Generative Pre-Trained Transformer 3 (GPT-3) en Generative Pre-Trained Transformer 4 (GPT-4) zijn twee van de nieuwste technologieën op het gebied van kunstmatige intelligentie (AI). GPT-3 werd uitgebracht in mei 2020, en zijn opvolger, GPT-4, wordt naar verwachting begin 2023 gelanceerd. Met de steeds grotere populariteit van ChatGPT, dat door hetzelfde bedrijf is ontwikkeld als GPT-3, rijst nu de vraag in hoeverre OpenAI van plan is het GPT-4 taalmodel uit te brengen. We geven je een gedetailleerde blik op hoe GPT-4 vs. GPT-3 eruit zou kunnen zien.
Wat zijn de GPT-modellen?
Een Generative Pre-Trained Transformer (GPT) is een geavanceerd neuraal netwerk dat gebruikt wordt om grote taalmodellen te trainen. Het netwerk gebruikt grote hoeveelheden openbaar beschikbare internettekst om menselijke communicatie te simuleren.
De GPT-modellen GPT-4 en GPT-3 zijn beide zulke Taalmodellen die gebruikt worden om tekst te genereren. GPT-4 is een verdere ontwikkeling van GPT-3, die meer ingangen bevat en een groter volume gegevensverzameling heeft. Beide modellen gebruiken machinaal leren om tekst in natuurlijke taal te genereren.
GPT-4 vs. GPT-3: Hoe worden de prestaties vergeleken?
Om de prestaties van GPT-4 ten opzichte van GPT-3 te meten worden verschillende benaderingen gebruikt. De eerste benadering is het meten van precisie en nauwkeurigheid. Hierbij worden de resultaten van een taak vergeleken met de resultaten van andere taken om te bepalen welke beter zijn. Deze benadering kan worden gebruikt om te bepalen hoe goed GPT-4 versus GPT-3 presteert op een bepaalde taak.
Een andere benadering is het meten van het vermogen om met nieuwe taal om te gaan. GPT-4 en GPT-3 worden getest op hun vermogen om nieuwe woorden en zinnen te begrijpen en te verwerken (natuurlijke taalverwerking). Dit is vooral belangrijk voor use cases waarbij het doel is om nieuwe contexten te identificeren en daarop te reageren.
De laatste benadering betreft de snelheid van het model. In dit geval test je GPT-4 en GPT-3 om te zien hoe snel ze kunnen reageren op verzoeken. Hoe sneller het model reageert, hoe efficiënter het kan zijn. Dit is een kritische factor voor veel use cases in AI of andere gebieden van computertechnologie.
Over het geheel genomen geven deze benaderingen een duidelijk beeld van de prestaties van GPT-4 versus GPT-3. Met behulp van hun verschillende methoden kunnen onderzoekers vaststellen welk model beter geschikt is voor specifieke gebruikscases in AI of andere technologieën. Het meten van de prestaties van GPT-4 ten opzichte van GPT-3 vormt dus een essentiële basis voor het ontwikkelen van nieuwe technologieën in de toekomst.
GPT-4 vs GPT-3: Wat verandert er?
Hoe dichter de release van GPT-4 nadert, hoe meer er gespeculeerd wordt over de mogelijke voordelen van het nieuwe model ten opzichte van zijn voorganger. Zoals de video hierboven laat zien, kunnen enkele waarschijnlijke aannames al worden afgeleid:
- Grotere gegevensset: Een van de belangrijkste verschillen tussen GPT-4 en GPT-3 is dat GPT-4 meer gegevens bevat dan GPT-3. Terwijl GPT-3 wordt geleverd met 17 gigabyte aan gegevens, bevat de nieuwere versie van OpenAI, GPT-4, 45 gigabyte aan trainingsgegevens. Dit betekent dat GPT-4 veel nauwkeurigere resultaten kan geven dan zijn voorganger.
- Groter model: Een ander belangrijk verschil is de grootte van het model. Terwijl GPT-3 een model is met 175 miljard parameters, heeft OpenAI het model met de release van GPT-4 uitgebreid tot 1,6 biljoen parameters. Dit betekent dat het model veel complexere taken kan oplossen dan ooit tevoren.
- Betere resultaten: Bovendien hebben zowel GPT-3 als GPT-4 algoritmen geïmplementeerd om de nauwkeurigheid van de resultaten te verbeteren. Deze algoritmen kunnen worden gebruikt om de nauwkeurigheid van modellen voor machinaal leren te vergroten en zo resultaten van hogere kwaliteit te produceren.
- Snelheid: GPT-4 zal sneller zijn dan GPT-3 omdat het gebaseerd is op krachtigere GPU’s en TPU’s.
