Sinds de release van OpenAI GPT-3 in juni 2020 is het duidelijk dat de NLP (natuurlijke taalverwerking) wereld op dit moment snelle veranderingen ondergaat. De verwachtingen voor het vierde prototype(GPT-4) zijn dan ook hooggespannen en er zijn veel speculaties en voorspellingen over de mogelijke functies en verbeteringen. Deze blogpost vat de laatste geruchten en voorspellingen over de GPT-4 parameters samen.
Overzicht van GPT-4 parameters: geruchten en prognoses
Laten we wat feiten en cijfers bekijken om te begrijpen wat we van GPT-4 mogen verwachten. Een van de belangrijkste indicatoren voor de potentiële mogelijkheden van GPT-4 is het aantal parameters. Een plot van het aantal parameters voor AI-modellen over de laatste vijf jaar toont een duidelijke trendlijn met exponentiële groei. In 2019 bracht Open AI GPT-2 uit met 1,5 miljard parameters, en volgde iets meer dan een jaar later met GPT-3, die iets meer dan 100 keer zoveel parameters bevatte. Dit suggereert dat GPT-4 in het bereik van 1 biljoen tot 10 biljoen, misschien zelfs 20 biljoen zou kunnen liggen.
Net als elke andere online dienst heeft ChatGPT servers nodig voor zijn werking. Gezien de grote verkeersdrukte hebben ze de neiging overbelast te raken. Door het grote aantal gebruikers kunnen de servers niet alle verzoeken van een ChatGPT-gebruiker verwerken. Maar wat kun je doen bij zo’n foutmelding?
Er doen echter twee geruchten de ronde over het aantal parameters van GPT-4. Het ene gerucht zegt dat GPT-4 niet veel groter is dan GPT-3, het andere dat het 100 biljoen parameters heeft. Het is moeilijk te zeggen welk gerucht waar is, maar uitgaande van de trendlijn zou GPT-4 ergens boven een biljoen moeten liggen.
GPT-4 parameters geruchten en voorspellingen - Waar moet je rekening mee houden?
OpenAI heeft de afgelopen jaren gewerkt aan GPT-4 en is met het uitbrengen van ChatGPT doorgegaan met het verzamelen van gegevens, dus het is mogelijk dat ze een generatie hebben overgeslagen en een 1000-voudige toename van de parameters naderen.
Een andere factor om rekening mee te houden is het kleine aantal parameters. Het menselijk brein is ongelooflijk dun bevolkt, met de meeste verbindingen lokaal. Dezelfde parsimonie wordt toegepast op AI-modellen, en het is mogelijk dat GPT-4 een karig model zal zijn met vooral lokale verbindingen.
Het is dus belangrijk om op te merken dat al deze informatie gebaseerd is op geruchten en voorspellingen en er is geen officiële bevestiging van OpenAI over GPT-4 mogelijkheden. Op basis van de trendlijn en de vooruitgang in de AI-technologie kan echter gerust gesteld worden dat GPT-4 een aanzienlijke verbetering zal zijn ten opzichte van zijn voorganger. We zullen moeten afwachten wat OpenAI officieel onthult over GPT-4, maar tot die tijd kunnen we speculeren over de potentiële mogelijkheden ervan.
Wat zouden de voorspellingen van de GPT-4 parameters betekenen?
Wat betekent dit voor GPT-4? Als we de voorspellingen en geruchten voor de GPT-4 parameters als waar zouden aannemen, dan zou dat voor GPT-4 het volgende opleveren:
- Als het inderdaad een parametertelling heeft van 100 biljoen, is het waarschijnlijk dat het een sparse model is. Dit zou het veel sneller maken en minder geheugen vergen, omdat de tensoren veel kleiner zouden zijn. Dit zou ook helpen bij het schalen, want een sprong van 175 miljard parameters naar 100 biljoen parameters zou niet goed schalen zonder gebruik te maken van spaarzame netwerken.
- Een andere beperking om rekening mee te houden is de geheugenbehoefte voor GPT-4. GPT-3 heeft momenteel 700 gigabyte aan V-RAM nodig, en als GPT-4 duizend keer zoveel parameters heeft, zou het 700 terabyte aan V-RAM nodig hebben. Dit zou een aanzienlijke investering zijn voor OpenAI en zou waarschijnlijk het gebruik van spaarzame netwerken vereisen om de benodigde hoeveelheid geheugen te beperken.
- Het is ook mogelijk dat GPT-4 niet veel groter is dan GPT-3 en in het bereik ligt van 1 biljoen of 10 biljoen parameters. In dit geval zou het gebruik van spaarzame netten nog steeds nuttig zijn. Dit kan ook verklaren waarom de GPT-4 twee jaar of langer nodig had om te ontwikkelen, omdat het misschien een verandering vereiste van dichte naar spaarzame netwerken en de ontwikkeling van nieuwe trainingsalgoritmen.
- Het gebruik van spaarzame netwerken zou ook kunnen leiden tot een verandering in de architectuur, vergelijkbaar met Google Switch, die alleen activeert wat nodig is. Dit zou kunnen betekenen dat de GPT-4 een neuromorfe architectuur heeft, waarbij alleen bepaalde delen van het netwerk worden geactiveerd als dat nodig is. Dit is vergelijkbaar met de manier waarop het menselijk brein werkt, waarbij alleen bepaalde gebieden oplichten bij bepaalde taken.
Hoewel we slechts kunnen speculeren over de mogelijkheden en architectuur van GPT-4, kunnen we concluderen dat het waarschijnlijk een karig model is met een aantal parameters tussen 1 biljoen en 10 biljoen. Het gebruik van grove mazen zou het schaalprobleem oplossen en de benodigde hoeveelheid geheugen verminderen.
GPT-4 vs. GPT-3
Er zijn verschillende meningen van deskundigen over wat je kunt verwachten van GPT-4 in vergelijking met GPT-3. Dr. Jochen Kopp, hoogleraar kunstmatige intelligentie aan de Universiteit van Trier, zegt bijvoorbeeld: “GPT-4 is geschikt voor use cases die een sterke taalverwerking en -begrip vereisen.” Dit is een indicatie van het vermogen van GPT-4 om veel taken met grote precisie op te lossen.
Een ander positief kenmerk van GPT-4 is zijn vermogen om gegevensreeksen efficiënter te verwerken dan zijn voorganger en dus complexere taken op te lossen. Dit betekent ook dat met GPT-4 grotere gegevensreeksen kunnen worden verwerkt dan met GPT-3 en dat dus betere resultaten kunnen worden bereikt.
Al met al kan dus gezegd worden dat de nieuwe GPT-4 parameter grote vooruitgang boekt ten opzichte van zijn voorganger en dus een veelzijdige toepassing heeft in de toekomst. Maar of hij uiteindelijk beter is dan zijn voorganger valt nog te bezien en hangt af van de toepassing. We zullen de evolutie van machinaal leren moeten afwachten om erachter te komen welke parameter uiteindelijk het meeste succes zal opleveren!
neuroflash als voorbeeld voor GPT-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 neuroflash dan zelf en maak een gratis account aan!
Conclusie
Samengevat hebben GPT-4 en andere grote taalmodellen het potentieel om een revolutie teweeg te brengen op het gebied van AI. OpenAI heeft nog niet bevestigd hoe de GPT-4 parameters precies zullen uitpakken, dus we kunnen alleen maar speculeren. In dit verband zijn geruchten en voorspellingen interessante onderwerpen, maar men moet voorzichtig zijn als men erop vertrouwt. Je moet een kritische instelling hebben en informatie uit meerdere bronnen verzamelen voordat je tot een conclusie komt.
