Opas ChatGPT -malleihin: GPT-3.5, GPT-4, GPT-4 Turbo ja GPT-5 selitettynä

Avoin toiminta
Tiivistelmä

  • ChatGPT-mallit, kuten GPT-3.5 ja GPT-4, on rakennettu Transformer-arkkitehtuurille ja ne on hienosäädetty erityistehtäviä varten, kuten keskusteluihin ja tekstin tuottamiseen
  • GPT-4 edustaa merkittävää harppausta yleisten kielimallien piirissä ja tarjoaa multimodaalisia ominaisuuksia, parantunutta päättelykykyä ja kyvyn käsitellä keskustelun kontekstia paremmin verrattuna edeltäjiinsä
  • ChatGPT-mallien tulevaisuus näyttää lupaavalta, sillä tulevan GPT-5:n julkaisun ja uusien ominaisuuksien myötä tekoälyyn tulee uusia kykyjä, kuten videoiden käsittelyä ja niiden luomista

Tekoälyn ja erityisesti luonnollisen kielen käsittelyn nopea kehittyminen on johtanut yhä parempien kielimallien, kuten OpenAIn GPT-sarjan kehittämiseen. Näihin kielimalleihin kohdistuu paljon huomiota, koska ne pystyvät tuottamaan ihmismäistä tekstiä ja osallistumaan erilaisiin keskusteluihin. Tämä Opas ChatGPT -kielimalleihin tarjoaa katsauksen siihen, miten nämä kielimallit oikein toimivat.

On tärkeää huomata, että vaikka ChatGPT on tullut tunnetuimmaksi chatbotiksi, se on vain yksi sovellus, joka perustuu sen taustalla toimiviin GPT-kielimalleihin. GPT-mallit, kuten GPT-3.5 ja GPT-4, toimivat monien tekoälypohjaisten työkalujen ja sovellusten perustana.

ChatGPT:n ja GPT:n välinen ero on olennaista ymmärtää näiden teknologioiden koko laajuuden ja potentiaalin käsittämiseksi. Eri GPT-mallien ja niiden pohjalta tehtävien sovellusten määrän kasvaminen tekee niiden erityisominaisuuksien ja erojen ymmärtämisestä haastavaa.

Tässä artikkelissa pyritään selventämään GPT-mallien kenttää ja tutustutaan GPT-3.5:n, uudempaan GPT-4:ään ja sen erikoisversioon GPT-4 Turboon. Tarkastelemme erilaisia ChatGPT-malleja ja tutkimme näiden mallien arkkitehtuuria, suorituskykyä ja tulevia näkymiä.

Opas ChatGPT -kielimalleihin: Arkkitehtuuri ja koulutus

Ymmärtääksemme eri ChatGPT-mallien kyvyt ja erot, on ensin tärkeää ymmärtää niitä ohjaava arkkitehtuuri. Näiden mallien ytimessä on GPT (Generative Pre-trained Transformer) -arkkitehtuuri, joka on mullistanut tietokoneilla tapahtuvan luonnollisen kielen käsittelyn.

GPT-arkkitehtuuri perustuu Transformer-malliin, joka esiteltiin alun perin “Attention Is All You Need” -artikkelissa, jonka Vaswani ja kumppanit julkaisivat vuonna 2017. Transformer-malli hylkää perinteiset toistuvat neuroverkot, mikä sallii mallin arvioida eri osien tärkeyttä syötteessä sitä generoidessa.

Opas chatgpt-kielimallien käyttämiseen kaavio
Tranformer-malli. Lähde: Nvidia

Tällainen omien toimien analysointi mahdollistaa mallille pitkäkestoisten riippuvuuksien ja kontekstiin perustuvan tiedon tehokkaamman tallentamisen kuin RNN:t, jotka kamppailevat esimerkiksi rajallisen muistin kanssa. Huomioimalla olennaiset osat syötteessä Transformer-malli voi tuottaa koherentimpaa ja kontekstille sopivampia vastauksia.

