ChatGPT visar på AI-teknikens snabba framsteg och kapacitet. Den utmärker sig genom att förstå, svara på och engagera sig i människoliknande konversationer, vilket gör den till en värdefull tillgång inom olika områden, inklusive programmering, kundsupport och innehållsgenerering.
Tekniken har genomgått många uppdateringar och varje version har varit mer sofistikerad än den föregående. Dessa förbättringar har förändrat hur naturligt språk genereras och bearbetas, vilket har förbättrat funktionalitet och prestanda avsevärt.
De senaste versionerna, GPT-4, och dess stödmodeller, som utvecklats av OpenAI, representerar den absoluta frontlinjen för språkmodeller. GPT-3.5 Turbo innebar ett betydande framsteg jämfört med sina föregångare, medan GPT-4 har infört ytterligare förbättringar och förfinat olika aspekter av tekniken.
Vad är en GPT-modell?
GPT är en familj av AI-modeller byggda av OpenAI och är mer än ChatGPT. Ursprungligen var GPT gjord av LLM. Men nu har OpenAI expanderat och inkluderat flera nya modeller i den, den senaste är GPT-4o och GPT-4o mini. GPT-modellerna är utformade för att generera människoliknande svar på varje given GPT-prompt. De tidigare uppmaningarna brukade endast vara textbaserade men de senaste GPT-modellerna som GPT-4o och GPT-4o mini kan arbeta både med bilder och ljud.
GPT-modellerna kan:
- Svara på frågor i en konversation
- Generera bloggar
- Sammanfatta text
- Översätta text på olika språk
- Skapa och analysera bilder
- Skriva/felsöka kod
ChatGPT utvecklades på basmodellen av GPT-3.5 som kunde utföra grundläggande uppgifter. Men med fler framsteg ersattes GPT-3.5 av GPT-4o mini och kunde prestera bättre än de tidigare modellerna. Free-tier-användarna har tillgång till GPT-4o mini-modellen medan användarna av ChatGPT Plus kan komma åt GPT-4, GPT-4o, GPT-4o mini och o1-modeller. GPT-3.5 Turbo är dock fortfarande tillgänglig i API och kan användas av utvecklarna. Låt oss ta en titt på hur GPT-3.5 jämförs med GPT-4 och dess senaste iterationer.
Jämföra GPT-3.5 Turbo med GPT-4-modeller
OpenAI hävdar att GPT-3.5 Turbo-serien är snabbare än GPT-4 och GPT-4 Turbo. Även om GPT-3.5 är bra, föreslår OpenAI att man väljer GPT-4 för ökad tillförlitlighet och kreativitet med mer komplexa uppgifter. För närvarande är finjustering av GPT-4 endast tillgänglig genom ett experimentellt program, medan finjustering för GPT-3.5 är allmänt tillgänglig.
GPT-4o mini är en kapabel och kostnadseffektiv modell som var tillgänglig från 18 juli 2024. GPT-4o Mini överträffar GPT-3.5 Turbo och andra mindre modeller i akademiska benchmarks och utmärker sig inom textuell intelligens och multimodalt resonemang. Den har stöd för samma språk som GPT-4o och har förbättrade möjligheter att anropa funktioner, vilket gör att utvecklare kan skapa applikationer som interagerar med externa system. Dessutom erbjuder den överlägsen prestanda vid hantering av scenarier med långa kontexter jämfört med GPT-3.5 Turbo.
GPT-3.5 Turbo i API
Den senaste modellen i GPT-3.5-serien, GPT-3.5 Turbo-0125, erbjuder förbättrad hastighet och noggrannhet och överträffar GPT-4 i vissa avseenden samtidigt som den bibehåller hög prestanda för komplexa uppgifter där GPT-4 utmärker sig genom tillförlitlighet och kreativitet. Denna uppdaterade version av GPT-3.5 innehåller förbättringar som högre noggrannhet i specificerade format och en buggfix för problem med textkodning på icke-engelska språk.
Den har ett standardkontextfönster på 16 kB, stöd för mer tillförlitliga JSON-utdata och är tillgänglig för utvecklare genom att ange modellparametern gpt-3.5-turbo-0125 i API:et. Prissättningen för denna modell har sänkts, med ingångskostnader på 0,50 USD per 1 miljon tokens och utgångskostnader på 1,50 USD per 1 miljon tokens.
