Hvad betyder GPT i ChatGPT?

Kunstig intelligens har ændret, hvordan vi interagerer med computere og maskiner. ChatGPT er en sådan innovation, der udnytter teknologien GPT (Generative Pre-trained Transformer) til at levere svar på brugernes spørgsmål. GPT er en betydelig komponent i ChatGPT, da den genererer tekst fra datasæt og producerer output i et naturligt sprogformat. Denne artikel har til formål at udforske, hvad GPT står for i ChatGPT, og hvordan den fungerer.

Vi vil også undersøge fordele og ulemper ved GPT samt dens betydning i kunstig intelligens verdenen.

Hvad står GPT for?

GPT, eller (Generative Pre-trained Transformer), er en sprogmodel udviklet af OpenAI, der har revolutioneret naturlig sprogbehandlingsapplikationer (NLP). Modellens transformer-arkitekturblokke bruges til at generere tekst, der ser ud til at være skrevet af et menneske, og den kan finjusteres til en række NLP-opgaver. "Pre-trained" i GPT henviser til modelens initiale træningsproces, hvor den lærer at forudsige det næste ord i en passage. ChatGPT anvender denne teknologi til at give naturlige og flydende svar til brugerne, og dens unikke træningsmodel, Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF), hjælper den med at blive mere præcis i at forstå brugernes forespørgsler over tid.

GPT-transformator er en type sprogmodel, der bruges i forskellige applikationer til naturlig sprogbehandling, herunder ChatGPT. AI-firmaet OpenAI, baseret i San Francisco, udviklede ChatGPT og ejer også GPT sammen med andre sprogmodeller som GPT-3 og DALL-E 2. Disse værktøjer anvendes i forskellige forsknings- og kommercielle applikationer for at opnå virksomhedens underliggende mission.

Udviklingen af GPT

GPT OpenAI's sprogmodel er blevet opgraderet flere gange siden dens begyndelse, herunder GPT-1, GPT-2, GPT-3, GPT-3.5 og GPT-4.

• GPT-1 var en opgave-agnostisk model, der brugte diskriminerende finjustering og generativ fortræning til at løse en række NLP-opgaver som at besvare forespørgsler, tekstklassificering og påstandsdannelse.
• GPT-2, med 1,2 milliarder parametre og 6 milliarder websites, introducerede en ny retning for tekstdata med sin transformer-baserede arkitektur.
• GPT-3, med 175 milliarder parametre, tilføjede flere nyttige funktioner og evner, såsom at generere fungerende koder, skrive historier og digte samt lave referater fra møder.
• GPT-3.5 er en opgraderet og mere raffineret version af GPT-3.
• GPT-4, lanceret i marts 2023, er multimodalt, accepterer tekst og billedeinput, og er i stand til at producere menneskelignende svar.
• Med hver opgradering har GPT nået nye højder inden for AI-området og gjort det mere pålideligt, kreativt og effektivt.

Hvad er GPT-4?

GPT-4 er den nyeste software fra Open AI i deres serie af sprogmodeller. Denne er tilgængelig til brug i ChatGPT Plus, ChatGPT's betalte abonnementsservice. Bings nye søgemaskine med integreret chatbot er også bygget på grundlaget af GPT-4, men der er en brugsbegrænsning for denne chatbot og den er ikke i stand til at reagere på billedeinput.

En af de spændende nyheder, som GPT-4 har udviklet i forhold til sine forgængere, er dens evne til at konvertere billedbaseret input til tekstbaseret output, hvilket ikke var muligt med GPT-3.5. GPT-4 kan også håndtere større input og give længere svar end dens forgængere, specifikt op til 25.000 ord.

Fremtiden for GPT

Fremtiden for GPT-teknologi ser lys ud med frigivelsen af GPT-5. Ifølge rygter forventes OpenAI at fuldføre AGI-træningen af GPT-5 ved udgangen af 2023, og modellen er forudsagt at blive lanceret globalt snart.

Der er endnu ingen officiel udmelding fra OpenAI om de nye funktioner, ændringer eller forbedringer i GPT-5, men vi kan forvente, at det vil være mere avanceret end dens forgænger, GPT-4, som allerede er i stand til at analysere billeder, udføre komplekse opgaver og være kreativ. Udgivelsen af GPT-5 vil utvivlsomt markere et betydeligt spring fremad inden for GPT-teknologi.

Hvad står GPT for i AI?

GPT = Generative Pre-trained Transformer-arkitektur.

Hvordan fungerer GPT?

Teknologien bruger et neuralt netværk, der er trænet på et stort korpus af data