မကြာသေးမီလများအတွင်း၊ ဆန်းသစ်တီထွင်ထားသော ဘာသာစကားမော်ဒယ်လ်ကြီးများကို ဖြန့်ချိခဲ့သည့် မြန်နှုန်းသည် အံ့ဩစရာဖြစ်သည်။ ဤဆောင်းပါးတွင်၊ လေ့ကျင့်ရေးနည်းလမ်းများ၊ စွမ်းဆောင်ရည်၊ စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် ကန့်သတ်ချက်များအပါအဝင် GPT4 နှင့် ChatGPT အကြား အဓိကတူညီမှုများနှင့် ကွာခြားချက်များကို ခြုံငုံဖော်ပြပါမည်။
GPT4 နှင့် ChatGPT သည် မော်ဒယ်ဗိသုကာကို မြှင့်တင်ပေးခြင်း၊ ပိုမိုခေတ်မီဆန်းပြားသော လေ့ကျင့်ရေးနည်းလမ်းများကို အသုံးပြုကာ လေ့ကျင့်မှုကန့်သတ်ချက်များ အများအပြားဖြင့် ဗားရှင်းအဟောင်းများကို တည်ဆောက်ပါသည်။
ဒီဇိုင်းနှစ်ခုလုံးသည် ကုဒ်ဒါတစ်ခုအား ကုဒ်ဒါတစ်ခုအား အသုံးပြု၍ အထွက်အဆက်များကို ထုတ်ပေးရန်အတွက် ကုဒ်ဒါကို အသုံးပြု၍ ဒီဇိုင်းနှစ်မျိုးလုံးကို အခြေခံထားသည်။ ကုဒ်ဒါနှင့် ဒီကုဒ်ဒါကို ကုဒ်ဒါသည် သိသာထင်ရှားသော ထည့်သွင်းမှုအစီအစဉ်များကို ပိုမိုအာရုံစိုက်နိုင်စေသည့် ယန္တရားတစ်ခုဖြင့် ချိတ်ဆက်ထားသည်။
GPT4 နည်းပညာဆိုင်ရာအစီရင်ခံစာ OpenAI ၏ "မော်ဒယ်ဗိသုကာနှင့် GPT4 ဖွဲ့စည်းခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်" ကိုကိုးကားပြီးအနည်းငယ်ထိုးထွင်းသိမြင်မှုကိုပေးသည်competitive landscape and the safety implications of large-scale models“ ကျွန်ုပ်တို့သိထားသည်မှာ GPT4 နှင့် ChatGPT သည် အလားတူလေ့ကျင့်သင်ကြားထားခြင်းဖြစ်နိုင်သည်၊ ၎င်းသည် GPT-2 နှင့် GPT-3 အတွက်အသုံးပြုသောလေ့ကျင့်ရေးနည်းလမ်းများနှင့် အတော်လေးကွာခြားပါသည်။ ChatGPT အတွက် GPT4 ထက် ChatGPT အတွက် လေ့ကျင့်ရေးနည်းလမ်းများအကြောင်း ကျွန်ုပ်တို့ များစွာသိရှိထားသောကြောင့် စတင်ပါမည်။
ChatGPT သည် တိကျသောတောင်းဆိုမှုများကိုတုံ့ပြန်ရန်အတွက် လူသားမှတ်စုများသည် chatbot assistant ၏မျှော်မှန်းထားသောထွက်ရှိမှုကိုသရုပ်ပြသည့်သရုပ်ပြဒေတာအပါအဝင် ဆွေးနွေးမှုဒေတာအတွဲများဖြင့် လေ့ကျင့်ထားသည်။ ဤဒေတာကို GPT3.5 အား ကြီးကြပ်သင်ကြားမှုဖြင့် ချိန်ညှိရန်၊ မူဝါဒစံနမူနာတစ်ခုထုတ်လုပ်ရန်၊ တောင်းဆိုမှုများကို ပံ့ပိုးပေးသည့်အခါ တုံ့ပြန်မှုများစွာကို ဖန်တီးရန်အတွက် အသုံးပြုပါသည်။ ထို့နောက် လူသားမှတ်စုပေးသူများသည် ပေးထားသည့်အချက်ပြမှုတစ်ခုအတွက် မည်သည့်တုံ့ပြန်မှုမှ အကောင်းဆုံးရလဒ်များထွက်ပေါ်စေကာ ဆုပေးပုံစံတစ်ခုကို လေ့ကျင့်ရန်အသုံးပြုသည့် အမျိုးအစားခွဲခြားသည်။ ထို့နောက် အားဖြည့်သင်ကြားမှုကို အသုံးပြု၍ မူဝါဒပုံစံကို အထပ်ထပ်အခါခါ ညှိုနှိုင်းရန် ဆုပေးမော်ဒယ်ကို အသုံးပြုသည်။
