GPT-3、GPT-3.5和GPT-4|選擇適合您項目的正確模型

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GPT-3、GPT-3.5和GPT-4|選擇適合您項目的正確模型

目錄


1. 基礎模型與GPT4的差異

✨為什麼模型如此重要?✨

如果您正在觀看這段視頻,您可能已經聽說過GPT Free和GPT4,而且這兩種模型都是大型語言模型,它們可以生成文本、摘要文本、分類文本等等,還有很多其他不同的功能。但什麼是模型?不同類型的模型之間存在什麼區別?以及為什麼這些都很重要? 今天我們將討論這些問題。接下來我將列舉五個不同類型模型之間的主要差異,包括參數、模態、優化、價格和上下文大小。讓我們來看看。

此外,我們還將探討GPT4與GPT Free之間的通用模型的差異。

2. 參數

😃 模型的大腦多壘多寡 😃

參數也被稱為權重、偏置值或其他類似的術語,實際上是指模型內部的神經元或數據之間的連接數量。就像人類的大腦使用神經網絡一樣,GPT也是通過神經網絡來運行的,因此可以想象GPT具有一個大腦。擁有更多的神經元或連接數量意味著GPT的大腦更大,至少在理論上是這樣。舊款的GPT1只有1.17億個參數,這是一個比較小的數字,但接著推出的GPT2就有15億個參數,已經相當龐大了。然而,GPT Free則更大,擁有1750億個參數。在我研究這個視頻時,我並沒有找到GPT4的具體參數數量,行業估計它的參數數量是GPT Free的6倍就是非常多的。

擁有更多的參數意味著GPT4能夠從更大的數據集中學習,這在理論上意味著其生成的輸出能夠更加準確且更具上下文語境,但是參數并不是唯一的衡量標準。我只是想提醒一下這一點,因為模型背後的訓練方法也會對此造成影響。但參數數量可以給我們帶來一個模型成功程度的概念。可以說,GPT4比GPT Free更智能,因為它能夠從更多的數據源中學習。所以參數很重要,但不是唯一重要的因素。

假如一個模型只是基於很糟糕的數據來訓練的,那麼它有多少參數也無用,它最終還是會很糟糕。因此,當選擇模型時,需要確保所選的模型能夠接受和返回正確類型的數據,否則它將無法滿足您的需求。讓我們繼續看下去。

3. 模態

🌟啟用多模態,功能多元化🌟

模態是指作為輸入的數據類型。GPT Free和GPT 3.5(用於Chat GPT)被稱為單模態,這意味著它們僅接受一種類型的輸入數據,也就是文本。而GPT4則計劃具有多模態功能,即它可以同時接受多種不同類型的輸入數據。目前,GPT4僅支持文本輸入,但計劃將來也接受圖像輸入,這真的很酷!

此外,還有其他專注於生成圖像的模型,如DALL·E和Stable Diffusion。還有其他則專注於其他模態,例如OpenAI的Whisper模型能將音頻作為輸入,並將其轉換為文本。模態在選擇模型時非常重要,因為您需要確保所選的模型能夠接受和返回正確類型的數據,否則它將無法滿足您的需求。下面我們再深入探討。

4. 優化

🚀 適用於特定用例的最佳模型 🚀

優化是區別不同模型之間的另一個因素,這不僅僅是使用正確類型的模型和模態,它還取決於模型的優化程度。例如,OpenAI聲稱GPT 3.5 Turbo和GPT4專門針對聊天進行了優化,特別是與其聊天完成API兼容。OpenAI還有其他專門針對特定優化的模型,例如名為Text Embedding Ada002的模型,專門用於處理嵌入數據。如果您想了解嵌入數據的更多信息,我們還有一個關於嵌入的完整視頻。如果您已經在AI領域待了一段時間,聽到Ada這個名字可能有些警覺,因為它是OpenAI的一款較舊的模型,但是我發現這款Text Embedding Ada002模型在處理嵌入數據方面非常出色,而且價格便宜。所以只因為它是舊的模型並不意味著它不能適用於某些情況,所以在進行特定類型的數據分類、搜索或其他專門任務時,不要只選擇最新和最好的GPT Free或GPT4等模型,應該思考,弄清楚該任務所需要的最佳專門模型是否已經存在。

