GPT-4 Gebruiksgevallen

GPT-4, de nieuwste versie van OpenAI's Generative Pre-trained Transformer, zal een revolutie teweegbrengen op het gebied van kunstmatige intelligentie.

Met zijn verbeterde mogelijkheden en toegenomen efficiëntie belooft GPT-4 een krachtig hulpmiddel te worden voor taken op het gebied van natuurlijke taalverwerking (NLP). Maar waartoe zal het precies in staat zijn en wat zijn de beste gebruikssituaties?

Laten we samen de mogelijkheden onderzoeken.

TL;DR

• GPT-modellen worden gebruikt om tekst te genereren, taken zoals het beantwoorden van vragen uit te voeren en zelfs visuals te genereren.
• De voordelen van GPT-modellen zijn onder andere snellere trainingstijden door hun afhankelijkheid van pre-training, grotere nauwkeurigheid en minder benodigde parameters.
• GPT-4 kan mensachtige tekst genereren zonder extra input of begeleiding van mensen.
• GPT-4 kan worden gebruikt om tekst te genereren die lijkt op door mensen geschreven tekst, voor vraagbeantwoordingstaken zoals klantenserviceondersteuning en samenvattingen.
• TextCortex is een goed AI begeleidingsalternatief dat niet afhankelijk is van de GPT-3 of GPT-4 technologie.
  

Generatieve voorgetrainde transformator

Generative Pre-trained Transformer (GPT) is een type machine learning model dat een revolutie teweeg heeft gebracht in natuurlijke taalverwerking.

GPT modellen worden gebruikt om tekst te genereren, taken als vraagbeantwoording te voltooien en zelfs visuals te genereren. Ze zijn gebaseerd op de transformatorarchitectuur, die in 2017 voor het eerst door Google werd geïntroduceerd.

Transformator-architectuur

De transformatorarchitectuur bestaat uit twee componenten: een encoder en een decoder.

De encoder leest de invoerreeks om er een voorstelling van te maken en geeft die door aan de decoder, die de uitvoerreeks uit die voorstelling produceert.

GPT-modellen gebruiken dezelfde architectuur, maar voegen pre-training toe voor grotere nauwkeurigheid en prestatiewinst.

Wat betekent vooropleiding?

Pre-training betekent het trainen van een model op grote hoeveelheden gegevens voordat het gebruikt wordt voor de beoogde taak.

Hierdoor kan het model leren van meer gegevens dan normaal beschikbaar zou zijn tijdens de taakspecifieke training, wat leidt tot betere resultaten bij toepassing op downstream taken zoals het genereren van tekst of het beantwoorden van vragen.

GPT-modellen blijken het beter te doen dan andere methoden bij deze taken, omdat ze getraind zijn op grotere datasets met meer gevarieerde informatie.

Voordelen

De voordelen van GPT-modellen ten opzichte van traditionele benaderingen zijn snellere trainingstijden door hun afhankelijkheid van voortraining; grotere nauwkeurigheid omdat ze abstracties op een hoger niveau kunnen leren; en minder parameters nodig door het gebruik van transfer-leertechnieken - wat betekent dat ze in totaal minder gegevens nodig hebben voor succesvolle trainingsresultaten.

GPT-4

GPT-4 is het nieuwste door OpenAI ontwikkelde machine learning model en een geavanceerde versie van GPT-3, zijn voorganger.

Het komt met een aantal verbeteringen die het tot een krachtig hulpmiddel voor natuurlijke taalverwerking maken.

‍

Wat doet het?

In plaats van alleen te vertrouwen op woordinbeddingen, kijkt GPT-4 naar hoe woorden in de context worden gebruikt om hun betekenis en bedoeling beter te begrijpen.

Een van de indrukwekkendste eigenschappen van GPT-4 is zijn vermogen om mensachtige tekst te genereren zonder extra input of begeleiding van mensen - een proces dat "zero shot generation" of "unsupervised learning" wordt genoemd.

Verbeteringen

De verbeteringen in GPT-4 omvatten grotere nauwkeurigheid en prestaties bij het begrijpen van natuurlijke taal, en een verbeterd generalisatievermogen.

Dit betekent dat het model beter patronen kan herkennen uit datasets die het niet kent. Het heeft ook een verbeterde geheugencapaciteit, waardoor grotere modellen effectiever getraind kunnen worden.

Daarnaast is GPT-4 geoptimaliseerd voor verschillende taken, zoals het beantwoorden van vragen en samenvatten.

Ingangen

GPT-4 accepteert zowel tekst- als beeldinvoer om prestaties op menselijk niveau te laten zien volgens verschillende professionele en academische normen.

Dit nieuwe model is in staat de elementen van een afbeelding te onderscheiden en een antwoord te genereren in relatie tot de details daarin.

Documenten met tekst en foto's, diagrammen of schermafbeeldingen zijn allemaal domeinen waarop GPT-4 mogelijkheden kan tonen die lijken op die van invoer met alleen tekst.

GPT-4 Gebruiksgevallen

Laten we eens kijken naar enkele potentiële gebruikssituaties voor GPT-4. 

Tekst genereren

GPT-4 kan worden gebruikt om tekst te genereren die lijkt op door mensen geschreven tekst.

Dit kan handig zijn bij het opstellen van blog berichten, artikelen, nieuwsberichten en zelfs boeken of youtube scripts. Door het een paar zinnen als invoer te geven, zal GPT-4 nieuwe tekst genereren op basis van wat het leert van zijn trainingsgegevens en de geleverde invoer. 

Als je een AI tool wilt uitproberen die niet afhankelijk is van de GPT-3 of GPT-4 technologie, overweeg dan om het eens te proberen. TextCortex AI en sluit je aan bij duizenden makers die onze browser extension al gebruiken op meer dan 1000 platforms.

TextCortex wordt nu geleverd met ZenoChat, het Europese alternatief voor ChatGPT: met de nieuwe recency update kan Zeno je verder helpen door antwoorden te geven in verband met recente informatie en gebeurtenissen. 

Vragen en antwoorden

GPT-4 kan ook worden gebruikt voor het beantwoorden van vragen, zoals klantenservice.

De technologie kan worden getraind met behulp van datasets voor klantenondersteuning met vragen en antwoorden, zodat ze nauwkeurig kan reageren op vragen van klanten die hulp zoeken bij hun product of dienst.

Het model kan dan onmiddellijk antwoorden geven zonder dat menselijke tussenkomst nodig is, zodat bedrijven snel vragen van klanten kunnen beantwoorden zonder extra personeel aan te nemen of de klantenservice uit te besteden.

Samenvatting

Een andere mogelijke toepassing van GPT-4 is samenvatten, waarbij lange teksten worden gecondenseerd tot kortere samenvattingen die de kernpunten van de oorspronkelijke inhoud bevatten zonder verlies van belangrijke informatie of context.