Användningsfall för GPT-4

GPT-4, den senaste versionen av OpenAI:s Generative Pre-trained Transformer, kommer att revolutionera området artificiell intelligens.

Med sina förbättrade möjligheter och ökade effektivitet lovar GPT-4 att bli ett kraftfullt verktyg för behandling av naturliga språk (NLP). Men vad kommer det att kunna göra och vilka är de bästa användningsområdena?

Låt oss undersöka möjligheterna tillsammans.

TL;DR

• GPT-modeller används för att generera text, utföra uppgifter som frågesvar och till och med generera visuella bilder.
• Fördelarna med GPT-modellerna är bland annat snabbare träningstider eftersom de är beroende av förträning, högre noggrannhet och färre parametrar.
• GPT-4 kan generera människoliknande text utan någon ytterligare input eller vägledning från människor.
• GPT-4 kan användas för att generera text som liknar den som skrivs av människor, för att besvara frågor, t.ex. för kundtjänst och sammanfattningar.
• TextCortex är ett bra alternativ till AI companion som inte bygger på GPT-3- eller GPT-4-tekniken.
  

Generativ förtränad transformator

Generative Pre-trained Transformer (GPT) är en typ av maskininlärningsmodell som har revolutionerat bearbetningen av naturliga språk.

GPT-modeller används för att generera text, utföra uppgifter som frågesvar och till och med generera visuella bilder. De är baserade på transformatorarkitekturen, som först introducerades av Google 2017.

Transformatorarkitektur

Transformatorarkitekturen består av två komponenter: en kodare och en avkodare.

Kodaren läser inmatningssekvensen för att bygga upp en representation av den och skickar den vidare till avkodaren som producerar utgångssekvensen från denna representation.

GPT-modeller använder samma arkitektur men lägger till förträning för att öka noggrannheten och prestandan.

Vad innebär förutbildning?

Förträning innebär att en modell tränas på stora mängder data innan den används för den avsedda uppgiften.

På så sätt kan modellen lära sig från fler data än vad som normalt skulle vara tillgängligt under den uppgiftsspecifika träningen, vilket leder till bättre resultat när den används för efterföljande uppgifter, t.ex. textgenerering eller frågesvar.

GPT-modeller har visat sig prestera bättre än andra metoder i dessa uppgifter eftersom de har tränats på större datamängder med mer varierad information.

Fördelar

Fördelarna med GPT-modellerna jämfört med traditionella metoder är bland annat snabbare träningstider på grund av att de är beroende av förträning, högre noggrannhet eftersom de kan lära sig abstraktioner på högre nivå och färre parametrar som behövs på grund av användningen av överföringsinlärningstekniker - vilket innebär att de kräver mindre data totalt sett för att träningen ska bli framgångsrik.

GPT-4

GPT-4 är den senaste maskininlärningsmodellen som utvecklats av OpenAI och en avancerad version av föregångaren GPT-3.

Den har ett antal förbättringar som gör den till ett kraftfullt verktyg för behandling av naturliga språk.

‍

Vad gör den?

Istället för att enbart förlita sig på inbäddning av ord tittar GPT-4 på hur orden används i sitt sammanhang för att bättre förstå deras betydelse och avsikt.

En av de mest imponerande funktionerna hos GPT-4 är dess förmåga att generera människoliknande text utan någon ytterligare input eller vägledning från människor - en process som kallas "zero shot generation" eller "unsupervised learning" (oövervakad inlärning).

Förbättringar

Förbättringarna i GPT-4 omfattar ökad noggrannhet och prestanda när det gäller att förstå naturligt språk samt förbättrad generaliseringsförmåga.

Detta innebär att modellen bättre kan känna igen mönster från datamängder som är obekanta för den. Den har också förbättrad minneskapacitet, vilket gör att större modeller kan tränas mer effektivt.

Utöver detta har GPT-4 optimerats för olika uppgifter som frågesvar och sammanfattning.

Ingångar

GPT-4 accepterar både text- och bildinmatningar för att visa prestanda på mänsklig nivå enligt olika professionella och akademiska standarder.

Denna nya modell kan urskilja elementen i en bild och generera ett svar i förhållande till detaljerna i den.

Dokument med text och fotografier, diagram eller skärmdumpar är alla områden där GPT-4 kan visa upp funktioner som liknar dem som visas på textinmatningar.

Användningsfall för GPT-4

Låt oss ta en titt på några potentiella användningsområden för GPT-4. 

Generering av text

GPT-4 kan användas för att generera text som liknar den som skrivs av människor.

Detta kan vara användbart när du skriver blog inlägg, artiklar, nyhetsartiklar och till och med böcker eller youtube-skript. Genom att ge GPT-4 några meningar som indata kommer den att generera ny text baserat på vad den lär sig från sina träningsdata och den indata som ges. 

Om du vill prova ett AI -verktyg som inte är beroende av GPT-3- eller GPT-4-tekniken, kan du överväga att ge TextCortex AI och gör som tusentals skapare som redan använder vår webbläsare extension på över 1 000 plattformar.

TextCortex har nu ZenoChat, det europeiska alternativet till ChatGPT: med den nya uppdateringen om aktualitet kan Zeno hjälpa dig ytterligare genom att ge dig svar på aktuell information och händelser. 

Frågor och svar

GPT-4 kan också användas för att besvara frågor, t.ex. i kundtjänst.

Tekniken kan tränas med hjälp av datamängder för kundsupport med frågor och svar så att den kan svara korrekt på frågor från kunder som söker hjälp med sin produkt eller tjänst.

Modellen kan sedan ge omedelbara svar utan att det behövs något mänskligt ingripande, vilket gör att företag snabbt kan svara på kundförfrågningar utan att behöva anställa ytterligare personal eller lägga ut kundtjänstbehov på entreprenad.

Sammanfattning

Ett annat potentiellt användningsområde för GPT-4 är sammanfattningar som innebär att långa texter kondenseras till kortare sammanfattningar som fångar viktiga punkter från det ursprungliga innehållet utan att viktig information eller sammanhang går förlorad.