Dessutom är GPT-3.5 Turbo Instruct-varianten utformad för att vara instruktionsbaserad, optimerad för att förstå och utföra ett brett spektrum av uppgifter och scenarier med ett kontextfönster på 4 000 tokens. Denna modell är något dyrare än sin motsvarighet och kostar 1,50 USD per 1 miljon tokens för inmatningar och 2,00 USD per 1 miljon tokens för utmatningar. Båda modellerna syftar till att erbjuda kostnadseffektiva lösningar för användare, och detaljerad prissättning kan beräknas med hjälp av OpenAI API Cost Calculator som finns på OpenAI-webbplatsen, vilket säkerställer att användarna kan uppskatta användningskostnaderna effektivt.
GPT-3.5 Turbo jämfört med GPT-4
GPT-3.5 Turbo släpptes 4 månader före lanseringen av GPT-4. Den här modellen kan förstå och generera naturligt språk och kod. Denna modell är dock endast tillgänglig för användning i API som pekar som gpt-3.5-turbo-0125. Den är billigare och mer exakt när det gäller att svara i begärda format. Den innehåller också en buggfix för ett problem med textkodning för funktionsanrop på icke-engelska språk. Priset på gpt-3.5-turbo-0125 sänktes med 50% till $0,50/1M tokens och 25% för utdatatokens som kostar $1,50/1M tokens. Denna modell stöder ett 16K kontextfönster som liknar en novell eller en kort berättelse. Den accepterar text- och ljudinmatning / -utmatning. Medan användare av gratisnivå kan komma åt GPT-4o minimodell istället för GPT-3.5 Turbo i ChatGPT.
GPT-4-modellen släpptes den 14 mars 2024 och har ett kontextfönster på 8192 tokens. GPT-4 kan analysera och kommentera bilder. Eftersom det är en kraftfull modell är den dyrare än GPT-3.5 Turbo. GPT-4 är bäst när det handlar om noggrannhet snarare än snabbhet. Modellen kostar 3 cent/1000 tokens för inmatning och 6 cent/1000 tokens för utmatning.
På olika riktmärken överträffar GPT-4 GPT-3.5 Turbo. På MMLU fick GPT-3.5 Turbo 70 poäng medan GPT-4 fick 86,4 poäng med 5-skottinställningar. På MMMU fick GPT 34,9 poäng. På HellaSwag, ett utmanande riktmärke för meningskomplettering, fick GPT-3.5 Turbo 85,5 poäng och GPT-4 95,3 poäng. För GSM8K fick GPT-4 92,0 poäng, på HumanEval 67,0 och 43,1 på MATH för GPT-3.5 Turbo.
GPT-3.5 Turbo jämfört med GPT-4o
I benchmarkjämförelser mellan GPT-3.5 Turbo och GPT-4o visar den senare överlägsen prestanda i flera viktiga mätvärden. I MMLU-testet (Measuring Massive Multitask Language Understanding) får GPT-4o imponerande 88,7 poäng, vilket överträffar GPT-3.5 Turbos poäng på 70,0. På samma sätt får GPT-4o 69,1 poäng i MMMU (Multimodal Multitask Benchmark), även om det inte finns några data tillgängliga för GPT-3.5 Turbo i denna kategori. HellaSwag, ett riktmärke för meningsfullhet, visar att GPT-3.5 Turbo får 85,5 poäng, men inga tillgängliga data för GPT-4o. I matematik utmärker sig GPT-4o särskilt med en poäng på 76,6 i zero-shot-inställningar jämfört med GPT-3.5 Turbos lägre 43,1. Riktmärkena illustrerar att GPT-4o i allmänhet överträffar GPT-3.5 Turbo i uppgifter som kräver avancerad språkförståelse och problemlösningsförmåga.
GPT-4-modellerna
Det har gått ett år sedan OpenAI lanserade GPT-4. I komplexa resonemangssituationer är GPT-4 mer kapabel än tidigare modeller. Från och med 2023 överträffar GPT-4 tidigare stora språkmodeller och de flesta moderna toppmoderna system, som vanligtvis drar nytta av benchmark-specifik träning eller handteknik. I MMLU-riktmärket (en svit engelskspråkiga flervalsfrågor) som omfattar 57 ämnen. GPT-4 presterar betydligt bättre än andra modeller på engelska och visar också robusta resultat på flera andra språk.
