GPT-1 til GPT-4: Hver av OpenAIs GPT-modeller forklart og sammenlignet

OpenAI har gjort betydelige fremskritt innen naturlig språkbehandling (NLP) gjennom sine GPT-modeller. Fra GPT-1 til GPT-4 har disse modellene vært i forkant av AI-generert innhold, fra å lage prosa og poesi til chatbots og til og med koding.

Men hva er forskjellen mellom hver GPT-modell, og hva er deres innvirkning på NLP-feltet?

Hva er generative fortrente transformatorer?

Generative Pre-trained Transformers (GPTs) er en type maskinlæringsmodell som brukes til naturlig språkbehandlingsoppgaver. Disse modellene er forhåndstrent på enorme mengder data, som bøker og nettsider, for å generere kontekstuelt relevant og semantisk sammenhengende språk.

I enklere termer er GPT-er dataprogrammer som kan lage menneskelignende tekst uten å være eksplisitt programmert til å gjøre det. Som et resultat kan de finjusteres for en rekke naturlige språkbehandlingsoppgaver, inkludert svar på spørsmål, språkoversettelse og tekstoppsummering.

Så hvorfor er GPTer viktige? GPT-er representerer et betydelig gjennombrudd innen naturlig språkbehandling, som lar maskiner forstå og generere språk med enestående flyt og nøyaktighet. Nedenfor utforsker vi de fire GPT-modellene, fra den første versjonen til den nyeste GPT-4, og undersøker deres ytelse og begrensninger.

GPT-1

GPT-1 ble utgitt i 2018 av OpenAI som deres første iterasjon av en språkmodell som bruker Transformer-arkitekturen. Den hadde 117 millioner parametere, noe som betydelig forbedret tidligere toppmoderne språkmodeller.

En av styrkene til GPT-1 var dens evne til å generere et flytende og sammenhengende språk når det ble gitt en oppfordring eller kontekst. Modellen ble trent på en kombinasjon av to datasett: Vanlig kryp, et massivt datasett med nettsider med milliarder av ord, og BookCorpus-datasettet, en samling av over 11 000 bøker om en rekke sjangre. Bruken av disse forskjellige datasettene tillot GPT-1 å utvikle sterke språkmodelleringsevner.

Mens GPT-1 var en betydelig prestasjon i naturlig språkbehandling (NLP), det hadde visse begrensninger. For eksempel var modellen tilbøyelig til å generere repeterende tekst, spesielt når de ble gitt spørsmål utenfor omfanget av treningsdataene. Den klarte heller ikke å resonnere over flere svinger av dialog og kunne ikke spore langsiktige avhengigheter i tekst. I tillegg var samholdet og flyten bare begrenset til kortere tekstsekvenser, og lengre passasjer ville mangle samhørighet.

Til tross for disse begrensningene la GPT-1 grunnlaget for større og kraftigere modeller basert på Transformer-arkitekturen.

GPT-2

GPT-2 ble utgitt i 2019 av OpenAI som en etterfølger til GPT-1. Den inneholdt svimlende 1,5 milliarder parametere, betydelig større enn GPT-1. Modellen ble trent på et mye større og mer mangfoldig datasett, som kombinerte Common Crawl og WebText.

En av styrkene til GPT-2 var dens evne til å generere sammenhengende og realistiske tekstsekvenser. I tillegg kan det generere menneskelignende svar, noe som gjør det til et verdifullt verktøy for ulike naturlige språkbehandlingsoppgaver, for eksempel innholdsoppretting og oversettelse.

GPT-2 var imidlertid ikke uten sine begrensninger. Den slet med oppgaver som krevde mer kompleks resonnement og forståelse av kontekst. Mens GPT-2 utmerket seg med korte avsnitt og tekstbiter, klarte den ikke å opprettholde kontekst og sammenheng over lengre passasjer.

Disse begrensningene banet vei for utviklingen av neste iterasjon av GPT-modeller.

GPT-3

Naturlige språkbehandlingsmodeller tok eksponentielle sprang med utgivelsen av GPT-3 i 2020. Med 175 milliarder parametere er GPT-3 over 100 ganger større enn GPT-1 og over ti ganger større enn GPT-2.

