GPT-1 tot GPT-4: alle GPT-modellen van OpenAI uitgelegd en vergeleken

OpenAI heeft via zijn GPT-modellen aanzienlijke vooruitgang geboekt op het gebied van natuurlijke taalverwerking (NLP). Van GPT-1 tot GPT-4, deze modellen lopen voorop op het gebied van door AI gegenereerde inhoud, van het maken van proza ​​en poëzie tot chatbots en zelfs codering.

Maar wat is het verschil tussen elk GPT-model en wat is hun impact op het gebied van NLP?

Wat zijn generatieve voorgetrainde transformatoren?

Generatieve vooraf getrainde transformatoren (GPT's) zijn een type machine learning-model dat wordt gebruikt voor natuurlijke taalverwerkingstaken. Deze modellen zijn vooraf getraind op enorme hoeveelheden gegevens, zoals boeken en webpagina's, om contextueel relevante en semantisch coherente taal te genereren.

In eenvoudiger bewoordingen zijn GPT's computerprogramma's die mensachtige tekst kunnen maken zonder dat ze daar expliciet voor zijn geprogrammeerd. Als gevolg hiervan kunnen ze worden verfijnd voor een reeks natuurlijke taalverwerkingstaken, waaronder het beantwoorden van vragen, taalvertaling en tekstsamenvatting.

Dus waarom zijn GPT's belangrijk? GPT's vertegenwoordigen een belangrijke doorbraak in de verwerking van natuurlijke taal, waardoor machines taal kunnen begrijpen en genereren met ongekende vloeiendheid en nauwkeurigheid. Hieronder verkennen we de vier GPT-modellen, van de eerste versie tot de meest recente GPT-4, en onderzoeken we hun prestaties en beperkingen.

GPT-1

GPT-1 werd in 2018 uitgebracht door OpenAI als hun eerste iteratie van een taalmodel met behulp van de Transformer-architectuur. Het had 117 miljoen parameters, waarmee eerdere geavanceerde taalmodellen aanzienlijk werden verbeterd.

Een van de sterke punten van GPT-1 was het vermogen om vloeiende en samenhangende taal te genereren wanneer een prompt of context werd gegeven. Het model is getraind op een combinatie van twee datasets: de Gemeenschappelijke kruip, een enorme dataset van webpagina's met miljarden woorden, en de BookCorpus-dataset, een verzameling van meer dan 11.000 boeken over verschillende genres. Door het gebruik van deze diverse datasets kon GPT-1 sterke taalmodelleringsvaardigheden ontwikkelen.

Terwijl GPT-1 een belangrijke prestatie was in natuurlijke taalverwerking (NLP), het had bepaalde beperkingen. Het model was bijvoorbeeld geneigd om repetitieve tekst te genereren, vooral wanneer er prompts werden gegeven die buiten de reikwijdte van de trainingsgegevens vielen. Het slaagde er ook niet in om over meerdere dialogen te redeneren en kon langdurige afhankelijkheden in de tekst niet volgen. Bovendien waren de samenhang en vloeiendheid ervan alleen beperkt tot kortere tekstreeksen, en bij langere passages zou de samenhang ontbreken.

Ondanks deze beperkingen legde GPT-1 de basis voor grotere en krachtigere modellen op basis van de Transformer-architectuur.

GPT-2

GPT-2 is in 2019 uitgebracht door OpenAI als opvolger van GPT-1. Het bevatte maar liefst 1,5 miljard parameters, aanzienlijk meer dan GPT-1. Het model is getraind op een veel grotere en meer diverse dataset, een combinatie van Common Crawl en WebText.

Een van de sterke punten van GPT-2 was het vermogen om coherente en realistische tekstreeksen te genereren. Bovendien kan het menselijke reacties genereren, waardoor het een waardevol hulpmiddel is voor verschillende natuurlijke taalverwerkingstaken, zoals het maken en vertalen van inhoud.

GPT-2 was echter niet zonder beperkingen. Het worstelde met taken die complexere redeneringen en begrip van de context vereisten. Hoewel GPT-2 uitblonk in korte paragrafen en tekstfragmenten, slaagde het er niet in om de context en samenhang te behouden bij langere passages.

Deze beperkingen maakten de weg vrij voor de ontwikkeling van de volgende iteratie van GPT-modellen.

GPT-3

Modellen voor natuurlijke taalverwerking maakten exponentiële sprongen met de release van GPT-3 in 2020. Met 175 miljard parameters is GPT-3 meer dan 100 keer groter dan GPT-1 en meer dan tien keer groter dan GPT-2.

GPT-3 is getraind op een breed scala aan gegevensbronnen, waaronder onder andere BookCorpus, Common Crawl en Wikipedia. De datasets omvatten bijna een biljoen woorden, waardoor GPT-3 geavanceerde antwoorden kan genereren op een breed scala aan NLP-taken, zelfs zonder voorafgaande voorbeeldgegevens te verstrekken.

