તાજેતરના મહિનાઓમાં, જે ઝડપે નવીન મોટા ભાષાના મોડેલો બહાર પાડવામાં આવ્યા છે તે આશ્ચર્યજનક છે. આ લેખમાં, અમે તાલીમ પદ્ધતિઓ, પ્રદર્શન, ક્ષમતાઓ અને મર્યાદાઓ સહિત GPT4 vs ChatGPT વચ્ચેની મુખ્ય સમાનતાઓ અને તફાવતોને આવરી લઈશું.
GPT4 અને ChatGPT GPT મોડલ્સના જૂના વર્ઝન પર મોડલ આર્કિટેક્ચરમાં સુધારા સાથે, વધુ અત્યાધુનિક પ્રશિક્ષણ પદ્ધતિઓનો ઉપયોગ કરીને અને વધુ સંખ્યામાં પ્રશિક્ષણ પરિમાણો સાથે બિલ્ડ કરે છે.
બંને ડિઝાઇન ટ્રાન્સફોર્મર આર્કિટેક્ચર પર આધારિત છે, જે ઇનપુટ સિક્વન્સની પ્રક્રિયા કરવા માટે એન્કોડર અને આઉટપુટ સિક્વન્સ જનરેટ કરવા માટે ડીકોડરનો ઉપયોગ કરે છે. એન્કોડર અને ડીકોડર એક મિકેનિઝમ દ્વારા જોડાયેલા છે, જે ડીકોડરને સૌથી નોંધપાત્ર ઇનપુટ સિક્વન્સ પર વધુ ધ્યાન આપવાની મંજૂરી આપે છે.
GPT4 તકનીકી અહેવાલ OpenAI ના મોડેલ આર્કિટેક્ચર અને GPT4 રચના પ્રક્રિયામાં થોડી સમજ આપે છે, "competitive landscape and the safety implications of large-scale models" આપણે જે જાણીએ છીએ તે એ છે કે GPT4 અને ChatGPT સંભવતઃ સમાન રીતે પ્રશિક્ષિત છે, જે GPT-2 અને GPT-3 માટે વપરાતી તાલીમ પદ્ધતિઓથી ઘણો તફાવત છે. અમે GPT4 કરતાં ChatGPT માટેની તાલીમ પદ્ધતિઓ વિશે ઘણું જાણીએ છીએ, તેથી અમે ત્યાંથી પ્રારંભ કરીશું.
ChatGPT ને સંવાદ ડેટાસેટ્સ સાથે તાલીમ આપવામાં આવે છે, જેમાં ડેમો ડેટાનો સમાવેશ થાય છે, જ્યાં માનવ ટીકાકારો ચોક્કસ વિનંતીઓના જવાબમાં ચેટબોટ સહાયકના અપેક્ષિત આઉટપુટનું નિદર્શન કરે છે. આ ડેટાનો ઉપયોગ GPT3.5 ને નિરીક્ષિત શિક્ષણ સાથે ટ્યુન કરવા માટે કરવામાં આવે છે, એક પોલિસી મોડલ તૈયાર કરવામાં આવે છે, જેનો ઉપયોગ વિનંતીઓ પ્રદાન કરવામાં આવે ત્યારે બહુવિધ પ્રતિસાદો જનરેટ કરવા માટે થાય છે. માનવ ટીકાકારો પછી વર્ગીકૃત કરે છે કે આપેલ પ્રોમ્પ્ટ માટેના કયા પ્રતિભાવો શ્રેષ્ઠ પરિણામો આપે છે, જેનો ઉપયોગ પુરસ્કાર મોડેલને તાલીમ આપવા માટે થાય છે. રિઇન્ફોર્સમેન્ટ લર્નિંગનો ઉપયોગ કરીને પોલિસી મોડલને પુનરાવર્તિત રીતે ફાઇન-ટ્યુન કરવા માટે રિવોર્ડ મોડલનો ઉપયોગ કરવામાં આવે છે.
ChatGPT નો ઉપયોગ કરીને તાલીમ આપવામાં આવે છે માનવ પ્રતિસાદમાંથી મજબૂતીકરણ શીખવું (RLHF), તાલીમ દરમિયાન ભાષાના મોડેલને સુધારવા માટે માનવ પ્રતિસાદનો સમાવેશ કરવાની રીત. આ મોડેલ આઉટપુટને GPT-3 જેવા સામાન્ય તાલીમ ડેટાના મુખ્ય ભાગ પર આધારિત વાક્યમાં આગળના શબ્દની આગાહી કરવાને બદલે વપરાશકર્તા દ્વારા વિનંતી કરાયેલ પ્રવૃત્તિ સાથે સંરેખિત કરવાની મંજૂરી આપે છે.
