ChatGPT для начинающих - стр. 4

GPT-3, представленная в 2020 году, вывела возможности обработки естественного языка на совершенно новый уровень. С 175 миллиардами параметров, GPT-3 стала одной из самых крупных и мощных моделей, существовавших на тот момент. Она была способна не только писать тексты на множество тем, но и справляться с задачами, которые ранее считались чрезвычайно сложными для искусственного интеллекта. Например, GPT-3 могла переводить тексты, писать код на различных языках программирования, отвечать на сложные вопросы и даже вести беседы, максимально приближенные к естественным. Она получила широкое распространение в бизнесе, науке и образовании. С появлением GPT-3 стало возможным создание более интеллектуальных чат-ботов, и именно на этой модели был основан первый ChatGPT – система, которую начали использовать как виртуального помощника для общения.

Одной из ключевых особенностей GPT-3 стала её способность к «zero-shot» и «few-shot» обучению. Это означало, что модель могла решать задачи, которые ранее не встречались в её обучающей выборке, лишь на основе одного или нескольких примеров, предоставленных пользователем. Это открывало новые возможности для адаптации модели под конкретные нужды пользователя. GPT-3 могла работать с огромным количеством различных сценариев – от написания научных статей до создания стихов и сценариев фильмов. Такой универсализм и гибкость сделали её популярной среди разработчиков и исследователей.

Но развитие технологий на этом не остановилось, и в 2023 году мир увидел GPT-4, ещё более мощную и усовершенствованную версию модели. GPT-4 стала ещё «умнее» и «глубже», а её способность работать с контекстом и генерировать сложные ответы превзошла все предыдущие версии. Эта модель была обучена на гораздо большем объёме данных и включала новые архитектурные улучшения, что позволило ей лучше справляться с логическими и аналитическими задачами, а также обеспечивало ещё более качественное понимание контекста. GPT-4 научилась лучше учитывать культурные и социальные аспекты общения, стала более толерантной и ответственной при предоставлении ответов, что важно в условиях глобального использования ИИ.

Одним из значимых улучшений GPT-4 стала её способность работать с мультимодальными данными. Это означает, что модель могла обрабатывать не только текстовую информацию, но и изображения, что открывало новые горизонты для её применения. GPT-4 стала инструментом, который можно использовать не только для генерации текстов, но и для анализа изображений, составления визуальных описаний и даже решения задач, связанных с интерпретацией визуальной информации. Например, GPT-4 могла описывать, что изображено на картине, или давать рекомендации по дизайну, исходя из представленного изображения. Это сделало модель ещё более универсальной и востребованной в различных сферах, включая медицину, образование и искусство.