Toinen keskeinen osa GPT-arkkitehtuuria on sen kouluttamiseen liittyvä prosessi. GPT-mallit koulutetaan aluksi valtavilla määrillä tekstidataa, kuten kirjoja, artikkeleita ja verkkosivuja. Tässä ohjaamattomassa koulutusvaiheessa malli oppii ennustamaan seuraavan sanan sekvenssissä perustuen edeltäviin sanoihin. Tämä mahdollistaa mallille muodostaa rikas kielen rakenne, kielioppi ja semantiikka, joiden avulla se oppii ymmärtämään asioita paremmin.

Esikoulutettu GPT-malli ei kuitenkaan ole vielä optimoitu tiettyihin tehtäviin, kuten keskusteluun tai tekstin täydentämiseen. Näihin tarkoituksiin kielimalli mukautetaan hienosäätämisellä. Hienosäätö sisältää esikoulutetun mallin kouluttamisen pienemmällä tavoitetehtävään tarkoitetulla datalla, kuten erilaisilla keskusteluilla ChatGPT:n kohdalla.

Hienosäätövaiheen aikana mallin parametreja säädellään virheiden minimoimiseksi tehtäväkohtaisessa datasetissä. Tämä prosessi mahdollistaa mallille tavoitetehtävän erityispiirteiden ja kuvioiden oppimisen tarkemmin. Lopulta se johtaa parantuneeseen suorituskykyyn ja ihmismäisempään vuorovaikutukseen.

Transformer-arkkitehtuurin, esikoulutuksen ja hienosäätämisen yhdistelmä mahdollistaa GPT-mallien korkealaatuisen ja kontekstille relevantin tekstin tuottamisen.

Näitä arkkitehtonisia valintoja käytetään sitten kunkin ChatGPT-mallin perustana. Lopputuloksena on mahdollisuus käyttää niitä luonnollisissa keskusteluissa ja erilaisten kielitehtävien avustamisessa.

Seuraavissa osioissa tutkimme tarkemmin tiettyjä ChatGPT-malleja. Niitä lukiessa on syytä pitää mielessä, että ne jakavat tämän yhteisen arkkitehtuurin ja teknologian. Suurimmat erot ovat niiden käyttämien mallien koossa, koulutusdatassa ja hienosäätämiseen liittyvissä asioissa.

GPT-3.5: ChatGPT:n perusta

GPT-3.5 on julkaistu OpenAI:n toimesta vuonna 2020, ja se on alkuperäisen ChatGPT:n perustana oleva kielimalli.

GPT-malliperheen jäsenenä GPT-3.5 esittelee merkittäviä edistysaskelia luonnollisen kielen käsittelyssä ja tuottamisessa.

GPT-3.5:n keskeiset ominaisuudet:

  • Parempi kielen ymmärrys: GPT-3.5 osoittaa syvempää ymmärrystä kontekstista, kielen vivahteista ja semantiikasta verrattuna edeltäjiinsä.
  • Kasvanut kielimallin koko: 175 miljardin parametrin ansiosta GPT-3.5 on yksi suurimmista saatavilla olevista kielimalleista, mikä mahdollistaa monimutkaisempien kuvioiden ymmärtämisen ja yhtenäisemmän tekstin tuottamisen.
  • Parannettu tekstin tuotto: GPT-3.5 pystyy tuottamaan ihmismäistä tekstiä laajalla alueella – aina luovasta kirjoittamisesta tekniseen dokumentaatioon.

ChatGPT:n riippuvuus GPT-3.5:sta

ChatGPT:n perusmalli perustuu GPT-3.5:n arkkitehtuuriin. Hienosäätämällä GPT-3.5:ta monipuolisella aineistolla, ChatGPT on kehittänyt kyvyn osallistua keskusteluihin käyttäjien kanssa hyvin luontevalla tavalla.

