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这几天OpenAI即将直播的消息,调足了大家的胃口,吃瓜群众都在猜测是不是GPT-5要发布了,Sam Altman不得不在X平台辟谣,GPT-5暂时还不发,AI搜索引擎这次也没有。小编一直非常好奇,为什么大家这么关注GPT-5呢?GPT-4的重大更新还不能满足吃瓜群众的需求吗?直到读了这篇文章,我才知道GPT的版本差异比苹果手机的版本差异大多了,GPT-5光是在视频处理上的进步就足以令人期待了,更不要提在通用人工智能(AGI)方面可能会有的进展了,看完我也好期待GPT-5……
太长不看版:
了解ChatGPT模型基础:架构与训练
为了掌握各种ChatGPT模型的能力及其差异,首先理解驱动它们的底层架构至关重要。这些模型的核心基于GPT (Generative Pre-trained Transformer)架构,该架构彻底改变了自然语言处理领域。GPT架构源自于2017年Vaswani等人发表的里程碑论文《Attention Is All You Need》中介绍的Transformer模型。Transformer模型摒弃了传统的循环神经网络(RNNs),转而采用自我注意力机制,使得模型在生成输出时能够权衡输入序列不同部分的重要性。《Attention Is All You Need》论文地址:https://arxiv.org/abs/1706.03762循环神经网络(RNNs)具体介绍:
https://www.techopedia.com/definition/32834/recurrent-neural-network-rnn
Transformer模型,来源:英伟达
自我注意力机制使模型比RNN更有效地捕捉长距离依赖性和上下文信息,RNN在处理梯度消失和记忆限制方面苦苦挣扎。通过关注输入序列的相关部分,Transformer模型能够生成更加连贯、上下文恰当的输出。
GPT架构的另一个关键方面为预训练过程。GPT模型最初是在大量无标签文本数据上进行训练,如书籍、文章和网站。在这个无监督的预训练阶段,模型学习根据前面的词语预测序列中的下一个词。这使模型能够发展出对语言结构、语法和语义的丰富理解。
然而,预训练后的GPT模型尚未针对对话或文本补全等特定任务进行优化。为了使模型适应这些目的,会采用微调过程。微调涉及使用针对目标任务的小型数据集对预训练模型进行再训练,比如针对ChatGPT的对话数据。
在微调期间,将调整模型的参数,以最大程度地减少特定任务的数据集上的误差。这一过程使模型能够学习目标任务特有的细微差别和模式,从而提高性能并实现更接近人类的互动。
“Transformer架构、自注意力机制、预训练以及微调过程的结合,使得GPT模型能够生成高质量、上下文相关的文本输出。“
这些架构选择构成了ChatGPT模型的基础,使它们能够进行自然对话、回答问题并协助完成多种语言相关任务。
在接下来的章节中,当我们探讨具体的ChatGPT模型时,请记住它们都共享这一共同架构,其差异主要体现在模型大小、训练数据和微调策略等因素上。
GPT-3.5:ChatGPT的基础
OpenAI于2020年发布的GPT-3.5是原始ChatGPT构建的基础语言模型。作为GPT模型家族的一员,GPT-3.5展示了在自然语言处理和生成方面的显著进步。
GPT-3.5的关键特性
ChatGPT对GPT-3.5的依赖
ChatGPT的基本模型建立在GPT-3.5架构之上。通过对GPT-3.5进行多领域对话数据的微调,ChatGPT发展出了与用户进行自然、情境感知对话的能力。
ChatGPT的成功可归因于其基础GPT-3.5模型的强项,包括上下文理解、广泛的知识库及适应性。GPT-3.5使ChatGPT能够通过理解对话的上下文,在整个对话过程中保持连贯性和相关性。GPT-3.5的大量预训练,让ChatGPT能够引用涵盖多种主题和领域的庞大知识库。
此外,GPT-3.5的架构有助于ChatGPT适应不同对话风格和用户偏好的能力。
