Pokalbis GPT-4 nuo OpenAI yra viena iš pagrindinių dirbtinio intelekto plėtros krypčių, tai matematinių metodų ir statistinių modelių rinkinys, leidžiantis kompiuteriams suprasti ir generuoti natūralią kalbą.
Dirbtinis intelektas siekia sukurti mašinų sistemas, kurios gali išspręsti problemas, kurioms reikalingi intelektiniai gebėjimai, paprastai susiję su žmogaus intelektu, pavyzdžiui, kalbos atpažinimas, natūralios kalbos apdorojimas, supratimas ir problemų sprendimas.
Žvelgiant į ateitį: naujasis „ChatGPT 4“.
Pastaraisiais metais, Gamtos kalbos apdorojimas (NLP) tapo viena greičiausiai augančių dirbtinio intelekto sričių. NLP algoritmai naudojami įvairiose srityse, įskaitant automatinį vertimą, teksto apdorojimą ir analizę, balso asistentų kūrimą ir daugelį kitų.
Vienas iš svarbiausių naujojo „Chat GPT-4“ tikslų yra pagerinti modelio veikimą ir sumažinti skaičiavimo resursų sąnaudas. NLP modeliai dažnai dirba su didžiuliu tekstinės informacijos kiekiu, o tam reikia didelės skaičiavimo galios.
Vienas iš būdų pagerinti naujojo „Chat GPT-4“ veikimą yra naudoti lengvesnius algoritmus. Šie algoritmai gali pareikalauti mažiau skaičiavimo resursų, o tai leidžia apdoroti didesnį teksto kiekį per trumpesnį laiką.
Optimizavimas leidžia efektyviau panaudoti skaičiavimo išteklius, o tai pagerina NLP modelių veikimą. Pavyzdžiui, teksto apdorojimą galima paspartinti naudojant grafikos apdorojimo įrenginius (GPU) arba specializuotus skaičiavimo įrenginius (ASIC), kurie gali greičiau ir efektyviau apdoroti duomenis.
Tikėtina, kad bus naudojami patobulinti genėjimo ir kvantavimo metodai, kurie gali sumažinti naujojo GPT-4 modelio dydį, neprarandant našumo.
- Mašininio mokymosi genėjimas reiškia metodus, kuriais sumažinamas modelio dydis pašalinant kai kuriuos jo parametrus arba ryšius tarp jų, siekiant sumažinti modelio dydį ir pagreitinti jo veikimą.
- Kvantizavimas yra metodas, leidžiantis sumažinti duomenų atvaizdavimo matmenis, sumažinant bitų, reikalingų jiems saugoti ir perduoti, skaičių. Tai pasiekiama pateikiant duomenų reikšmes ribotame diapazone, pvz., sveikuosius skaičius nuo 0 iki 255, o ne naudojant visas tikslias realiųjų skaičių reikšmes.
Pagrindinė naujojo „Chat GPT-4“ kūrimo tendencija bus optimizuoti ankstesnes versijas ir kurti naujus, efektyvesnius ir greitesnius algoritmų modelius, kurie leis pritaikyti platesnį spektrą.
Tobulėjant GPT algoritmams galime tikėtis ženkliai padidėti šia technologija pagrįstų programų skaičius ir kokybė. Pavyzdžiui, pokalbių robotai gali tapti intuityvesni ir gebantys užmegzti sudėtingesnius pokalbius, o teksto analizės įrankiai gali padėti įmonėms ir organizacijoms geriau suprasti klientų poreikius ir tobulinti savo produktus bei paslaugas. Be to, gali būti naujų programų, kurių dar negalime numatyti. Efektyviai patobulinus „Chat GPT-4“, gali atsirasti naujų naujovių ir pagerinti žmonių gyvenimus.
Kas bus naujajame „Chat GPT-4“?
Į GPT-4 algoritmą galima įtraukti daug naujovių, pažvelkime į įdomiausias tendencijas.
Multimodalumas pokalbyje GPT-4
Galimybė integruoti įvairių rūšių informaciją, pvz., tekstą, garsą, paveikslėlius, gestus ir kitą, į vieną sistemą, kad būtų galima atlikti išsamesnę ir tikslesnę GPT-4 duomenų analizę, gali būti labai naudinga norint tiksliau suprasti kontekstą, kuriame kalba yra naudojamas.
Pavyzdžiui, žmonių pokalbyje yra daug kontekstinių užuominų, padedančių suprasti ištartų žodžių prasmę. Tačiau dirbant su tekstu šios užuominos gali būti numanomos ir GPT algoritmams nepasiekiamos.
