Сила GPT-3.5: Как OpenAI повысила границы искусственного интеллекта

Искусственный интеллект (ИИ) является одной из наиболее динамично развивающихся областей технологий в настоящее время. Компания OpenAI, стоящая во главе инноваций в области ИИ, представила последнюю версию своей модели — GPT-3.5. В этой статье мы исследуем достижения GPT-3.5, а также рассмотрим улучшения и новые функции, которые эта модель предлагает. Кроме того, мы проанализируем потенциальные применения и влияние ChatGPT на различные отрасли и общество в целом.

Улучшения и новые функции GPT-3.5

GPT-3.5 представляет собой значительное улучшение по сравнению с предыдущими версиями модели. Эта модель имеет большую емкость, что позволяет ей более точно моделировать естественный язык и генерировать более качественные ответы. Она также обучается на большем объеме данных, что улучшает ее способность понимать и отвечать на разнообразные запросы.

Одним из ключевых улучшений GPT-3.5 является его способность понимать и обрабатывать контекст. Модель способна учитывать предыдущие сообщения в диалоге, что позволяет ей генерировать более связанные и информативные ответы. Это открывает новые возможности для использования GPT-3.5 в области чат-ботов, клиентского обслуживания и различных приложений взаимодействия с пользователем.

Потенциальные применения GPT-3.5

GPT-3.5 обладает широким спектром потенциальных применений, которые охватывают различные отрасли и сферы деятельности. В области бизнеса, эта модель может использоваться для автоматизации обработки запросов клиентов, создания персонализированных рекомендаций и проведения анализа данных.

В образовании GPT-3.5 может быть полезным инструментом для создания интерактивных обучающих материалов, предоставления обратной связи студентам и персонализации учебного процесса. Модель способна адаптироваться к уровню знаний и потребностям каждого студента, предлагая индивидуальные рекомендации и подсказки для успешного обучения.

В сфере здравоохранения GPT-3.5 может быть использован для обработки медицинских данных и анализа симптомов пациентов. Он может помочь врачам предоставить более точные диагнозы и рекомендации по лечению, а также предложить информацию о медицинских исследованиях и новейших методах лечения.

Сфера креативного контента также может воспользоваться преимуществами GPT-3.5. Модель способна генерировать тексты, музыку, изображения и другой контент, что может быть полезным для автоматического создания музыкальных композиций, книг, сценариев и дизайна.

Влияние GPT-3.5 на общество

Появление GPT-3.5 имеет значительное влияние на общество. С одной стороны, его применение в автоматизации и оптимизации бизнес-процессов может привести к увеличению производительности и экономическому развитию. С другой стороны, возникают вопросы о безопасности данных, этике и потенциальных социальных последствиях.

Существуют опасения относительно возможности использования GPT-3.5 для распространения дезинформации, создания фейковых новостей и манипуляции массовым сознанием. Это поднимает вопросы о необходимости этического регулирования и контроля в области разработки и применения таких мощных искусственных интеллектуальных систем.

GPT-3.5 открыл новые горизонты в развитии искусственного интеллекта. Его улучшенные возможности в понимании и генерации естественного языка имеют значительный потенциал для применения в различных отраслях и сферах деятельности.

Однако необходимо внимательно обращаться с этой технологией, учитывая этические и социальные аспекты, чтобы обеспечить ее положительное влияние на общество и минимизировать возможные негативные последствия. Это требует активного участия со стороны разработчиков и пользователей, а также внедрения этических принципов и стандартов.

Организации, такие как OpenAI, играют важную роль в разработке и применении GPT-3.5. Они должны продолжать работать над совершенствованием модели, улучшением ее безопасности и ответственным использованием в соответствии с общественными интересами. Также важно развивать прозрачность и открытость в отношении того, как модель функционирует и какие данные она использует.

Обучение пользователей и общественное обсуждение темы также являются неотъемлемой частью управления влиянием GPT-3.5 на общество. Повышенная осведомленность о возможностях и ограничениях этой технологии поможет предотвратить ее злоупотребление и способствовать продуктивному и этичному использованию.

Руководство по моделям ChatGPT/GPT-3/GPT-4

Модель — это механизм предсказания, обычно специфический для определенного вида проблем. Вы можете найти модели для угадывания погоды, фондового рынка, чемпионатов, того, что содержится на картинке и т.д. Их объединяет то, что вы предоставляете им входные данные, например, сегодняшнюю погоду, а на выходе получаете предсказание, например, завтрашней погоды, обычно с некоторой доверительной оценкой.

Предсказания, сделанные моделями, могут быть более или менее точными и надежными. До недавнего времени не существовало хорошей модели для предсказания «что будет дальше» после «ввода текста».

OpenAI изобрел новый вид моделей, называемых генеративными предварительно обученными трансформаторами (GPT), которые изменили игру: они способны «продолжить» вводимый текст в большинстве ситуаций, наравне или даже лучше, и, конечно, быстрее, чем это может сделать обычный человек.

Поскольку «ввод текста» — это такая широкая область, эти модели GPT охватывают широкий спектр задач, таких как вопросы и ответы, следование инструкциям по редактированию и форматированию или даже написание кода.

Таким образом, модель GPT — это механизм предсказания для текста.

В чем разница между моделью и ИИ?

Разницы нет. Модель — это техническое слово, означающее «искусственный интеллект». Поэтому, по сути, выбор модели эквивалентен выбору ИИ. В отличие от человеческого мозга, модели или ИИ имеют тенденцию быть узкоспециализированными для выполнения определенного набора задач или входных данных. В зависимости от поставленной задачи (работаете ли вы с изображениями, аудио, видео или текстом), вы захотите выбрать другой ИИ или модель.