GPT-3.5的局限与缺点
尽管功能强大,GPT-3.5并非没有局限。主要缺点包括:
理解GPT-3.5的优势和局限对于在与ChatGPT及其他基于该模型的生成式AI应用交互时设定现实期望至关重要。尽管GPT-3.5显著推进了会话AI领域,但在推理、偏差缓解和上下文处理等方面仍有改进空间。
GPT-4:自然语言处理领域的一大飞跃
GPT-4标志着在自然语言处理能力上取得了重要进展。OpenAI于2023年发布的GPT-4,在继承前代优点的基础上,引入了新特性与改进。
GPT-4的关键特性
GPT-4对ChatGPT的影响
GPT-4的推出对ChatGPT及整个会话式AI领域产生了重大影响。
通过利用GPT-4的能力,ChatGPT能进行更加复杂且上下文敏感的对话,为用户提供更准确、相关的回复。
此外,GPT-4的多模态能力促进了结合语言理解和视觉感知的新应用开发。这在图像字幕生成、视觉问答和多模态内容创作方面带来更多激动人心的可能性。
应对局限性与伦理考量
尽管GPT-4带来了巨大进步,但必须认识到它并非解决语言模型所有局限性和挑战的万能药。研究人员和开发者需继续应对诸如偏见、不一致性及潜在滥用等问题。OpenAI强调了其对负责任AI开发的承诺,采取了如下措施:
GPT-3.5与GPT-4详细对比
特征 | GPT-3.5 | GPT-4 |
---|---|---|
语言理解 | 展现出对上下文、细微差别及语义的深刻理解 | 具备逻辑思维、问题解决及分析能力 |
模型规模 | 1750亿参数 | 1.76万亿参数(未确认) |
文本生成 | 可以跨多个领域生成类似人类的文本 | 可以跨多种模式(文本、图像)处理和生成内容 |
上下文窗口 | 最大输入2,048个令牌 | 上下文窗口显著增大,最多可达25,000个令牌,能处理更长篇幅的内容 |
推理能力 | 缺乏推理能力 | 提高推理能力 |
GPT-4 Turbo:针对聊天应用优化
GPT-4 Turbo是GPT-4模型的变体,专为满足聊天应用的独特需求而设计。该模型结合了GPT-4的高级功能,并进行了优化,以提高其在对话环境中的性能和效率。
GPT-4 Turbo的关键特性
GPT-4 Turbo在ChatGPT中的优势
GPT-4 Turbo的专业性为聊天应用带来多方面的好处:
GPT-5会有多强大?
OpenAI已确认正在积极研发GPT-5,尽管关于GPT-5的具体细节仍然有限,但早期迹象表明,它将带来显著的改进和新功能。
GPT-5可能的功能改进:
此外,有传言称GPT-5可能会引入视频处理能力,使其多媒体处理能力从文本和图像扩展到视频。这可能在视频分析、生成及交互等领域开辟新的前沿。像ChatGPT这样的语言模型迅速发展,重新点燃了关于实现通用人工智能(AGI)可能性的讨论——这是一种假设的AI系统能力,能够理解并学习任何人类可以完成的知识性任务。
FAQ
Q:我应该使用哪个ChatGPT模型?
A:您选择ChatGPT模型应依据您的特定需求、预算和技术能力。GPT-3.5适用于通用场景,而GPT-4则提供了更高级的功能和多模态支持。GPT-4 Turbo针对聊天应用优化,平衡了性能与效率。
Q:ChatGPT-4使用的是什么模型?
A:ChatGPT-4基于GPT-4语言模型,这是OpenAI开发的GPT系列中最先进的模型。相比于其前辈GPT-3.5,GPT-4在多模态能力、增强推理及更大的上下文窗口等方面有显著提升。
Q:GPT-5即将到来吗?
A:是的,OpenAI已确认正在积极开发GPT-5,作为GPT-4模型的继任者。尽管具体细节有限,GPT-5预计将在上下文理解、对话能力方面带来进一步的进展,甚至可能包含视频处理能力。
Q:哪个GPT模型最好?
A:这取决于你的应用场景和需求。就目前而言,GPT-4提供了最先进的功能,而GPT-3.5则是通用及聊天应用场景下更经济实惠的选择。
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