OpenAI એ હજુ સુધી વિગતો જાહેર કરવાની બાકી છે કે તેણે GPT4 ને કેવી રીતે તાલીમ આપી. તેમના તકનીકી અહેવાલમાં "details about the architecture (including model size), hardware, training compute, dataset construction, training method, or similar" આપણે જાણીએ છીએ કે GPT4 એ પ્રશિક્ષિત ટ્રાન્સફોર્મર-શૈલી જનરેટિવ મલ્ટિમોડ મોડલ છે. બંને સાર્વજનિક રૂપે ઉપલબ્ધ ડેટા પર અને લાયસન્સ પ્રાપ્ત થર્ડ-પાર્ટી ડેટા પર અને ત્યારબાદ RLHF નો ઉપયોગ કરીને ફાઇન-ટ્યુન. રસપ્રદ વાત એ છે કે, OpenAI એ મોડલ પ્રતિસાદોને વધુ સચોટ બનાવવા અને સલામતી રક્ષકોની બહાર જવાની શક્યતા ઓછી બનાવવા માટે તેમની અપડેટ કરેલી RLHF તકનીકો સંબંધિત વિગતો શેર કરી.
પોલિસી મોડલને તાલીમ આપ્યા પછી (ચેટજીપીટીની જેમ), આરએલએચએફનો ઉપયોગ પ્રતિકૂળ તાલીમમાં થાય છે, એવી પ્રક્રિયા કે જે દૂષિત ઉદાહરણો પર મોડેલને તાલીમ આપે છે જેનો હેતુ ભવિષ્યમાં આવા ઉદાહરણો સામે તેનો બચાવ કરવા માટે મોડેલને છેતરવાનો છે. GPT4 ના કિસ્સામાં, નિષ્ણાતો વિરોધાભાસી માંગણીઓ માટે રાજકીય મોડેલના પ્રતિભાવોનું મૂલ્યાંકન કરે છે. આ પ્રતિસાદોનો ઉપયોગ પછી વધારાના પુરસ્કાર મોડલ્સને તાલીમ આપવા માટે કરવામાં આવે છે જે નીતિ મોડલને પુનરાવર્તિત રીતે રિફાઇન કરે છે, જેના પરિણામે એક મોડલ જોખમી, ઉદ્ધત અથવા અચોક્કસ પ્રતિભાવો પ્રદાન કરવાની શક્યતા ઓછી હોય છે.
કાર્યક્ષમતાના સંદર્ભમાં, ChatGPT અને GPT4 અલગ કરતાં વધુ સમાન છે. તેના પુરોગામીની જેમ, GPT-4 પણ વાતચીતની શૈલીમાં ક્રિયાપ્રતિક્રિયા કરે છે જેનો હેતુ વપરાશકર્તા સાથે સંરેખિત કરવાનો છે. જેમ તમે નીચે જોઈ શકો છો, વ્યાપક પ્રશ્ન માટેના બે મોડલ વચ્ચેના જવાબો ખૂબ સમાન છે.
OpenAI સંમત થાય છે કે મોડેલો વચ્ચેનો તફાવત સૂક્ષ્મ હોઈ શકે છે અને જણાવે છે કે "જ્યારે કાર્યની જટિલતા પર્યાપ્ત થ્રેશોલ્ડ સુધી પહોંચે છે ત્યારે તફાવત બહાર આવે છે". GPT4 બેઝ મોડલ તેના પ્રશિક્ષણ પછીના તબક્કામાં છ મહિનાની પ્રતિકૂળ તાલીમને જોતાં, આ કદાચ એક ચોક્કસ પાત્રાલેખન છે.
ChatGPTથી વિપરીત, જે ફક્ત ટેક્સ્ટ સ્વીકારે છે, GPT4 ઇમેજ અને ટેક્સ્ટ પ્રોમ્પ્ટ બંનેને સ્વીકારે છે, ટેક્સ્ટ પ્રતિસાદો પરત કરે છે. આ લેખન મુજબ, કમનસીબે, ઇમેજ ઇનપુટ્સનો ઉપયોગ કરવાની ક્ષમતા હજુ સુધી જાહેરમાં ઉપલબ્ધ નથી.
ઉપર જણાવ્યા મુજબ, OpenAI GPT-4 (જેમાંથી ChatGPT ટ્યુન કરવામાં આવ્યું હતું) ની સરખામણીમાં, GPT3.5 માટે સુરક્ષા પ્રદર્શનમાં નોંધપાત્ર સુધારાની જાણ કરે છે. જો કે, હાલમાં તે અસ્પષ્ટ છે કે શું:
GPT4 મોડલ અથવા વધારાના વિરોધાભાસી પરીક્ષણોને કારણે છે.
વધુમાં, GPT4 માનવ દ્વારા લેવામાં આવતી મોટાભાગની શૈક્ષણિક અને વ્યવસાયિક પરીક્ષાઓમાં CPT-3.5ને પાછળ રાખી દે છે. નોંધનીય રીતે, GPT4 એ GPT-90 ની સરખામણીમાં યુનિફોર્મ બાર પરીક્ષામાં 3.5મા પર્સન્ટાઈલમાં સ્કોર મેળવ્યો છે, જે 10મા પર્સેન્ટાઈલમાં સ્કોર કરે છે. GPT4 પરંપરાગત ભાષાના મોડલ બેન્ચમાર્ક અને અન્ય SOTA મોડલ્સ પર પણ તેના પુરોગામી કરતાં નોંધપાત્ર રીતે આગળ છે (જોકે કેટલીકવાર સંકુચિત રીતે).