Een van de belangrijkste verbeteringen van GPT-3 ten opzichte van zijn vorige modellen is de mogelijkheid om samenhangende tekst te genereren, computercode te schrijven en zelfs kunst te maken. In tegenstelling tot de vorige modellen begrijpt GPT-3 de context van een bepaalde tekst en kan het passende antwoorden genereren. De mogelijkheid om natuurlijk klinkende tekst te produceren heeft enorme implicaties voor toepassingen zoals chatbots, het maken van inhoud en het vertalen van talen. Een voorbeeld hiervan is ChatGPT, een gespreks-AI-bot, die ging bijna van de ene op de andere dag van onbekendheid naar roem.

Hoewel GPT-3 een aantal ongelooflijke dingen kan doen, heeft het nog steeds gebreken. Het model kan bijvoorbeeld bevooroordeelde, onnauwkeurige of ongepaste antwoorden retourneren. Dit probleem doet zich voor omdat GPT-3 is getraind op enorme hoeveelheden tekst die mogelijk bevooroordeelde en onnauwkeurige informatie bevat. Er zijn ook gevallen waarin het model totaal irrelevante tekst voor een prompt genereert, wat aangeeft dat het model nog steeds moeite heeft met het begrijpen van context en achtergrondkennis.

De mogelijkheden van GPT-3 zorgden ook voor bezorgdheid over de ethische implicaties en mogelijk misbruik van zulke krachtige taalmodellen. Experts maken zich zorgen over de mogelijkheid dat het model wordt gebruikt voor kwaadaardige doeleinden, zoals het genereren van nepnieuws, phishing-e-mails en malware. We hebben het inderdaad al gezien criminelen gebruiken ChatGPT om malware te maken.

OpenAI bracht ook een verbeterde versie van GPT-3 uit, GPT-3.5, voordat GPT-4 officieel werd gelanceerd.

GPT-4

GPT-4 is het nieuwste model in de GPT-serie, gelanceerd op 14 maart 2023. Het is een aanzienlijke stap vooruit ten opzichte van zijn vorige model, GPT-3, dat al indrukwekkend was. Hoewel de details van de trainingsgegevens en architectuur van het model niet officieel worden aangekondigd, bouwt het zeker voort op de sterke punten van GPT-3 en overwint het enkele van zijn beperkingen.

GPT-4 is exclusief voor ChatGPT Plus-gebruikers, maar de gebruikslimiet is beperkt. U kunt er ook toegang toe krijgen door lid te worden van de GPT-4 API-wachtlijst, wat enige tijd kan duren vanwege het grote aantal aanvragen. De eenvoudigste manier om GPT-4 in handen te krijgen, is echter met behulp van Microsoft BingChat. Het is helemaal gratis en je hoeft niet op een wachtlijst te staan.

Een opvallend kenmerk van GPT-4 zijn de multimodale mogelijkheden. Dit betekent dat het model nu een afbeelding als invoer kan accepteren en begrijpen als een tekstprompt. Tijdens de livestream van de GPT-4-lancering gaf een OpenAI-engineer het model bijvoorbeeld een afbeelding van een handgetekende website-mockup, en verrassend genoeg leverde het model een werkende code voor de website.

Het model begrijpt ook beter complexe prompts en vertoont prestaties op menselijk niveau op verschillende professionele en traditionele benchmarks. Bovendien heeft het een groter contextvenster en contextgrootte, wat verwijst naar de gegevens die het model tijdens een chatsessie in zijn geheugen kan bewaren.

GPT-4 verlegt de grenzen van wat momenteel mogelijk is met AI-tools en zal waarschijnlijk worden toegepast in een breed scala van industrieën. Zoals met elke krachtige technologie, zijn er echter zorgen over mogelijk misbruik en ethische implicaties van zo'n krachtig instrument.

Een reis door GPT-taalmodellen

GPT-modellen hebben een revolutie teweeggebracht op het gebied van AI en een nieuwe wereld van mogelijkheden geopend. Bovendien hebben de enorme schaal, mogelijkheden en complexiteit van deze modellen ze ongelooflijk nuttig gemaakt voor een breed scala aan toepassingen.

Zoals bij elke technologie zijn er echter potentiële risico's en beperkingen waarmee rekening moet worden gehouden. Het vermogen van deze modellen om zeer realistische tekst en werkende code te genereren, geeft aanleiding tot bezorgdheid over mogelijk misbruik, met name op het gebied van het maken van malware en desinformatie.

Niettemin, naarmate GPT-modellen evolueren en toegankelijker worden, zullen ze een opmerkelijke rol spelen bij het vormgeven van de toekomst van AI en NLP.