GPT-3 er trent på en rekke datakilder, inkludert BookCorpus, Common Crawl og Wikipedia, blant andre. Datasettene omfatter nesten en billion ord, noe som gjør at GPT-3 kan generere sofistikerte svar på et bredt spekter av NLP-oppgaver, selv uten å gi noen tidligere eksempeldata.

En av hovedforbedringene til GPT-3 i forhold til de tidligere modellene er dens evne til å generere sammenhengende tekst, skrive datakode og til og med lage kunst. I motsetning til de tidligere modellene, forstår GPT-3 konteksten til en gitt tekst og kan generere passende svar. Evnen til å produsere naturlig klingende tekst har enorme implikasjoner for applikasjoner som chatbots, innholdsoppretting og språkoversettelse. Et slikt eksempel er ChatGPT, en samtale-AI-bot, som gikk fra uklarhet til berømmelse nesten over natten.

Selv om GPT-3 kan gjøre noen utrolige ting, har den fortsatt mangler. For eksempel kan modellen returnere partiske, unøyaktige eller upassende svar. Dette problemet oppstår fordi GPT-3 er trent på enorme mengder tekst som muligens inneholder partisk og unøyaktig informasjon. Det er også tilfeller der modellen genererer totalt irrelevant tekst til en ledetekst, noe som indikerer at modellen fortsatt har problemer med å forstå kontekst og bakgrunnskunnskap.

Mulighetene til GPT-3 vakte også bekymring for de etiske implikasjonene og potensielt misbruk av slike kraftige språkmodeller. Eksperter bekymrer seg for muligheten for at modellen kan brukes til ondsinnede formål, som å generere falske nyheter, phishing-e-poster og skadelig programvare. Vi har faktisk allerede sett kriminelle bruker ChatGPT for å lage skadelig programvare.

OpenAI ga også ut en forbedret versjon av GPT-3, GPT-3.5, før den offisielt lanserte GPT-4.

GPT-4

GPT-4 er den siste modellen i GPT-serien, lansert 14. mars 2023. Det er et betydelig steg opp fra sin forrige modell, GPT-3, som allerede var imponerende. Selv om spesifikasjonene til modellens treningsdata og arkitektur ikke er offisielt annonsert, bygger den absolutt på styrkene til GPT-3 og overvinner noen av dens begrensninger.

GPT-4 er eksklusivt for ChatGPT Plus-brukere, men bruksgrensen er begrenset. Du kan også få tilgang til den ved å bli med på ventelisten for GPT-4 API, som kan ta litt tid på grunn av det høye antallet søknader. Den enkleste måten å få tak i GPT-4 er imidlertid ved hjelp av Microsoft Bing Chat. Det er helt gratis og det er ikke nødvendig å melde seg på en venteliste.

En fremtredende funksjon ved GPT-4 er dens multimodale evner. Dette betyr at modellen nå kan godta et bilde som input og forstå det som en tekstmelding. For eksempel, under GPT-4-lanseringen live stream, matet en OpenAI-ingeniør modellen med et bilde av en håndtegnet nettstedsmockup, og modellen ga overraskende en fungerende kode for nettstedet.

Modellen forstår også komplekse spørsmål og viser ytelse på menneskelig nivå på flere profesjonelle og tradisjonelle benchmarks. I tillegg har den et større kontekstvindu og kontekststørrelse, som refererer til dataene modellen kan beholde i minnet under en chat-økt.

GPT-4 flytter grensene for hva som for øyeblikket er mulig med AI-verktøy, og den vil sannsynligvis ha applikasjoner i et bredt spekter av bransjer. Men som med all kraftig teknologi, er det bekymringer om potensiell misbruk og etiske implikasjoner av et så kraftig verktøy.

En reise gjennom GPT-språkmodeller

GPT-modeller har revolusjonert AI-feltet og åpnet en ny verden av muligheter. Dessuten har den store skalaen, kapasiteten og kompleksiteten til disse modellene gjort dem utrolig nyttige for et bredt spekter av bruksområder.

Men som med all teknologi, er det potensielle risikoer og begrensninger å vurdere. Evnen til disse modellene til å generere svært realistisk tekst og arbeidskode vekker bekymring for potensielt misbruk, spesielt på områder som opprettelse av skadelig programvare og desinformasjon.

Ikke desto mindre, ettersom GPT-modeller utvikler seg og blir mer tilgjengelige, vil de spille en viktig rolle i å forme fremtiden til AI og NLP.