Vestlus GPT-4 alates OpenAI on tehisintellekti üks peamisi arengusuundi ning see on matemaatiliste meetodite ja statistiliste mudelite kogum, mis võimaldab arvutitel mõista ja genereerida loomulikku keelt.
Tehisintellekti eesmärk on luua masinsüsteeme, mis suudavad lahendada probleeme, mis nõuavad tavaliselt inimese intelligentsiga seotud intellektuaalseid võimeid, nagu kõnetuvastus, loomuliku keele töötlemine, arusaamine ja probleemide lahendamine.
Tulevikku vaadates: uus ChatGPT 4
Viimastel aastatel, Natural Language Processing (NLP) on muutunud tehisintellekti üheks kiiremini kasvavaks valdkonnaks. NLP algoritme kasutatakse erinevates valdkondades, sh automaattõlge, tekstitöötlus ja analüüs, hääleassistentide loomine ja palju muud.
Uue Chat GPT-4 üks olulisemaid eesmärke on mudeli jõudluse parandamine ja arvutusressursside tarbimise vähendamine. NLP-mudelid töötavad sageli suure hulga tekstilise teabega, mis nõuab märkimisväärset arvutusvõimsust.
Üks võimalus uue Chat GPT-4 jõudluse parandamiseks on kasutada kergemaid algoritme. Need algoritmid võivad nõuda vähem arvutusressursse, mis võimaldab töödelda suuremat tekstihulka lühema ajaga.
Optimeerimine võimaldab tõhusamalt kasutada arvutusressursse, mis parandab NLP mudelite jõudlust. Näiteks saab tekstitöötlust kiirendada graafikatöötlusüksuste (GPU) või spetsiaalsete arvutusseadmete (ASIC) abil, mis suudavad andmeid kiiremini ja tõhusamalt töödelda.
Tõenäoliselt kasutatakse täiustatud pügamis- ja kvantimismeetodeid, mis võivad vähendada uue GPT-4 mudeli suurust ilma jõudlust ohverdamata.
- Kärpimine masinõppes viitab tehnikatele, mis vähendavad mudeli suurust, eemaldades selle mõned parameetrid või nendevahelised seosed, et vähendada mudeli suurust ja kiirendada selle jõudlust.
- Kvantimine on meetod andmete esituse mõõtmete vähendamiseks, vähendades nende salvestamiseks ja edastamiseks vajalike bittide arvu. See saavutatakse andmeväärtuste esitamisega piiratud vahemikus, näiteks täisarvudes vahemikus 0 kuni 255, selle asemel, et kasutada reaalarvude täpseid väärtusi.
Peamine suund uue Chat GPT-4 väljatöötamisel on varasemate versioonide optimeerimine ning uute, tõhusamate ja kiiremate algoritmimudelite väljatöötamine, mis võimaldavad laiemat valikut rakendusi.
GPT-algoritmide täiustamisel võime oodata sellel tehnoloogial põhinevate rakenduste arvu ja kvaliteedi märkimisväärset kasvu. Näiteks võivad vestlusrobotid muutuda intuitiivsemaks ja keerukamate vestluste pidamiseks ning tekstianalüüsi tööriistad aitavad ettevõtetel ja organisatsioonidel paremini mõista klientide vajadusi ning täiustada oma tooteid ja teenuseid. Lisaks võib olla uusi rakendusi, mida me ei oska veel ette näha. Chat GPT-4 tõhus täiustamine võib tuua kaasa uusi uuendusi ja parandada inimeste elu.
Mis on uues Chat GPT-4-s?
GPT-4 algoritmi saab lisada palju uuendusi, vaatame kõige huvitavamaid suundumusi.
Multimodaalsus vestluses GPT-4
Võimalus integreerida erinevat tüüpi teavet (nt tekst, heli, pildid, žestid ja muu) ühte süsteemi GPT-4 täielikumaks ja täpsemaks andmete analüüsiks võib olla väga kasulik keele konteksti täpsemaks mõistmiseks. kasutatakse.
Näiteks inimestevahelises vestluses on palju kontekstuaalseid vihjeid, mis aitavad mõista öeldud sõnade tähendust. Kuid teksti käsitlemisel võivad need näpunäited olla kaudsed ja GPT-algoritmidele kättesaamatud.