ChatGPT અને GPT4 બંનેમાં નોંધપાત્ર મર્યાદાઓ અને જોખમો છે. GPT-4 સિસ્ટમ શીટમાં OpenAI દ્વારા હાથ ધરવામાં આવેલા જોખમોના વિગતવાર સંશોધનમાંથી આંતરદૃષ્ટિનો સમાવેશ થાય છે.
આ બંને મોડલ સાથે સંકળાયેલા કેટલાક જોખમો છે:
જ્યારે ChatGPT અને GPT-4 સમાન મર્યાદાઓ અને જોખમો સાથે સંઘર્ષ કરે છે, ત્યારે OpenAI એ GPT-4 માટે તેમને ઘટાડવા માટે અસંખ્ય વિરોધાભાસી પરીક્ષણો સહિત વિશેષ પ્રયાસો કર્યા છે. જ્યારે આ પ્રોત્સાહક છે, GPT-4 સિસ્ટમ શીટ આખરે દર્શાવે છે કે ChatGPT કેટલી સંવેદનશીલ હતી (અને કદાચ હજુ પણ છે). હાનિકારક અનિચ્છનીય પરિણામોની વધુ વિગતવાર સમજૂતી માટે, હું GPT-4 સિસ્ટમ શીટ વાંચવાની ભલામણ કરું છું, જે આના પૃષ્ઠ 38 થી શરૂ થાય છે. GPT-4 તકનીકી અહેવાલ .
જ્યારે આપણે મોડેલ આર્કિટેક્ચર અને GPT4 પાછળની તાલીમ પદ્ધતિઓ વિશે થોડું જાણીએ છીએ, ત્યાં ChatGPT નું શુદ્ધ સંસ્કરણ હોવાનું જણાય છે. હકીકતમાં, હાલમાં GPT4 છબીઓ અને ટેક્સ્ટ ઇનપુટ સ્વીકારવામાં સક્ષમ છે, અને પરિણામો વધુ સુરક્ષિત, વધુ સચોટ અને વધુ સર્જનાત્મક છે. કમનસીબે, અમારે તેના માટે OpenAIનો શબ્દ લેવો પડશે, કારણ કે GPT4 ફક્ત ChatGPT Plus સબ્સ્ક્રિપ્શનના ભાગરૂપે જ ઉપલબ્ધ છે.
આ મોડલ્સની પ્રગતિ, જોખમો અને મર્યાદાઓ વિશે માહિતગાર રહેવું જરૂરી છે કારણ કે અમે મોટા ભાષાના મોડલ્સના આ આકર્ષક પરંતુ ઝડપથી વિકસતા લેન્ડસ્કેપમાં નેવિગેટ કરીએ છીએ.
BlogInnovazione.it
કોઈપણ વ્યવસાય કામગીરી વિવિધ સ્વરૂપોમાં પણ ઘણો ડેટા ઉત્પન્ન કરે છે. એક્સેલ શીટમાંથી આ ડેટાને મેન્યુઅલી દાખલ કરો...
2024ના પ્રથમ ત્રણ મહિનામાં કંપનીના ઈમેઈલનું સમાધાન છેલ્લા ત્રિમાસિક ગાળાની સરખામણીમાં બમણાથી વધુ વધ્યું છે.
ઇન્ટરફેસ સેગ્રિગેશનનો સિદ્ધાંત ઑબ્જેક્ટ-ઓરિએન્ટેડ ડિઝાઇનના પાંચ સોલિડ સિદ્ધાંતોમાંથી એક છે. વર્ગમાં હોવું જોઈએ...
માઈક્રોસોફ્ટ એક્સેલ એ ડેટા એનાલિસિસ માટેનું રેફરન્સ ટૂલ છે, કારણ કે તે ડેટા સેટ્સનું આયોજન કરવા માટે ઘણી સુવિધાઓ પ્રદાન કરે છે,…
2017 થી રિયલ એસ્ટેટ ક્રાઉડફંડિંગના ક્ષેત્રમાં યુરોપના નેતાઓમાં Walliance, SIM અને પ્લેટફોર્મ, પૂર્ણ થવાની જાહેરાત કરે છે…
ફિલામેન્ટ એ "એક્સિલરેટેડ" લારેવેલ ડેવલપમેન્ટ ફ્રેમવર્ક છે, જે ઘણા ફુલ-સ્ટેક ઘટકો પ્રદાન કરે છે. તે પ્રક્રિયાને સરળ બનાવવા માટે રચાયેલ છે…
"મારે મારી ઉત્ક્રાંતિ પૂર્ણ કરવા માટે પાછા ફરવું પડશે: હું મારી જાતને કમ્પ્યુટરની અંદર રજૂ કરીશ અને શુદ્ધ ઊર્જા બનીશ. એકવાર સ્થાયી થયા પછી…
Google DeepMind તેના આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ મોડલનું સુધારેલું સંસ્કરણ રજૂ કરી રહ્યું છે. નવું સુધારેલું મોડલ માત્ર…
