С момента публичного дебюта в ноябре 2022 года я провел сотни часов в чате с ним, скармливая ему фрагменты контекстной тарабарщины и задавая ему странные вопросы.
«Создай кафкианскую историю о моем городе»
«Напишите песню Тейлор Свифт по стихотворению Уильяма Вордсворта»
«Напишите стихотворение в стиле Пабло Неруды о победе Аргентины на чемпионате мира по футболу»
и многое другое.
Я не один такой. доминирует на мировом рынке приложений, быстро став самым быстрорастущим потребительским приложением в мире.
С последней итерацией GPT-4 теперь может обрабатывать изображения, резюмировать скриншот текста, генерировать более «креативные» тексты и предоставлять «продвинутые рассуждения».
Безумный взлет к славе укрепил исследования и разработки в области ИИ.
Естественно, это породило множество конкурентов
Claude, чат-бот от стартапа ИИ Anthropic из Сан-Франциско, недавно наделал много шума .
С крупными инвесторами, такими как Google, и длинным списком клиентов, включая Quora, DuckDuckGo и Notion, Claude стремится предоставить инструмент ИИ, с которым «легче общаться», и который «с меньшей вероятностью даст вредные результаты».
Но, вы можете спросить – как все это купить список телефонных номеров написать роман из нескольких текстовых подсказок ? Чтобы понять их силу, нам нужно заглянуть под капот.
Что такое большая языковая модель, или LLM?
Чат-боты, такие как и Claude, работают на нишевых моделях искусственного интеллекта.
Они обычно известны как большие языковые модели или LLM.
Они получают огромные объемы общедоступных текстовых данных из Интернета.
Обучение на больших наборах данных позволяет этим инструментам генерировать ответы, которые подобны человеческим ответам на естественный языковой ввод.
Переваривание, анализ и использование этого огромного массива данных с помощью глубокого обучения. Это механизм машинного обучения, который имитирует человеческий мозг.
Глубокое обучение, используя многослойные нейронные сети, может непрерывно развивать свои базовые алгоритмы, прорабатывая петабайты данных.
Эти алгоритмы, в свою очередь, выдают согласованные, высококачественные ответы.
Почему вам стоит задуматься о степени магистра права?
«Привет, Google, кто был пятым президентом США?»
«Джеймс Монро», — отвечает ваш умный динамик в течение миллисекунды.
Но что, если бы он сказал, Эндрю Джонс или Джеймс Куинси Адамс? Вам может быть все равно, когда разговорные инструменты ИИ используются в развлекательных целях. Но когда они интегрируются в наши образовательные и рабочие экосистемы, вам следует остановиться и принять к сведению.
Поскольку , Bard и Claude проникают в нашу повседневную жизнь, мы, конечные пользователи, находимся на переднем крае результатов, которые они генерируют.
Все больше школ, колледжей и университетов Как построить воронку продаж для генерации лидов чат-ботов ИИ в качестве учебных компаньонов для своих против против студентов.
Microsoft интегрирует инструменты ИИ на базе GPT-4 во весь свой стек продуктов .
GPT-4 также проник в такие продукты, как Duolingo , приложение для изучения языка с более чем 50 миллионами ежемесячных пользователей.
Клод управляет приложением чата ИИ Quora Poe , чтобы обслуживать более 300 миллионов пользователей.
Простого признания того факта, что эти LLM не являются людьми (некоторые могут предполагать обратное ), недостаточно.
против против Мы также должны быть в курсе того, как работают LLM, чтобы извлечь из них максимальную пользу.
Сравнение LLM – GPT-3.5, GPT-4 и Клода
GPT-3.5 и GPT-4 (Generative Pre-Transformer) были построены на одной и той же платформе мультимодальной большой языковой модели.
OpenAI утверждает , что GPT-4 в 10 раз более продвинут, чем GPT-3.5.
Он имеет значительно больший ce ведет токенов (32 000 против 8 000 в секунду).
Он «на 82% реже отвечает на запросы о неразрешенном контенте и на 40% чаще выдает фактические ответы, чем GPT-3.5 по нашим внутренним оценкам».
Хотя генеральный директор Сэм Альтман считает, что все еще имеет некоторые шероховатости вокруг предвзятости и фактических неточностей, GPT-4, похоже, движется в правильном направлении.