Daugiarūšiai algoritmai gali naudoti skirtingų tipų duomenis, kad tiksliau interpretuotų kalbą. Pavyzdžiui, mašininio mokymosi algoritmai gali naudoti vaizdus kartu su tekstu, kad geriau suprastų objektų, scenų ir žmonių aprašymus nuotraukose. Be to, multimodaliniai algoritmai gali naudoti garso informaciją, pvz., kalbos ar aplinkos garsus, kad paaiškintų teksto reikšmę.
Be to, naujoms programoms kurti bus naudojami multimodaliniai algoritmai. Pavyzdžiui, GPT-4 galima sujungti kalbos atpažinimo, vaizdo apdorojimo ir teksto analizės sistemas, kurios galės apdoroti ir analizuoti multimodalinius duomenis, tokius kaip vaizdo ir garso failai.
Chat GPT-4 – naujas dirbtinio intelekto modelis, kuris tobulėja?
Sistemos, kurios gali pagerinti savo veiklą mokydamosi iš savo patirties, yra pagrindinis AI pranašumas. Tačiau šiuo metu nėra tikslaus modelio, kuris galėtų savarankiškai tobulėti, galbūt GPT-4 bus pirmasis algoritmas su tokia sistema.
Yra keli scenarijai, kaip AI gali tobulėti:
A. Genetiniai algoritmai jų parametrams ir struktūrai optimizuoti. Šie algoritmai gali būti naudojami kuriant naujas AI architektūras, kurios pasižymi geresniu našumu ir efektyvumu.
B. Sustiprinimo mokymasis savęs tobulinimui. Šiuo atveju dirbtinis intelektas yra apdovanojamas arba baudžiamas priklausomai nuo to, kaip gerai jis atlieka užduotį, ir priklausomai nuo šio atlygio, AI keičia savo parametrus ir struktūrą.
C. Hiperparametrai yra modelio parametrai, kurių negalima išmokyti iš duomenų ir kuriuos reikia nustatyti rankiniu būdu. Tokie modeliai gali naudoti optimizavimo metodus, kad automatiškai surastų optimalias hiperparametrų reikšmes.
Savaime tobulėjantys dirbtinio intelekto modeliai šiuo metu yra tyrimų objektas ir yra kuriami. Tokie modeliai turi būti kuriami ir išbandomi kruopščiomis sąlygomis, siekiant užtikrinti jų saugumą ir patikimumą, kai jie naudojami realiame pasaulyje.
Kokie yra pagrindiniai „Chat GPT-4“ ir „Chat GPT-3“ skirtumai?
Tikimasi, kad naujasis „Chat GPT-4“ algoritmas turės keletą skirtumų nuo ankstesnių versijų. Kai kurie iš šių skirtumų gali būti:
- Tikslesni ir veiksmingesni natūralios kalbos apdorojimo modeliai, siekiant pagerinti rezultatus atliekant tokias užduotis kaip kalbos atpažinimas, teksto generavimas ir tonų analizė.
- Galimybė apdoroti ne tik tekstą, bet ir kitus būdus, tokius kaip garsas ir vaizdai. Taip bus sukurti sudėtingesni ir tikslesni modeliai, galintys apdoroti ir sujungti informaciją iš kelių šaltinių.
- Automatinis mokymasis ir savęs tobulinimas, siekiant pagerinti jūsų našumą naudojant jį. Taip bus sukurti efektyvesni ir tikslesni modeliai, kurie gali greitai prisitaikyti prie naujų užduočių ir sąlygų.
- Geresnis aiškinamumas, kuris leis vartotojams tiksliai suprasti, kokios funkcijos ir algoritmai yra naudojami jo darbe. Tai gali būti naudinga tiems, kurie nori naudoti algoritmą programose, kurios turi atitikti tam tikras taisykles ar reglamentus.
- Patobulinti saugumo ir duomenų apsaugos mechanizmai, kurie bus ypač svarbūs tvarkant jautrią informaciją. Tai gali apimti įvairius šifravimo ir autentifikavimo būdus, taip pat prieigos kontrolės mechanizmus.
Chat GPT-4 išleidimo data
Interviu su „YouTube“ kanalu StrictlyVC „OpenAI“ generalinis direktorius Samas Altmanas pakomentavo gandų apie GPT-4 išleidimo datą artimiausioje ateityje. Jis pažymėjo, kad išleidimo data bus nustatyta tada, kai kūrėjai įsitikins, kad produktas bus saugus ir atitiks aukštus atsakomybės standartus. Tačiau jis nepaminėjo konkretaus termino.