ChatGPT:n menestys voidaan lukea sen taustalla olevan GPT-3.5-mallin ominaisuuksien ansioksi, joihin kuuluvat kontekstin ymmärtäminen, laaja tiedollinen pohja ja sopeutumiskyky. GPT-3.5 mahdollistaa ChatGPT:lle johdonmukaisuuden ylläpitämisen keskustelujen aikana ymmärtämällä dialogin kontekstin. GPT-3.5:n laaja esikoulutus antaa ChatGPT:lle mahdollisuuden ammentaa tietoa laajasta tietovarannosta, joka kattaa eri aiheita ja aloja.

Lisäksi GPT-3.5:n arkkitehtuuri helpottaa ChatGPT:n mukautumista erilaisiin keskustelutyyleihin ja käyttäjien henkilökohtaisiin mieltymyksiin.

GPT-3.5:n rajoitukset ja haitat

Vaikka GPT-3.5:llä on merkittäviä kykyjä, sillä on myös rajoituksensa. Joitakin keskeisiä haittoja ovat esimerkiksi:

  • Päättelykyvyn puute: Vaikka GPT-3.5 pystyy tuottamaan johdonmukaista ja kontekstuaalisesti relevanttia tekstiä, se kamppailee tehtävissä, jotka vaativat loogista päättelyä tai ongelmanratkaisua.
  • Vinouma ja epäjohdonmukaisuus: GPT-3.5 saattaa osoittaa koulutusdataansa sisältyviä vinoumia ja joskus tuottaa ristiriitaisia tai epäjohdonmukaisia vastauksia.
  • Rajoitettu konteksti: GPT-3.5:n syötteen maksimikoko on 2 048 merkkiä eli noin 1 500 sanaa, mikä voi rajoittaa sen kykyä käsitellä pidempää sisältöä tai ylläpitää kontekstia laajemmissa keskusteluissa.

GPT-3.5:n vahvuuksien ja rajoitusten ymmärtäminen on tärkeää, sillä silloin voidaan asettaa realistisia odotuksia ja vaatimuksia ChatGPT:tä kohtaan. Vaikka GPT-3.5 on merkittävästi parantanut keskustelujen tasoa, sillä on vielä parannettavaa esimerkiksi päättelyssä, vinoumien ja hallusaatioiden hallinnassa sekä kontekstin käsittelyssä.

Seuraavassa osiossa tutkimme sitä, miten GPT-4 puuttuu joihinkin näistä rajoituksista ja laajentaa kielimallien mahdollisuuksien rajoja merkittävästi.

GPT-4: Uusi askel luonnollisen kielen käsittelyssä

GPT-4 on uusin lisäys GPT-mallien sarjaan, josta on tulossa myös turbo-malli. Se merkitsee merkittävää edistystä tekoälyn luonnollisen kielen käsittelyssä.

OpenAI julkaisi GPT-4:n vuonna 2023, ja se rakentuu pitkälti aiempiin malleihin. Samalla se tuo mukanaan uusia ominaisuuksia ja parannuksia chatGPT-tekoälyyn.

GPT-4:n keskeiset ominaisuudet

  • Monimuotoisuus: Yksi GPT-4:n merkittävimmistä parannuksista on sen kyky käsitellä ja tuottaa sisältöä useissa eri muodoissa. Tekstin käsittelyn lisäksi GPT-4 pystyy analysoimaan ja kuvailemaan kuvia, mikä mahdollistaa uusien sovellusten ja käyttötapojen laajan kirjon.
  • Laajennettu konteksti: GPT-4 on varustettu huomattavasti paremmalla kyvyllä ymmärtää keskustelun konteksti verrattuna GPT-3.5:een. Se pystyy käsittelemään jopa 25 000 tokenia (noin 17 000 sanaa) ja mahdollistaa näin pidempien tekstien käsittelyn ja kontekstin ylläpitämisen laajoissa keskusteluissa.
  • Parannettu päättelykyky: GPT-4 sisältää myös päivitetyn päättelykyvyn, mikä mahdollistaa sen paremman suoriutumisen erilaisissa tehtävissä, jotka vaativat loogista ajattelua, ongelmanratkaisua ja analysointia. Tämä edistysaskel avaa uusia mahdollisuuksia käyttää GPT-4:ää erilaisilla aloilla, kuten tieteellinen tutkimus, datan analysointi ja tukena päätöksenteossa.