ChatGPT ကို အသုံးပြု၍ လေ့ကျင့်သင်ကြားပေးပါသည်။ လူသား၏ တုံ့ပြန်ချက်မှ အားဖြည့်မှု သင်ယူခြင်း။ (RLHF) သည် လေ့ကျင့်နေစဉ်အတွင်း ဘာသာစကားပုံစံတစ်ခု တိုးတက်စေရန် လူသားတို့၏ တုံ့ပြန်ချက်များကို ပေါင်းစပ်ထည့်သွင်းရန် နည်းလမ်းတစ်ခု။ ၎င်းသည် GPT-3 ကဲ့သို့သော ယေဘူယျလေ့ကျင့်ရေးဒေတာကိုယ်ထည်အပေါ် အခြေခံ၍ ဝါကျတစ်ကြောင်းတွင် နောက်စကားလုံးကို ခန့်မှန်းခြင်းထက် အသုံးပြုသူတောင်းဆိုထားသည့် လုပ်ဆောင်ချက်နှင့် ကိုက်ညီစေရန် မော်ဒယ်အထွက်အား ခွင့်ပြုပေးပါသည်။
OpenAI သည် GPT4 ကို လေ့ကျင့်ပေးပုံ အသေးစိတ်ကို ထုတ်ဖော်ပြောဆိုခြင်းမရှိသေးပေ။ ၎င်းတို့၏ နည်းပညာဆိုင်ရာ အစီရင်ခံစာတွင် “မပါဝင်ပါ။details about the architecture (including model size), hardware, training compute, dataset construction, training method, or similar“ ကျွန်ုပ်တို့သိထားသည်မှာ GPT4 သည် လေ့ကျင့်ထားသော transformer-style generative multimode model တစ်ခုဖြစ်သည်။ အများသူငှာရရှိနိုင်သောဒေတာနှင့် ပြင်ပအဖွဲ့အစည်းဒေတာများတွင် လိုင်စင်ရထားပြီး RLHF ကို အသုံးပြု၍ နောက်ပိုင်းတွင် ကောင်းစွာချိန်ညှိခြင်း. စိတ်ဝင်စားစရာမှာ၊ OpenAI သည် မော်ဒယ်တုံ့ပြန်မှုများကို ပိုမိုတိကျစေပြီး ဘေးကင်းရေးအကာအရံများအပြင်ဘက်သို့ လွင့်ထွက်နိုင်ခြေနည်းစေရန် ၎င်းတို့၏ မွမ်းမံထားသော RLHF နည်းပညာများနှင့်ပတ်သက်သည့် အသေးစိတ်အချက်အလက်များကို မျှဝေခဲ့သည်။
မူဝါဒပုံစံတစ်ခုကို လေ့ကျင့်သင်ကြားပြီးနောက် (ChatGPT ကဲ့သို့) RLHF ကို ဆန့်ကျင်ဘက်လေ့ကျင့်ရေးတွင် အသုံးပြုသည်၊၊ ၎င်းသည် အနာဂတ်တွင် ထိုဥပမာများကို ကာကွယ်ရန် မော်ဒယ်အား လှည့်စားရန် ရည်ရွယ်သည့် အန္တရာယ်ရှိသော ဥပမာများကို လေ့ကျင့်ပေးသည့် လုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ GPT4 ကိစ္စတွင်၊ ကျွမ်းကျင်သူများသည် ဆန့်ကျင်ဘက်တောင်းဆိုမှုများအပေါ် နိုင်ငံရေးပုံစံ၏ တုံ့ပြန်မှုများကို အကဲဖြတ်သည်။ ထို့နောက် ဤတုံ့ပြန်ချက်များကို မူဝါဒပုံစံကို ထပ်ခါတလဲလဲ ပြုပြင်မွမ်းမံထားသည့် ထပ်လောင်းဆုမော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်ရန်အတွက် အသုံးပြုပြီး အန္တရာယ်ရှိသော၊ ရှောင်လွှဲရန် သို့မဟုတ် မတိကျသောတုံ့ပြန်မှုများကို ပေးစွမ်းနိုင်ခြေနည်းပါးသော မော်ဒယ်ကို ဖြစ်ပေါ်စေသည်။
လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းအရ ChatGPT နှင့် GPT4 သည် မတူညီသည်ထက် ပိုမိုတူညီပါသည်။ ၎င်း၏ရှေ့ဆက်သူကဲ့သို့ပင်၊ GPT-4 သည် အသုံးပြုသူနှင့် လိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေရန် ရည်ရွယ်သည့် စကားဝိုင်းပုံစံဖြင့်လည်း အပြန်အလှန်အကျိုးသက်ရောက်သည်။ အောက်တွင်သင်တွေ့မြင်နိုင်သည်အတိုင်း၊ ကျယ်ပြန့်သောမေးခွန်းအတွက်မော်ဒယ်နှစ်ခုကြားရှိအဖြေများသည်အလွန်ဆင်တူသည်။