Какие параметры следует учитывать при выборе модели?

Как правило, необходимо учитывать следующие параметры:

• Точность: насколько хорошо модель справляется с поставленной задачей, которая может сильно варьироваться в зависимости от конкретного контекста.
• Скорость: как быстро вы получите результат от модели.
• Стоимость: сколько стоит каждая задача, которую вы ставите перед моделью.

Какие модели GPT доступны в OpenAI?

Существует 5 основных базовых моделей GPT для работы с текстом, которые доступны в OpenAI через их API:

Название модели	Техническое название	Семейство моделей	Цена за 1000 токенов	Максимум токенов	Доступно для тонкой настройки
GPT-4 32k context	gpt-4-32k	GPT-4	USD 0.0600 (prompt) USD 0.1200 (completion)	32768	Нет
GPT-4 8k context	gpt-4	GPT-4	USD 0.0300 (prompt) USD 0.0600 (completion)	8192	Нет
ChatGPT	gpt-3.5-turbo	GPT-3.5	USD 0.0020	4096	Нет
Davinci	text-davinci-003	GPT-3	USD 0.0200	4096	Да
Curie	text-curie-001	GPT-3	USD 0.0020	2049	Да
Babbage	text-babbage-001	GPT-3	USD 0.0005	2049	Да
Ada	text-ada-001	GPT-3	USD 0.0004	2049	Да

В чем разница между моделями GPT-3, GPT-3.5 и GPT-4?

Модели GPT-3 — это «инструктивные» модели, предназначенные для генерации текста с четкой инструкцией. Они не оптимизированы для разговорного чата. Лучшая модель GPT-3 — text-davinci-003, но она и самая дорогая.

Модели GPT-3.5 (ChatGPT) были впервые выпущены 1 марта 2023 года. Они построены поверх моделей GPT-3 и оптимизированы для разговорного чата. Однако в подавляющем большинстве случаев они так же хорошо работают с инструкциями, как и text-davinci-003. Результаты GPT-3.5 в некоторых случаях могут быть слишком «болтливыми» или «творческими».

Модели GPT-4 — это последняя разновидность моделей OpenAI, выпущенная 14 марта 2023 года.

• Модели GPT-4 являются мультимодальными: они могут принимать как текстовые, так и графические данные.
• Модели GPT-4 могут решать гораздо более сложные задачи благодаря расширенным возможностям рассуждения и, как правило, гораздо лучше справляются с математикой, чем предыдущие модели.
• Модели GPT-4 могут использовать от двух до восьми раз больше лексем в своем контексте, чем модели GPT-3 и GPT-3.5.
• Однако модели GPT-4 значительно дороже, чем ChatGPT: подсказки стоят в 15-30 раз дороже, а завершение — в 30-60 раз.

Какую модель выбрать в GPT для Sheets и Docs?

Ответ — ChatGPT ( gpt-3.5-turbo) в подавляющем большинстве случаев.

Он в 10 раз дешевле и, по нашим наблюдениям, в 3 раза быстрее, чем Davinci (text-davinci-003).

По этой причине он является моделью по умолчанию во всех функциях GPT for Sheets, а также GPT for Docs. Вы всегда должны начинать экспериментировать с этой моделью.

Вы можете указать другую модель, если:

1. вы обнаружите, что ChatGPT «слишком креативна», это может произойти, в частности, в случаях классификации или извлечения. В этом случае мы рекомендуем использовать text-davinci-003
2. вы хотите использовать более высокий предел скорости (модели GPT3 имеют более высокие пределы скорости, чем GPT3.5)
3. вы хотите использовать модель с точной настройкой.

Как задать модель в GPT для Sheets и Docs?

Если вы хотите использовать модель не по умолчанию в GPT for Sheets, просто укажите ее в качестве последнего параметра вашей функции. Когда вы указываете модель, не забудьте заключить ее в кавычки. Например, «gpt-4».

Если вы хотите использовать модель не по умолчанию в GPT для Docs, просто выберите ее в выпадающем списке боковой панели.

Что такое точно настроенная модель?

Точно настроенная модель — это базовая модель, которая была обучена (точно настроена) для конкретной задачи путем предоставления ей некоторых примеров входных данных и ожидаемых выходных результатов. Для тонкой настройки модели обычно требуется от нескольких сотен до нескольких тысяч примеров.

Когда следует использовать точно настроенную модель?

Тонко настроенная модель обычно может делать только одну вещь, поэтому вам следует использовать тонко настроенную модель только и исключительно в том случае, если вам нужно выполнить конкретную задачу в очень больших объемах.

Если вы находитесь в такой ситуации, то использование модели с тонкой настройкой позволит снизить затраты, увеличить скорость и предельную скорость, поскольку вы можете использовать одну из очень дешевых базовых моделей, таких как text-ada-001.

Типичный случай использования — если вы хотите, чтобы формат вывода соответствовал очень строгим рекомендациям, которые лучше всего объяснить на примерах.

Каковы затраты на использование точной модели?

Есть две статьи расходов:

1. единовременная стоимость обучения
2. стоимость использования по мере необходимости.

Название модели	Техническое название	Цена обучения для 1000 токенов	Уточненная цена использования за 1000 токенов
Davinci	text-davinci-003	USD 0.0300	USD 0.1200
Curie	text-curie-001	USD 0.0030	USD 0.0120
Babbage	text-babbage-001	USD 0.0006	USD 0.0024
Ada	text-ada-001	USD 0.0004	USD 0.0016