Chat GPT-4 fra OpenAI er en av hovedretningene for utvikling av kunstig intelligens, og det er et sett med matematiske metoder og statistiske modeller som lar datamaskiner forstå og generere naturlig språk.
Kunstig intelligens har som mål å lage maskinsystemer som kan løse problemer som krever de intellektuelle evnene som normalt forbindes med menneskelig intelligens, slik som talegjenkjenning, naturlig språkbehandling, forståelse og problemløsning.
Ser mot fremtiden: den nye ChatGPT 4
I de senere år, Natural Language Processing (NLP) har blitt et av de raskest voksende områdene innen kunstig intelligens. NLP-algoritmer brukes på forskjellige områder, inkludert automatisk oversettelse, tekstbehandling og analyse, opprettelse av taleassistenter og mange andre.
Et av de viktigste målene med den nye Chat GPT-4 er å forbedre modellytelsen og redusere beregningsressursforbruket. NLP-modeller jobber ofte med store mengder tekstinformasjon, noe som krever betydelig datakraft.
En tilnærming til å forbedre ytelsen til den nye Chat GPT-4 er å bruke lettere algoritmer. Disse algoritmene kan kreve mindre beregningsressurser, noe som lar deg behandle en større mengde tekst på kortere tid.
Optimalisering tillater mer effektiv bruk av beregningsressurser, noe som forbedrer ytelsen til NLP-modeller. For eksempel kan tekstbehandling akselereres ved å bruke grafikkbehandlingsenheter (GPUer) eller spesialiserte databehandlingsenheter (ASIC), som kan behandle data raskere og mer effektivt.
Forbedrede beskjæring- og kvantiseringsmetoder vil sannsynligvis bli brukt, noe som kan redusere størrelsen på den nye GPT-4-modellen, uten å ofre ytelsen.
- Beskjæring i maskinlæring refererer til teknikker som reduserer størrelsen på en modell ved å fjerne noen av parameterne eller koblingene mellom dem for å redusere størrelsen på modellen og akselerere ytelsen.
- Kvantisering er en metode for å redusere dimensjonaliteten til datarepresentasjon ved å redusere antall biter som trengs for å lagre og overføre dem. Dette oppnås ved å representere dataverdier i et begrenset område, for eksempel heltall fra 0 til 255, i stedet for å bruke de fullstendige nøyaktige verdiene til reelle tall.
Hovedtrenden i utviklingen av den nye Chat GPT-4 vil være å optimalisere tidligere versjoner og utvikle nye, mer effektive og raskere algoritmemodeller som vil tillate et bredere spekter av applikasjoner.
Etter hvert som GPT-algoritmene forbedres, kan vi forvente en betydelig økning i antall og kvalitet på applikasjoner basert på denne teknologien. Chatbots kan for eksempel bli mer intuitive og i stand til mer komplekse samtaler, og tekstanalyseverktøy kan hjelpe bedrifter og organisasjoner til å bedre forstå kundenes behov og forbedre produktene og tjenestene deres. I tillegg kan det komme nye søknader som vi ennå ikke kan forutse. Effektiv forbedring av Chat GPT-4 kan føre til nye innovasjoner og forbedre folks liv.
Hva vil være i den nye Chat GPT-4?
Det er mange innovasjoner som kan inkluderes i GPT-4-algoritmen, la oss se på de mest interessante trendene.
Multimodalitet i Chat GPT-4
Evnen til å integrere ulike typer informasjon som tekst, lyd, bilder, bevegelser og annet i et enkelt system for mer fullstendig og nøyaktig dataanalyse i GPT-4 kan være svært nyttig for en mer nøyaktig forståelse av konteksten språket benyttes.
For eksempel, i en samtale mellom mennesker, er det mange kontekstuelle signaler som hjelper til med å forstå betydningen av ordene som blir sagt. Men når du arbeider med tekst, kan disse signalene være implisitte og utilgjengelige for GPT-algoritmer.
Multimodale algoritmer kan bruke ulike typer data for å tolke språk mer nøyaktig. For eksempel kan maskinlæringsalgoritmer bruke bilder i kombinasjon med tekst for å bedre forstå beskrivelser av objekter, scener og personer på bilder. I tillegg kan multimodale algoritmer bruke lydinformasjon, for eksempel tale eller miljølyder, for å tydeliggjøre betydningen av tekst.
Dessuten vil multimodale algoritmer bli brukt til å lage nye applikasjoner. For eksempel kan talegjenkjenning, bildebehandling og tekstanalysesystemer kombineres i GPT-4, som vil kunne behandle og analysere multimodale data som video- og lydfiler.
Chat GPT-4 – en ny AI-modell som er selvforbedrende?
Systemer som kan forbedre ytelsen ved å lære av egen erfaring er en stor fordel med AI. Men for øyeblikket er det ingen eksakt modell som kan forbedre seg selv, kanskje vil GPT-4 være den første algoritmen med et slikt system.
Det er flere scenarier for hvordan AI-selvforbedring kan skje:
A. Genetiske algoritmer for å optimalisere parametere og struktur. Disse algoritmene kan brukes til å lage nye AI-arkitekturer som har bedre ytelse og effektivitet.
B. Forsterkende læring for selvforbedring. I dette tilfellet blir AI belønnet eller straffet avhengig av hvor godt den utfører oppgaven, og avhengig av denne belønningen endrer AI parametrene og strukturen.
C. Hyperparametere er modellparametere som ikke kan trenes fra dataene og må stilles inn manuelt. Slike modeller kan bruke optimaliseringsteknikker for automatisk å finne optimale hyperparameterverdier.
Selvforbedrende kunstig intelligens-modeller er for tiden gjenstand for forskning og er under utvikling. Slike modeller må utvikles og testes under nøye forhold for å sikre deres sikkerhet og pålitelighet når de brukes i virkelige applikasjoner.
Hva er de viktigste forskjellene mellom Chat GPT-4 og Chat GPT-3?
Den nye Chat GPT-4-algoritmen forventes å ha flere forskjeller fra tidligere versjoner. Noen av disse forskjellene kan omfatte:
- Mer nøyaktige og effektive prosesseringsmodeller for naturlig språk for å forbedre resultatene i oppgaver som talegjenkjenning, tekstgenerering og toneanalyse.
- Evnen til å behandle ikke bare tekst, men også andre modaliteter som lyd og bilder. Dette vil skape mer komplekse og nøyaktige modeller som kan behandle og kombinere informasjon fra flere kilder.
- Automatisk læring og selvforbedring for å forbedre ytelsen mens du bruker den. Dette vil skape mer effektive og nøyaktige modeller som raskt kan tilpasse seg nye oppgaver og forhold.
- Bedre tolkbarhet, som vil tillate brukere å forstå nøyaktig hvilke funksjoner og algoritmer som brukes i arbeidet hans. Dette kan være nyttig for de som ønsker å bruke en algoritme i applikasjoner som må overholde visse regler eller forskrifter.
- Forbedret sikkerhet og databeskyttelsesmekanismer, som vil være spesielt viktig for håndtering av sensitiv informasjon. Dette kan inkludere ulike kryptering- og autentiseringsteknikker samt tilgangskontrollmekanismer.
Chat GPT-4 utgivelsesdato
Under et intervju med YouTube-kanalen StrictlyVC, kommenterte OpenAI-sjef Sam Altman den ryktede utgivelsesdatoen for GPT-4 i nær fremtid. Han bemerket at en utgivelsesdato vil bli bestemt når utviklere er sikre på at produktet vil være trygt og oppfylle høye standarder for ansvar. Han nevnte imidlertid ikke en spesifikk tidslinje.