မော်ဒယ်များအကြား ခြားနားမှုသည် သိမ်မွေ့နိုင်ကြောင်း OpenAI မှသဘောတူပြီး "အလုပ်၏ရှုပ်ထွေးမှုသည် လုံလောက်သောအဆင့်သို့ရောက်ရှိသောအခါ ကွာခြားချက်ထွက်လာသည်" ဟုဖော်ပြထားသည်။ GPT4 အခြေခံမော်ဒယ်သည် လေ့ကျင့်ရေးလွန်ကာလတွင် ပြုလုပ်ခဲ့သော ဆန့်ကျင်ဘက် လေ့ကျင့်မှု ခြောက်လကို ပေးသည့်အတွက်၊ ၎င်းသည် တိကျသော လက္ခဏာရပ်ဖြစ်နိုင်သည်။
စာသားကိုသာ လက်ခံသည့် ChatGPT နှင့် မတူဘဲ၊ GPT4 သည် ပုံနှင့် စာသား အချက်ပြမှုများကို လက်ခံပြီး စာသားတုံ့ပြန်မှုများကို ပြန်ပေးသည်။ ဤအရေးအသားကြောင့် ကံမကောင်းစွာဖြင့်၊ ရုပ်ပုံထည့်သွင်းမှုများကို လူသိရှင်ကြားမရရှိနိုင်သေးပါ။
အထက်တွင်ဖော်ပြခဲ့သည့်အတိုင်း OpenAI သည် GPT-4 (ChatGPT ညှိထားသည့်အရာမှ) နှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက GPT3.5 အတွက် လုံခြုံရေးစွမ်းဆောင်ရည်တွင် သိသာထင်ရှားသောတိုးတက်မှုကို အစီရင်ခံပါသည်။ သို့သော်၊ ရှိ၊ မရှိကို လောလောဆယ် မသိရသေးပါ။
GPT4 မော်ဒယ်ကိုယ်တိုင် သို့မဟုတ် နောက်ထပ်ဆန့်ကျင်ဘက် စမ်းသပ်မှုများကြောင့်ဖြစ်သည်။
ထို့အပြင်၊ GPT4 သည် လူမှဖြေဆိုသော ပညာရပ်နှင့် ပရော်ဖက်ရှင်နယ် စာမေးပွဲအများစုတွင် CPT-3.5 ထက် သာလွန်သည်။ ထူးခြားသည်မှာ၊ Uniform Bar စာမေးပွဲတွင် 4th ရာခိုင်နှုန်းရှိ GPT90 ရမှတ်များသည် 3.5th ရာခိုင်နှုန်းတွင်ရမှတ်ဖြစ်သည့် GPT-10 နှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါသည်။ GPT4 သည် ရိုးရာဘာသာစကားမော်ဒယ်စံနှုန်းများနှင့် အခြား SOTA မော်ဒယ်များ (တစ်ခါတစ်ရံ ကျဉ်းမြောင်းသော်လည်း) တွင်၎င်း၏ရှေ့ဆက်သူအား သိသိသာသာ စွမ်းဆောင်နိုင်သည်။
ChatGPT နှင့် GPT4 နှစ်ခုစလုံးတွင် သိသာထင်ရှားသော ကန့်သတ်ချက်များနှင့် အန္တရာယ်များရှိသည်။ GPT-4 စနစ်စာရွက်တွင် OpenAI မှလုပ်ဆောင်သော အဆိုပါအန္တရာယ်များကို အသေးစိတ်ရှာဖွေခြင်းမှ ထိုးထွင်းအမြင်များပါဝင်သည်။
၎င်းတို့သည် မော်ဒယ်နှစ်မျိုးလုံးနှင့် ဆက်စပ်နေသော အန္တရာယ်အချို့သာဖြစ်သည်-
ChatGPT နှင့် GPT-4 သည် တူညီသောကန့်သတ်ချက်များနှင့် စွန့်စားမှုများဖြင့် ရုန်းကန်နေရသော်လည်း၊ OpenAI သည် GPT-4 အတွက် ၎င်းတို့ကို ဆန့်ကျင်ဘက်ဖြစ်နေသော စမ်းသပ်မှုများအပါအဝင် အထူးအားထုတ်မှုများ ပြုလုပ်ခဲ့သည်။ ၎င်းသည် အားရစရာဖြစ်သော်လည်း၊ GPT-4 စနစ်စာရွက်သည် အဆုံးစွန်တွင် ChatGPT မည်မျှအားနည်းချက်ရှိခဲ့သည် (ဖြစ်ကောင်းဖြစ်နိုင်သည်)။ မလိုလားအပ်သောအကျိုးဆက်များ၏ အသေးစိတ်ရှင်းလင်းချက်အတွက်၊ စာမျက်နှာ 4 မှအစပြုသော GPT-38 စနစ်စာရွက်ကိုဖတ်ရန် အကြံပြုလိုပါသည်။ GPT-4 နည်းပညာဆိုင်ရာအစီရင်ခံစာ .
