GPT-4 即将面世,它到底是擎天柱还是威震天?
有兴趣写书的朋友找呆鸟 Python、前端、数据库、 数据分析、数据可视化、数据科学
请在公号后台 留言
呆鸟说:“ChatGPT 是具备人机对话能力的人工智能,一经问世,就给世人带来了前所未有的新奇体验。短短几个月时间,它就占据了人们的视野。有人好奇,有人担忧,有人看到了致富的机会,也有人担心 AI 会夺走我们的饭碗。ChatGPT 的内核即将从 GPT-3 升级为 GPT-4 ,面对更强的 AI,我们应何去何从呢?”
GPT-3 是 ChatGPT 的核心,它是基于 Transformer 架构开发的大语言模型(large language models,LLMs),它 的全称是 生成式预训练转换器-3 (generative pre-trained transformer 3),拥有超过 1750 亿个参数。 公众可以通过 OpenAI API 访问 ChatGPT,该 API 用户界面简单易用,只需“输入文本”,即可“输出文本”,无需用户具备任何专业技术知识。
据传,OpenAI 正在开发 GPT-4,该模型的参数可能高达 100 万亿,但 OpenAI 的首席执行官 Sam Altman (呆鸟说:这是奥特曼?)反驳了这一说法。
山姆·奥特曼
那么,GPT-4 与 GPT-3 到底有何不同,它是否会颠覆我们现有的认知?本文将一一对此进行说明。
预计 GPT-4 将在 2023 年发布
汽车人 首领 ~ 擎 天柱
虽然尚未正式官宣,但 IT 界对 GPT-4 的传言数不胜数,多家媒体预测 OpenAI 很可能会在今年发布 GPT-4。 尽管有传言称微软在必应的聊天功能中使用了新版 GPT,但目前测试用户必须排队等待才能使用由 ChatGPT 支持的新必应,而且也无法确定新必应的聊天功能是否使用了新版本的 GPT。
在 ChatGPT 发布之前,即 2022 年底,OpenAI 只允许指定的合作伙伴、付费客户和学术机构使用 GPT-3。预计在GPT-4 发布之前,OpenAI 也会采取类似的方式限制 GPT-4 的使用人员。
GPT-4 可能不会比 GPT-3 训练更多的数据
有传言称,GPT-4 的参数规模将比 GPT-3 大 100 倍,即 17 万亿个参数。 但 Altman 曾表示,GPT-4 的参数规模可能并不会比 GPT-3 大很多,他认为改进的重点应该是利用现有数据的能力,而不是添加更多的数据。
与 GPT-3 竞争的 Megatron 3(注:Megatron 是变形金刚里霸天虎的首领,中文名为威震天
)也是一种大语言模型,它训练的数据比 GPT-3 多,但在测试效果并没有超越 GPT-3,这表明在 AI 领域,规模更大并不一定意味着效果更好。改进算法将降低 GPT-4 和 ChatGPT 的运行成本,这将是 ChatGPT 想要取代谷歌成为最流行的搜索引擎的重要因素。
GPT-4 将生成更好的编程语言代码
GPT-4 将使 AI 生成代码的能力突破新的境界。除了生成人类语言,ChatGPT 还能生成 JavaScript、Python、C++ 等编程语言的代码,在软件开发、Web开发和数据分析等领域都将有广泛的应用。
据称,OpenAI 正在招聘能以人类语言描述代码功能的程序员,这将进一步推动开发工具的革命。例如,微软旗下的 Github 推出的 Copilot 使用的就是经过微调的 GPT-3,能够把人类自然语言转换为代码。
总之一句话,就是 让程序员开发干掉程序员的程序 。
GPT-4 不会添加图形功能
有人曾预测 GPT-4 将整合 GPT-3 的文本生成功能和 Dall-E 2(OpenAI 的另一款 AI 产品)的图像创作功能,可以说,如果能提供数据可视化功能,ChatGPT 将更加完美。 但 Altman 否认了这一点,并表示 GPT-4 仍只提供文本生成的功能。
有人会对 GPT-4 失望
虽然 GPT-3 的闪亮登场让整个世界都兴奋不已,但 GPT-4 的表现可能并不会让人再次惊艳。 计算机第一次写诗的时候,你可能会觉得震撼,但几年后,即使能让 AI 把诗写得更优美,也不会再给人带来同样的震撼。
Altman 在今年一月的采访中曾说过,“有关 GPT-4 的传言很荒谬,都是空穴来风,只怕是希望越大,失望越大。”
那么,我亲爱的读者们,你们对此是怎么看的呢?
推荐书单
《Pandas1.x实例精解》详细阐述了与 Pandas 相关的基本解决方案,主要包括 Pandas 基础,DataFrame 基本操作,创建和保留 DataFrame,探索性数据分析,选择数据子集,过滤行,对齐索引,分组以进行聚合、过滤和转换,将 数据重组为规整形式,组合 Pandas 对象,时间序列分析,使用 Matplotlib、Pandas 和 Seaborn 进行可视化,调试和测试等内容。 此外,该书还提供了相应的示例、代码,以帮助读者进一步理解相关方案的实现过程。
【半价促销中】购买链接: https://item.jd.com/13255935.html
推荐阅读
抓来世上最火的 ChatGPT 当 Python 私教(01)
点个在看你最好看