GPT-4:n vaikutus ChatGPT:hen

GPT-4:n käyttöönotolla on merkittäviä vaikutuksia ChatGPT:hen ja tekoälyyn. Hyödyntämällä sen kykyjä, ChatGPT pystyy osallistumaan monimutkaisempiin keskusteluihin ja säilyttämään niiden kontekstin pidempään. Näin se voi tarjota käyttäjille tarkempia ja asiaankuuluvampia vastauksia.

Lisäksi GPT-4:n monipuoliset ominaisuudet mahdollistavat uusien sovellusten kehittämisen, jotka yhdistävät kielten ymmärrystä ja visuaalista havainnointia. Tämä avaa mielenkiintoisia mahdollisuuksia kuvien luomiseen ja monimuotoiseen sisällön tuottamiseen.

Rajoitukset ja eettiset pohdinnat

Vaikka GPT-4 edustaa merkittävää harppausta eteenpäin, on tärkeää tunnustaa myös se, ettei se ole ratkaisu kaikkiin kielimallien rajoituksiin ja haasteisiin. Tutkijoiden ja kehittäjien on jatkettava työtä ja pyrittävä ratkaisemaan ongelmia esimerkiksi tekoälyn ennakkoluuloihin, epäjohdonmukaisuuksiin ja tiedon väärinkäyttämiseen liittyen.

OpenAI on korostanut sitoutumistaan vastuulliseen tekoälyn kehittämiseen toteuttamalla toimenpiteitä, kuten:

  • Parannetut suojatoimet haitallisen tai harhaanjohtavan, esimerkiksi Deepfakella tehdyn, sisällön tuottamisen estämiseksi.
  • Yhteistyö tutkijoiden ja eettisten asiantuntijoiden kanssa potentiaalisten riskien tunnistamiseksi ja lieventämiseksi.
  • Läpinäkyvyys GPT-4:n kyvyistä ja rajoituksista.

Kun GPT-4 ja sen pohjalta tehdyt muut sovellukset jatkavat kehittymistään, tutkimus ja keskustelu sen ominaisuuksista ovat ratkaisevan tärkeitä tulevaisuuden kannalta. Näin voidaan varmistaa, että nämä tehokkaat työkalut kehitetään ja otetaan käyttöön eettisellä ja hyödyllisellä tavalla.

Opas ChatGPT -kielimalleihin –GPT-3.5 vs. GPT-4

Ominaisuus GPT-3.5 GPT-4
Kielen ymmärtäminen Osoittaa syvällistä ymmärrystä kontekstista, kielen vivahteista ja semantiikasta Kykenee loogiseen ajatteluun, ongelmanratkaisuun ja analyysiin
Mallin koko 175 miljardia parametria 1,76 biljoonaa parametria (ei vahvistettu)
Tekstin tuottaminen Pystyy tuottamaan ihmismäistä tekstiä eri aloilla Pystyy käsittelemään ja tuottamaan sisältöä useissa muodoissa (teksti, kuvat)
Konteksti Maksimisyöte 2 048 merkkiä Huomattavasti laajempi konteksti ja syötteessä voi olla jopa 25 000 tokenia, mikä mahdollistaa pidempien tekstien käsittelyn
Päättelykyvyt Puuttuvat päättelykyvyt Parannetut päättelykyvyt

GPT-4 Turbo: Optimoitu chat-sovelluksiin

GPT-4 Turbo on erikoistunut GPT-4-mallin versio, joka on suunniteltu erityisesti chat-sovellusten tarpeisiin.

Tämä malli yhdistää GPT-4:n edistyneet ominaisuudet ja on optimoitu siten, että se parantaa kielimallin suorituskykyä ja tehokkuutta keskusteluympäristöissä.