Multimodaalsed algoritmid võivad keele täpsemaks tõlgendamiseks kasutada erinevat tüüpi andmeid. Näiteks võivad masinõppe algoritmid kasutada pilte koos tekstiga, et paremini mõista fotodel olevate objektide, stseenide ja inimeste kirjeldusi. Lisaks saavad multimodaalsed algoritmid teksti tähenduse selgitamiseks kasutada heliteavet, nagu kõne või keskkonnahelid.
Lisaks kasutatakse uute rakenduste loomiseks multimodaalseid algoritme. Näiteks saab GPT-4-s kombineerida kõnetuvastuse, pilditöötluse ja tekstianalüüsi süsteeme, mis suudavad töödelda ja analüüsida multimodaalseid andmeid, nagu video- ja helifailid.
Chat GPT-4 – uus tehisintellekti mudel, mis on ennast täiustav?
Tehisintellekti suureks eeliseks on süsteemid, mis võivad oma kogemustest õppides oma jõudlust parandada. Kuid hetkel pole täpset mudelit, mis saaks ennast parandada, võib-olla on GPT-4 esimene sellise süsteemiga algoritm.
AI enesetäiendamiseks on mitu stsenaariumi:
A. Geneetilised algoritmid nende parameetrite ja struktuuri optimeerimiseks. Neid algoritme saab kasutada uute tehisintellekti arhitektuuride loomiseks, millel on parem jõudlus ja tõhusus.
B. Tugevdusõpe enesetäiendamiseks. Sel juhul premeeritakse või karistatakse tehisintellekti sõltuvalt sellest, kui hästi see ülesannet täidab, ning sõltuvalt sellest tasust muudab tehisintellekt oma parameetreid ja struktuuri.
C. Hüperparameetrid on mudeli parameetrid, mida ei saa andmete põhjal välja õpetada ja need tuleb käsitsi seadistada. Sellised mudelid võivad optimaalsete hüperparameetrite väärtuste automaatseks leidmiseks kasutada optimeerimistehnikaid.
Isetäiustuvad tehisintellekti mudelid on praegu uurimise objektiks ja on väljatöötamisel. Selliseid mudeleid tuleb välja töötada ja katsetada hoolikates tingimustes, et tagada nende ohutus ja töökindlus, kui neid kasutatakse reaalsetes rakendustes.
Millised on peamised erinevused vestluse GPT-4 ja vestluse GPT-3 vahel?
Uuel Chat GPT-4 algoritmil on eeldatavasti mitmeid erinevusi eelmistest versioonidest. Mõned neist erinevustest võivad hõlmata järgmist:
- Täpsemad ja tõhusamad loomuliku keele töötlemise mudelid, et parandada tulemusi sellistes ülesannetes nagu kõnetuvastus, teksti genereerimine ja toonianalüüs.
- Võimalus töödelda mitte ainult teksti, vaid ka muid modaalsusi, näiteks heli ja pilte. See loob keerukamaid ja täpsemaid mudeleid, mis suudavad töödelda ja kombineerida mitmest allikast pärinevat teavet.
- Automaatne õppimine ja enesetäiendamine, et parandada oma jõudlust selle kasutamisel. See loob tõhusamad ja täpsemad mudelid, mis suudavad kiiresti kohaneda uute ülesannete ja tingimustega.
- Parem tõlgendatavus, mis võimaldab kasutajatel täpselt aru saada, milliseid funktsioone ja algoritme tema töös kasutatakse. See võib olla kasulik neile, kes soovivad kasutada algoritmi rakendustes, mis peavad vastama teatud reeglitele või määrustele.
- Täiustatud turva- ja andmekaitsemehhanismid, mis on eriti olulised tundliku teabe käsitlemisel. See võib hõlmata erinevaid krüpteerimis- ja autentimistehnikaid ning juurdepääsukontrolli mehhanisme.
Chat GPT-4 väljalaskekuupäev
YouTube'i kanaliga StrictlyVC antud intervjuus kommenteeris OpenAI tegevjuht Sam Altman GPT-4 kuulujuttude väljalaskekuupäeva lähitulevikus. Ta märkis, et väljalaskekuupäev määratakse kindlaks siis, kui arendajad on kindlad, et toode on ohutu ja vastab kõrgetele vastutusstandarditele. Konkreetset ajakava ta siiski ei maininud.
