Sztuczna inteligencja (AI) ewoluuje błyskawicznie, a z każdą nową wersją wstępnie wyszkolonych generatywnych modeli sztucznej inteligencji (GPT) od OpenAI jesteśmy świadkami jakościowego skoku w naszych możliwościach technologicznych. W tym artykule omawimy krótko definicje modeli GPT oraz kluczowe różnice między GPT-3 a jego następcą: GPT-4, badając ich innowacje, zastosowania i wpływ, jaki mają one na dzisiejszy cyfrowy świat.
Czym są modele GPT?
Modele GPT (Modele Generative Pre-trained Transformer) to systemy sztucznej inteligencji zaprojektowane tak, aby rozumieć i generować tekst w spójny i kontekstowy sposób. Zostały stworzone przez firmę OpenAI.
GPT, wydany w 2020 roku, był rewolucją samą w sobie i stanowił kamień milowy w przetwarzaniu języka naturalnego (NLP) dzięki 175 miliardom parametrów. GPT jest jedną z największych i najbardziej zaawansowanych klas modeli NLP, modeli przetwarzania języka naturalnego (NLP) opracowanego przez OpenAI.
Na początku 2023 roku model GPT-3.5 został bezpłatnie udostępniony w ramach chatbota ChatGPT. Chwilę później OpenAI udostępniło również model GPT-4, który posunął wszystkie możliwości AI jeszcze dalej.
Ich popularność wzrosła w różnych branżach, ponieważ oferują możliwość automatyzacji szerokiego zakresu zadań poprzez tworzenie treści przypominających ludzi. Termin „wstępnie przeszkolony” odnosi się do możliwości ich dostosowania lub dostrojenia do konkretnych zastosowań. Dzięki temu procesowi dostrajania nabywają umiejętność przewidywania sekwencji tekstu, takich jak słowa lub fragmenty zdań, na podstawie otaczającego kontekstu, wykazując w ten sposób głębokie zrozumienie wzorców językowych i wiedzy.
Jakie znaczenie mają modele GPT?
Modele GPT przodują w znaczącej ewolucji w dziedzinie architektury transformacyjnej, wyznaczając kluczowy moment w rozwoju sztucznej inteligencji. Ich pojawienie się zrewolucjonizowało sposób, w jaki podchodzimy do automatyzacji zadań, obejmującej między innymi analizę danych, tłumaczenie językowe i przetwarzanie tekstu.
Podstawowa wartość technologii GPT polega na jej zdolności do dostarczania szybkich i wydajnych rozwiązań na dużą skalę. Ta wydajność toruje drogę do dalszych postępów, umożliwiając organizacjom zwiększanie produktywności, wprowadzanie innowacji w swoich aplikacjach i przekształcanie doświadczeń klientów.
Pomimo swojej sprawności modele GPT nie są pozbawione wyzwań, w tym ryzyka stronniczych wyników i dylematów etycznych stwarzanych przez sztuczną inteligencję i automatyzację.
Dzięki swoim możliwościom modele GPT nie tylko usprawniają istniejące procesy, ale także przygotowują grunt pod ich następną generację.
Modele GPT odpowiadają dziś m.in. za tworzenie treści, obsługę klienta, obsługę chatbotów, tłumaczenia oraz badania i rozwój. Mimo iż GPT jest potężnym narzędziem w dziedzinie przetwarzania języka naturalnego, posiada on również swoje ograniczenia i wyzwania. Do głównych wad należą ryzyko generowania wyników obciążonych lub mylących, potrzeba dużych zbiorów danych do skutecznego wytrenowania modelu, a także zagadnienia etyczne związane z wykorzystaniem sztucznej inteligencji i automatyzacją. Te wyzwania podkreślają konieczność ciągłego monitorowania i doskonalenia technologii AI, aby zapewnić jej odpowiedzialne i bezpieczne stosowanie.
Skok technologiczny z GPT-3 do GPT-4
Jak wspomnieliśmy na początku, o modelach GPT zrobiło się publicznie głośno z chwilą, gdy model GPT-3 został udostępniony za sprawą ChatGPT.Natomiast GPT-4 to nie tylko stopniowe udoskonalanie już istniejącego modelu GPT. Stanowi znaczącą ewolucję w rozumieniu i generowaniu tekstu przy jednoczesnej możliwości przetwarzania obrazów. To znacznie rozszerza jego zastosowanie, od analizy treści wizualnych po zaawansowaną pomoc w projektowaniu i podejmowanie decyzji.
Kluczowe innowacje i ulepszone możliwości GPT-4
GPT-4 został przeszkolony przy użyciu jeszcze większego zbioru danych i zoptymalizowanych algorytmów, co dało zauważalnie dokładniejsze i obiektywniejsze odpowiedzi. Ma to kluczowe znaczenie w zastosowaniach biznesowych, w których niezawodność i dokładność informacji ma kluczowe znaczenie.
Jedną z najbardziej zauważalnych różnic między GPT-3 i GPT-4 jest zdolność tego ostatniego do wspólnego rozumienia i przetwarzania tekstu i obrazów, otwierając nowe możliwości automatyzacji i analizy danych.
GPT-4 ma solidniejszą architekturę, która pozwala mu obsługiwać większe obciążenia bez utraty szybkości i jakości, oferując w ten sposób przewagę konkurencyjną w zakresie wydajności i zarządzania dużymi danymi.
Jak korzystać z GPT za darmo?
Jeśli chcesz w łatwy sposób uzyskać dostęp do modelu GPT, możesz już teraz założyć konto OpenAI i korzystać całkowicie za darmo z GPT-3.5. Możesz też użyć przeglądarki Microsoft Edge lub aplikacji chatbot Copilot, od Microsoft, aby uzyskać nie tylko bezpłatny dostęp do modelu GPT, ale również korzystać z potencjału GPT-4.
Chociaż dostęp do GPT-4 może być ograniczony subskrypcjami, platformy takie jak Copilot oferowane przez Microsoft, który jest inwestorem OpenAI, oferują możliwość eksperymentowania z tą zaawansowaną technologią całkowicie za darmo. Chociaż z pewnymi ograniczeniami.
Wpływ modeli GPT na przyszłość
Przejście z GPT-3 na GPT-4 to nie tylko unowocześnienie technologiczne, ale paradygmatyczna zmiana tego, czego możemy oczekiwać od sztucznej inteligencji. Dzięki zwiększonym możliwościom w zakresie dokładności, multimodalności, bezpieczeństwa i mocy obliczeniowej, modele GPT stają się niezbędnym narzędziem dla każdej firmy chcącej wprowadzać innowacje i ulepszać swoje usługi cyfrowe. Zwłaszcza że na wyciągnięcie ręki mają możliwość korzystania z modelu GPT-4, który oferowany jest dziś w tysiącach narzędzi różnych firm, pracujących na różnych zbiorach danych wejściowych oraz oferujących zróżnicowane funkcje.
Ciągła ewolucja modeli GPT podkreśla znaczenie konieczności bycia na bieżąco w dziedzinie sztucznej inteligencji. W miarę postępu zdolność adaptacji i chęć odkrywania nowych technologii będą miały kluczowe znaczenie dla wykorzystania możliwości, jakie oferują te osiągnięcia, a sam GPT-4 to nie tylko ulepszenie przetwarzania języka naturalnego; to przysłowiowy “wgląd w przyszłość” sztucznej inteligencji, a także jej nieograniczonego potencjału do przekształcania naszego świata. Nie tylko cyfrowego.
Komentarze