Hej, det er vi ChatGPTaz.com

I de kommende afsnit vil vi give et omfattende overblik over forskellige GPT-modeller.

• GPT-4

GPT-4 er en omfattende multimodal model, der accepterer tekstinput og producerer tekstoutput. Fremtidige udvidelser bør også muliggøre behandling af billedinput. For mange grundlæggende opgaver er forskellen mellem GPT-4 og GPT-3.5 modeller ikke signifikant. Men i mere komplekse ræsonnement situationer er GPT-4 langt mere kraftfuld end nogen af ​​de tidligere modeller. I lighed med sin forgænger GPT-3.5-Turbo er GPT-4 optimeret til chat.

• GPT-4: Dette er basismodellen af ​​GPT-4 og er mere kraftfuld end nogen GPT-3.5 model. Den er optimeret til chat og kan håndtere komplekse opgaver. Den er blevet opdateret med de seneste modeliterationer og kan håndtere op til 8.192 tokens. Den blev trænet med data frem til september 2021.
• GPT-4-0314: Denne variant er et øjebliksbillede af GPT-4 pr. 14. marts 2023. I modsætning til basis-GPT-4 modtager denne model ikke opdateringer og udgår 3 måneder efter en ny version er frigivet. Den kan håndtere op til 8.192 tokens og blev trænet med data til september 2021.
• GPT-4-32k: I lighed med basis-GPT-4 er denne model optimeret til chat og kan håndtere mere udvidet kontekst. Det giver 4x længere kontekstlængde, så det kan håndtere op til 32.768 tokens. Ligesom basismodellen blev den trænet med data frem til september 2021.
• GPT-4-32k-0314: Dette er et øjebliksbillede af GPT-4-32k pr. 14. marts 2023. I lighed med GPT-4-0314 modtager denne model ikke opdateringer og udgår 3 måneder efter, at en ny version er frigivet. Den kan håndtere op til 32.768 tokens og blev trænet med data til september 2021.

• GPT-3

GPT-3, eller Generative Pre-trained Transformer 3, er en state-of-the-art sprogmodel udviklet af OpenAI. Det repræsenterer et af de mest avancerede eksempler på NLP-teknologi (natural language processing) fra min sidste vidensopdatering i september 2021. Her er nogle vigtige detaljer om GPT-3:

• davinci: Dette var en af ​​de største og mest kraftfulde varianter af GPT-3 med 175 milliarder parametre. Det var i stand til at håndtere en bred vifte af naturlig sprogforståelse og genereringsopgaver.
• curie: Curie var en anden modelstørrelse, mindre end davinci, men stadig meget dygtig. Det havde et lavere antal parametre, hvilket gjorde det mere omkostningseffektivt til visse applikationer.
• babbage: Babbage var en mindre modelvariant af GPT-3, velegnet til mere budgetbevidste applikationer eller dem med mindre krævende sprogbehandlingskrav.
• gpt-3.5-turbo: GPT-3.5-turbo var en alsidig model med 175 milliarder parametre, designet til en bred vifte af opgaver. Det var kendt for dets evne til at præstere godt i forskellige naturlige sprogbehandlingsopgaver.
• Flersprogede modeller: OpenAI udgav også GPT-3-modeller finjusteret til specifikke sprog eller sprogfamilier, såsom spansk, kinesisk og mere. Disse modeller blev skræddersyet til bedre ydeevne på deres respektive sprog.
• Finjusterede modeller: Udover basismodellerne havde udviklere og organisationer mulighed for at finjustere GPT-3-modeller til specifikke applikationer. Dette tillod tilpasning til opgaver lige fra indholdsgenerering til udvikling af chatbot.