Waar het op neerkomt is dat zowel GTP-3 als GTP-4 gemeen hebben dat ze natuurlijke tekst kunnen genereren op basis van bestaande gegevens. Beide modellen hebben algoritmen voor machinaal leren en zijn daarom in staat een hoge mate van nauwkeurigheid te bereiken bij het genereren van tekst. Hoewel er verschillen zijn, kunnen beide modellen uitstekende resultaten leveren.
GPT-4 vs. GPT-3: Welk model is nu beter?
Daarom is er geen algemene consensus over welke methode beter is: voor eenvoudige taken kan het nuttig zijn om met GTP-3 te werken; voor meer uitdagende problemen wordt echter vaak aanbevolen om GTP-4 te gebruiken – vooral als de nauwkeurigheid van de resultaten prioriteit heeft. Beide modellen hebben hun plaats in de wereld van het machinaal leren – maar uiteindelijk gaat het altijd om je persoonlijke voorkeur bij het kiezen van de juiste aanpak voor jouw specifieke toepassing!
GPT-4 vs. GPT-3: Kunstmatige intelligentietoepassingen met de twee systemen
Over het geheel genomen maken beide AI-systemen indrukwekkende resultaten mogelijk op verschillende toepassingsgebieden van kunstmatige intelligentie. GPT-4 is weliswaar krachtiger dan GPT-3, maar biedt niet dezelfde schaalbaarheid of flexibiliteit. Afhankelijk van de specifieke eisen van een organisatie moet de beste AI-toepassing worden gekozen om de best mogelijke prestaties te bereiken. Mogelijke toepassingen zijn:
- Creëren van inhoud: Van 18e eeuwse gedichten tot moderne blogartikelen, GPT-modellen kunnen met elk type prompt worden gevoed en beginnen met het produceren van coherente en mensachtige tekstresultaten.
- Tekst samenvatten of herschrijven: Omdat GPT vloeiende, mensachtige tekst kan genereren, kan het elk type tekstdocument opnieuw interpreteren en er een intuïtieve samenvatting van maken. Dit is handig om inzichten te krijgen en te analyseren, of te herformuleren.
- Vragen beantwoorden: Een van de belangrijkste competenties van de GPT-software is het vermogen om taal te begrijpen, inclusief vragen. Bovendien kan het precieze antwoorden of gedetailleerde uitleg geven, afhankelijk van de behoeften van de gebruiker. Dit betekent dat klantenservice en technische ondersteuning aanzienlijk kunnen worden verbeterd door oplossingen met GPT-ondersteuning.
- AI Chat: Chatbot technologie ontwikkeld met GPT software kan ongelooflijk intelligent worden zoals gezien met CHatGPT. Zo kunnen virtuele assistenten met machinaal leren ontstaan die professionals kunnen helpen hun taken te voltooien, ongeacht de branche….
neuroflash als voorbeeld voor GPT-3 toepassingen
neuroflash is een zogenaamde GPT-3 tekstgenerator en combineert vele toepassingen zoals het maken van inhoud, AI-chat, het beantwoorden van vragen en nog veel meer. Daarbij maakt neuroflash zijn gebruikers om verschillende teksten en documenten te laten maken op basis van een korte briefing. Met meer dan 100 verschillende tekstsoorten kan de neuroflash AI teksten genereren voor elk doel. Als je bijvoorbeeld een productbeschrijving wilt maken met neuroflits, hoef je je product alleen maar kort te beschrijven aan de AI en de generator doet de rest:
Neuroflash kan ook helpen bij meer creatieve taken. Als je bijvoorbeeld een verhaal wilt schrijven, kan dat ook met de GPT-3 tekstgenerator:
Tot slot kun je neuroflash ook gebruiken als ChatGPT alternatief en rechtstreeks met onze AI communiceren. We laten je in een korte video zien hoe het werkt:
Bovendien kan neuroflash gebruikt worden om meer dan alleen teksten te genereren. Andere functies, zoals een SEO-analyse voor geschreven teksten en een AI-afbeeldingsgenerator bieden extra toegevoegde waarde.
Wil jij ook profiteren van de geconcentreerde GPT-3 kracht plus extra functies? Probeer neuroflits dan zelf en maak een gratis account aan!
Conclusie: Welk systeem is meer waard voor AI-toepassingen?
Uit de vergelijking tussen GPT-4 en GPT-3 is gebleken dat beide systemen hun sterke en zwakke punten hebben. Beide bieden indrukwekkende rekenkracht, maar wie echt wil profiteren van AI-toepassingen moet zijn eisen grondig afwegen. Bekijk het beste onze andere blogposts voor meer informatie en om er zeker van te zijn dat je de juiste keuze maakt!
