь эффективность выполнения задач повышается благодаря таким методам как обучение с использованием нескольких GPU кластеризация вычислений
Производительность и качество ответов
Понимание контекста. Одной из наиболее заметных областей улучшений стало понимание контекста диалога:
- Chatgpt 3 часто путался при длительном ведении беседы
- Гораздо лучшая обработка многошаговых инструкций—благодаря чему разговор теперь воспринимается «человечней»
Более точное определение смысловой нагрузки запроса—важную роль играет семантический анализ текстовых конструкций
Пример:
Запрос пользователя:»Объясни мне пожалуйста квантовую механику простыми словами?»
Ответ chat gpt — ого поколения будет содержать больше фактов примеров объяснений доступным языком даже если тема очень сложна
—
Chatgpt может выдать только базовое объяснение без углубления или наоборот слишком сложно выразится .
Тональность сообщений тоже сильно изменилась чатбот стал менее формальным стараясь подстроится под стиль общения собеседника .Эффективность таких изменений можно оценить качеством взаимоотношений между человеком ии системой где последняя понимает намеренье первого .
—
Применимость знания расширилась , модуль решает задачи требующие специфических знаний различных дисциплин например программирование математика лингвистика медицина экономическая аналитика
Улучшенное понимание естественного языка
GPt –следующее поколение демонстрирует прекрасноре зультаты обработки морфологии синтаксиса грамматики орфографии особенно выделяется работа с редкими словоформами жаргоном идиоматическими выражениями региональными диалектами—
Пользователь вводит : «Как дела бро?» Ранее могли возникнуть сложности восприятия сленга данная фраза сейчас распознается корректно интерпретируется соответственно текущему общению
Улучшенная способность решать логические математические головоломки доказательство теорема включены область компетенции новой машины .
Прогнозирование возможного развития событий сценарий построенные основанные историческом опыте фактологической базе создаются высокоточные прогнозы поведения системы динамике временных рядков реальных ситуациях .Преимущество над устаревшими механизмами анализа очевидны
Автор публикации