| Attribut | GPT-4o | GPT-4 |
| Fönster för inmatningskontext | 128K polletter | 8,192 polletter |
| Maximalt antal utmatade tokens | 2,048 polletter | 8,192 polletter |
| Utgivningsdatum | 13 maj 2024 | 14 mars 2023 |
| Avgränsning för kunskap | Oktober 2023 | september 2021 |
För specifika uppgifter som mänsklig utvärdering vid syntetisering av program från docstrings, känd som HumanEval, får GPT-4o mini 87,2 poäng, vilket visar på betydande styrka inom detta område I matematik får GPT-4o 76,6 poäng, medan GPT-4o mini får 70,2 poäng, båda bedömda under ”zero-shot”-förhållanden. De båda modellernas prestanda i benchmarks som HellaSwag och GSM8K kunde dock inte jämföras eftersom uppgifterna inte var tillgängliga.
| Attribut | GPT-4o | GPT-4o Mini |
| Fönster för inmatningskontext | 128K polletter | 128K polletter |
| Maximalt antal utmatade tokens | 2,048 polletter | 16,4K polletter |
| Utgivningsdatum | 13 maj 2024 | 18 juli 2024 |
| Avgränsning för kunskap | Oktober 2023 | Oktober 2023 |
| Öppen källkod | No | No |
GPT-4 Turbo vs GPT-4o
GPT-4o skiljer sig från GPT-4 Turbo genom att vara snabbare, mer prisvärd och ha högre hastighetsgränser. GPT-4o är prissatt 50% lägre än GPT-4 Turbo och kostar bara $ 5 per miljon input-tokens och $ 15 per miljon output-tokens. När det gäller hastighetsgränser tillåter GPT-4o upp till 10 miljoner tokens per minut, vilket är fem gånger högre än vad GPT-4 Turbo erbjuder. Dessutom bearbetar GPT-4o information dubbelt så snabbt som sin motsvarighet. Den har också överlägsna synfunktioner och förbättrat stöd för flera icke-engelska språk. GPT-4o arbetar med ett kontextfönster på 128 000 tokens och upprätthåller en kunskapsgräns från och med oktober 2023.
Slutsatser
GPT-4 representerar ett betydande framsteg i OpenAIs språkmodellserie, med förbättringar i dess arkitektur, träningsdata, storlek och parametrar, tillsammans med överlägsna finjusteringsfunktioner. Denna utveckling har lett till markanta förbättringar i språkförståelse och genereringsuppgifter. GPT-3.5 och GPT-4, tillsammans med dess mer avancerade iterationer GPT-4o och GPT-4o mini, bygger vidare på de anmärkningsvärda resultaten från GPT-3.5 och GPT-4 och etablerar ett nytt riktmärke för nästa generations språkmodeller och flyttar fram gränserna för AI-kapacitet.
Vanliga frågor och svar (FAQ)
Vilka är hastighetsgränserna för GPT-4?
En användare kan se sina aktuella hastighetsgränser och höja dem i avsnittet om gränser i kontoinställningarna. GPT-4 Turbo-avgiftsgränserna kan höjas genom att öka användningsnivån.
Kan man träna GPT-3.5 Turbo?
Ja, det går. Finjustering gör det möjligt att anpassa förtränade språkmodeller, som GPT-3.5 Turbo, genom att fortsätta träna dem med dina data. Denna process skräddarsyr modellen så att den bättre passar dina specifika behov, vilket förbättrar dess övergripande prestanda. För att börja finjustera måste du få tillgång till OpenAI API.
Vad är skillnaden mellan GPT-3.5 Turbo och GPT-3.5 Turbo 16K?
GPT-3.5 Turbo 16K-modellen kostar ungefär 6,0 gånger mer än GPT-3.5 Turbo för input-tokens och ungefär 2,7 gånger mer för output-tokens.
Är GPT-3.5 Turbo snabbare än GPT-4?
GPT-3.5 är i sig snabbare på grund av sin ”lättare” modelldesign, medan GPT-4, som är mer resurskrävande på servrar, fungerar långsammare. Det är osannolikt att uppgradering av nivåer kommer att ändra denna prestandadynamik.
Finns det några etiska överväganden när man använder GPT-3.5 eller GPT-4?
Etiska överväganden innebär att se till att AI-svar undviker att sprida partiskhet, felaktig information eller skadligt innehåll. För att stödja etisk användning har OpenAI fastställt policyer för innehållsmoderering och riktlinjer för utvecklare.
Hur går man tillväga för att finjustera GPT-3.5 Turbo eller GPT-4 för en specifik uppgift?
Finjustering innebär att man tränar en modell på en specialiserad dataset för att skräddarsy dess svar till ett visst ämne eller en viss stil. Utvecklare som vill anpassa sina modeller kan använda OpenAI:s finjusteringstjänst, vilket innebär att de förbereder en dataset och utför ett finjusteringsjobb via API:et.