မော်ဒယ်ဗိသုကာနှင့် GPT4 နောက်ကွယ်ရှိ လေ့ကျင့်ရေးနည်းလမ်းများအကြောင်း ကျွန်ုပ်တို့ အနည်းငယ်မျှ မသိသော်လည်း၊ ChatGPT ၏ ပြုပြင်ထားသော ဗားရှင်းတစ်ခု ရှိပုံပေါ်ပါသည်။ တကယ်တော့၊ လောလောဆယ် GPT4 သည် ရုပ်ပုံများနှင့် စာသားထည့်သွင်းမှုကို လက်ခံနိုင်ပြီး ရလဒ်များသည် ပိုမိုဘေးကင်းသည်၊ ပိုမိုတိကျပြီး ပိုမိုဖန်တီးနိုင်မည်ဖြစ်သည်။ ကံမကောင်းစွာဖြင့်၊ GPT4 ကို ChatGPT Plus စာရင်းသွင်းမှု၏ တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းအဖြစ်သာ ရနိုင်သောကြောင့် OpenAI ၏ စကားလုံးကို ယူရမည်ဖြစ်ပါသည်။
ကျွန်ုပ်တို့သည် ဤစိတ်လှုပ်ရှားဖွယ်ကောင်းသော်လည်း လျင်မြန်စွာပြောင်းလဲနေသော ဘာသာစကားမော်ဒယ်များ၏ ရှုခင်းကို လမ်းညွှန်ခြင်းဖြင့် ဤမော်ဒယ်များ၏ တိုးတက်မှု၊ စွန့်စားမှုများနှင့် ကန့်သတ်ချက်များအကြောင်း အသိပေးနေရန်မှာ အရေးကြီးပါသည်။
BlogInnovazione.it
လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုတိုင်းသည် ပုံစံအမျိုးမျိုးဖြင့်ပင် ဒေတာများစွာကို ထုတ်လုပ်သည်။ Excel စာရွက်မှ ဤဒေတာကို ကိုယ်တိုင်ရိုက်ထည့်ပါ...
ကုမ္ပဏီအီးမေးလ်များ၏အပေးအယူသည် 2024 ခုနှစ်၏ပထမသုံးလတွင်နှစ်ဆကျော်တိုးလာသည်...
ကြားခံခွဲခြားခြင်းနိယာမသည် အရာဝတ္ထု-ဆန်သော ဒီဇိုင်း၏ ခိုင်မာသောအခြေခံမူငါးခုထဲမှတစ်ခုဖြစ်သည်။ အတန်းရှိသင့်ပါတယ်...
Microsoft Excel သည် ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းအတွက် ရည်ညွှန်းကိရိယာဖြစ်ပြီး၊ ဒေတာအတွဲများကို စုစည်းရန်အတွက် အင်္ဂါရပ်များစွာပါရှိသောကြောင့်...
Walliance၊ SIM နှင့် Real Estate Crowdfunding နယ်ပယ်ရှိ ဥရောပရှိ ခေါင်းဆောင်များအကြား ပလပ်ဖောင်းသည် 2017 ခုနှစ်မှ စတင်ပြီး ပြီးစီးကြောင်းကြေငြာသည်...
Filament သည် အပြည့်အ၀ အစိတ်အပိုင်းများစွာကို ပံ့ပိုးပေးသည့် "အရှိန်မြှင့်" Laravel ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုဘောင်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် လုပ်ငန်းစဉ်ကို ရိုးရှင်းစေရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားခြင်းဖြစ်သည်...
«ကျွန်ုပ်၏ ဆင့်ကဲဖြစ်စဉ်ကို ပြီးမြောက်ရန် ပြန်သွားရမည်၊ ကျွန်ုပ်သည် ကွန်ပျူတာအတွင်း၌ မိမိကိုယ်ကို ပရောဂျက်လုပ်ကာ သန့်စင်သော စွမ်းအင်ဖြစ်လာမည်ဖြစ်သည်။ အခြေချပြီးသည်နှင့်…
Google DeepMind သည် ၎င်း၏ ဉာဏ်ရည်တုမော်ဒယ်၏ ပိုမိုကောင်းမွန်သော ဗားရှင်းကို မိတ်ဆက်ပေးနေသည်။ ပိုမိုကောင်းမွန်သော မော်ဒယ်အသစ်သည် ထောက်ပံ့ပေးရုံသာမက…