5. 價格

💰 選擇最合適的模型 💰

如果您主要使用社區維護的開源模型,那麼這可能不是一個重要因素。但是,如果您將這些模型用於商業用途,需要構建數據中心或在雲端上運行,那麼您需要考慮硬件的價格。例如,GPT 3.5的使用費用是每千個令牌0.002美元(即每千個令牌0.2美分),我認為這是一個相當好的交易。但是,如果您想要使用更強大的模型,例如GPT4,并且希望使用8000個令牌的上下文(稍後會講到令牌),那麼它將花費您每千個令牌3美分(提示)或每千個令牌6美分(完成)。又如,如果你想要運行具有32000個令牌上下文的GPT4,每千個令牌的成本為6美分(提示),每千個令牌的成本為12美分(完成)。這是一個巨大的差異,0.2美分和12美分之間的巨大差異。所以確保您使用的模型適用於您的案例,您不總是需要最好的模型,我保證。

另外,關於上下文,上下文是在令牌的最大長度中,包括完成的令牌。大上下文將允許您處理更大的輸入大小並返回更多的數據,這對於某些應用程序來說是必須的。事實上,最初的GPT Free模型上下文約為2000個令牌,稍微多一些。而GPT 3.5的上下文約為4000個令牌,而GPT4則支持8000個令牌的上下文,這是一個相當大的進步。如果您處理大量的輸入或輸出,您將需要使用較新的GPT模型。但是,如果不需要,不要默認使用它們。下面我們再繼續看下去。

6. 迷幻和方言處理

🌈 減少迷幻,增強方言處理 🌈

除了上述五個主要差異之外,還有其他一些區別。例如,OpenAI的首席執行官Sam Altman在推特上表示,GPT4的幻象現象要比GPT Free少得多,雖然他沒有公開透露任何這方面的數據。同樣,據悉GPT4能夠更好地處理方言,這可能是由於增加了更多的參數,但這也很難量化。當然,更先進的語言模型在某些通用任務(如問題解決和分類等)上表現更好,但請記住,還存在專用模型,可能更適合某些特定任務。所以這就是不同類型模型之間的差異。

額外提一點,我們無法在視頻中詳述這個主題,所以如果您對此感興趣,請自行進一步研究。如果您有任何發現,請在下面的評論中告訴我們。如果這段視頻對您有用,請不要忘記點贊和訂閱,最後別忘了加入我們的Discord(https://discord.gg/autocode)。Discord上有許多很棒的開發者,就像你一樣。我將繼續使用這些模型進行構建,因為它們太棒了。我想我會去構建另一個梗生成器

謝謝!


7. 專業模型

🔍 尋找最佳的專業模型 🔍

從先前的內容中,我們得知選擇模型需要考慮參數、模態、優化、價格和上下文大小等因素。在某些情況下,選擇專為特定任務優化的模型可能會更加明智。OpenAI已經提供了許多具有不同用途的模型,例如文本嵌入的Ada002模型。此外,許多其他組織和團體也開發了用於特定任務的專業模型。當您嘗試解決特定問題或實現特定功能時,不要忘記尋找和評估這些專業模型。它們可能比通用模型更適合您的需求。

8. 總結

📝 所有模型的差異 📝

總之,模型之間存在著許多差異。這些差異包括參數、模態、優化、價格、上下文大小、迷幻效應和方言處理等。選擇適合您項目的模型需要仔細考慮這些差異。確保您選擇的模型能夠處理正確的數據類型和模態,並且經過適當的優化以滿足您的需求。同時,您還需要考慮模型的價格和上下文大小,以確保您獲得最佳的價值。研究不同模型以及它們在各個層面上的差異是非常重要的,它有助於您做出明智的決策。

9. 常見問題解答

🙋‍♂️ 想問問題?看這裡! 🙋‍♂️

以下是一些常見問題的解答,應該幫助您更好地了解模型之間的差異:

  1. 問題:GPT4和先前版本的GPT在哪方面不同?\ 回答:GPT4和先前版本的GPT在參數數量、模態、優化程度、價格和上下文大小等方面都有所區別。

  2. 問題:哪種類型的模型適用於專門的任務?\ 回答:專為特定任務優化的模型通常更適合嘗試解決特定問題或實現特定功能的情況。

  3. 問題:模型的參數數量與其智能程度有關嗎?\ 回答:參數數量可以給我們一個模型成功程度的概念,因為更多的參數意味著模型能夠從更大的數據集中學習。但是,參數數量並不是唯一的衡量標準,訓練方法也很重要。

這些是一些常見問題的解答,希望能幫助到您!


請註意:本文涉及到的模型和組織只是舉例,並不是數量豐富的選擇。

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