Hei, det er vi ChatGPTaz.com

I de kommende avsnittene vil vi gi en omfattende oversikt over ulike GPT-modeller.

• GPT-4

GPT-4 er en omfattende multimodal modell som aksepterer tekstinndata og produserer tekstutdata. Fremtidige utvidelser bør også muliggjøre behandling av bildeinndata. For mange grunnleggende oppgaver er forskjellen mellom GPT-4- og GPT-3.5-modeller ikke signifikant. I mer komplekse resonneringssituasjoner er imidlertid GPT-4 langt kraftigere enn noen av de tidligere modellene. I likhet med forgjengeren GPT-3.5-Turbo, er GPT-4 optimalisert for chat.

• GPT-4: Dette er basismodellen til GPT-4 og er kraftigere enn noen GPT-3.5-modell. Den er optimalisert for chat og kan håndtere komplekse oppgaver. Den har blitt oppdatert med de siste modellgjentakelsene og kan håndtere opptil 8 192 tokens. Den ble trent med data frem til september 2021.
• GPT-4-0314: Denne varianten er et øyeblikksbilde av GPT-4 per 14. mars 2023. I motsetning til basis-GPT-4 vil denne modellen ikke motta oppdateringer og vil bli avviklet 3 måneder etter at en ny versjon er utgitt. Den kan håndtere opptil 8 192 tokens og ble trent med data gjennom september 2021.
• GPT-4-32k: I likhet med base GPT-4, er denne modellen optimalisert for chat og kan håndtere mer utvidet kontekst. Den gir 4x lengre kontekstlengde, slik at den kan håndtere opptil 32 768 tokens. I likhet med basismodellen ble den trent med data frem til september 2021.
• GPT-4-32k-0314: Dette er et øyeblikksbilde av GPT-4-32k per 14. mars 2023. I likhet med GPT-4-0314 vil denne modellen ikke motta oppdateringer og vil bli avviklet 3 måneder etter at en ny versjon er utgitt. Den kan håndtere opptil 32 768 tokens og ble trent med data gjennom september 2021.

• GPT-3

GPT-3, eller Generative Pre-trained Transformer 3, er en toppmoderne språkmodell utviklet av OpenAI. Den representerer et av de mest avanserte eksemplene på teknologi for naturlig språkbehandling (NLP) fra min siste kunnskapsoppdatering i september 2021. Her er noen viktige detaljer om GPT-3:

• davinci: Dette var en av de største og kraftigste variantene av GPT-3, med 175 milliarder parametere. Den var i stand til å håndtere et bredt spekter av naturlig språkforståelse og generasjonsoppgaver.
• curie: Curie var en annen modellstørrelse, mindre enn davinci, men fortsatt svært dyktig. Den hadde et lavere antall parametere, noe som gjorde den mer kostnadseffektiv for visse applikasjoner.
• babbage: Babbage var en mindre modellvariant av GPT-3, egnet for mer budsjettbevisste applikasjoner eller de med mindre krevende språkbehandlingskrav.
• gpt-3.5-turbo: GPT-3.5-turbo var en allsidig modell med 175 milliarder parametere, designet for et bredt spekter av oppgaver. Det var kjent for sin evne til å prestere godt i ulike naturlig språkbehandlingsoppgaver.
• Flerspråklige modeller: OpenAI ga også ut GPT-3-modeller finjustert for spesifikke språk eller språkfamilier, som spansk, kinesisk og mer. Disse modellene ble skreddersydd for bedre ytelse på deres respektive språk.
• Finjusterte modeller: Bortsett fra basismodellene, hadde utviklere og organisasjoner muligheten til å finjustere GPT-3-modeller for spesifikke applikasjoner. Dette tillot tilpasning for oppgaver som spenner fra innholdsgenerering til utvikling av chatbot.