GPT-4 Turbon keskeiset ominaisuudet

  • Räätälöity chat: GPT-4 Turbo on hienosäädetty laajalla keskusteluun liittyvällä aineistolla, mikä mahdollistaa luonnollisempien ja johdonmukaisempien vastausten tuottamisen chatbotin toimesta.
  • Parantunut tehokkuus: Arkkitehtuurin ja koulutusprosessin optimoinneilla GPT-4 Turbo tarjoaa nopeammat vastausajat ja pienemmät laskentaan liittyvät kustannukset verrattuna perinteiseen GPT-4-malliin.
  • Parannettu kontekstin ymmärrys: GPT-4 Turbo on suunniteltu käsittelemään keskustelujen dynaamista luonnetta tehokkaammin ja se pystyy ylläpitää kontekstia ja johdonmukaisuutta paremmin pidempään.

GPT-4 Turbon edut ChatGPT:ssä

GPT-4 Turbon erikoisominaisuudet tuovat sille useita etuja chat-sovelluksiin liittyen. Tällä hetkellä se onkin suunnattu kaikille niille käyttäjille ja kehittäjille, jotka haluavat hyödyntää tätä kielimallia nimenomaan chat-sovelluksissa.

Kaiken kaikkiaan se sisältää seuraavanlaisia hyviä puolia:

  1. Kustannustehokkuus: Laskennallisten vaatimusten vähentämisen myötä GPT-4 Turbo mahdollistaa kustannustehokkaampien chat-sovellusten kehittämisen ja skaalautumisen.
  2. Parannettu käyttäjäkokemus: Nopeammilla vastausajoilla ja kontekstuaalisesti relevanteilla vastauksilla GPT-4 Turbo parantaa käyttäjäkokemusta live-chatin aikana.
  3. Skaalautuvuus: GPT-4 Turbo sopii hyvin suurten samanaikaisten keskustelujen käsittelyyn, mikä mahdollistaa chat-sovellusten laajentumisen ja kehittymisen.

Chat-sovellusten kysynnän kasvaessa jatkuvasti GPT-4 Turbo tarjoaa loistava vaihtoehdon kaikille niille, jotka tarvitsevat automatisoitua ja edistynyttä kielen ymmärrystä. Hyödyntämällä tätä kielimallia kehittäjät voivat luoda chat-sovelluksia, jotka ovat luonnollisempia, responsiivisempia ja kustannustehokkaampia kuin aiemmin.

Mitä  ChatGPT:lle tapahtuu seuraavaksi: GPT-5 ja aika sen jälkeen

GPT-5:n innolla odotettu julkaisu ja jatkuva tutkimus ja kehitys ennakoivat lupaavaa tulevaisuutta ChatGPT:lle.

OpenAI on vahvistanut, että he työskentelevät aktiivisesti GPT-5:n kehittämisen parissa. Vaikka tietoja GPT-5:stä on vielä rajallisesti saatavilla, alustavat merkit viittaavat siihen, että se tuo merkittäviä parannuksia ja uusia ominaisuuksia sen käyttäjille.

Mahdollisia parannuksia GPT-5:ssä

  • Konteksti-ikkunan laajentaminen edelleen, mikä mahdollistaa vielä pidempien tekstisisältöjen ymmärtämisen ja tuottamisen.
  • Edistyneempi monivaiheisten keskustelujen käsittely, mahdollistaen luonnollisemmat ja johdonmukaisemmat dialogit.
  • Parannetut päättely- ja ongelmanratkaisukyvyt, jotka työntävät kielen mallien rajoja.

Lisäksi huhut viittaavat siihen, että GPT-5 saattaa tukea videoita, mikä laajentaisi sen käyttötapauksia tekstin ja kuvien lisäksi. Tämä voisi avata uusia mahdollisuuksia esimerkiksi videoista tehtäviin analyyseihin sekä niiden tuottamiseen.

Kielimallien nopea kehitys on herättänyt keskusteluja tekoälyn yleisestä älykkyydestä (AGI) – niiden hypoteettisesta kyvystä ymmärtää ja oppia mikä tahansa älyllinen tehtävä, mikä aikaisemmin on ollut ihmisen tehtävä.

Vaikka AGI:n kehittäminen on pitkän aikavälin tavoite, kielimallit kuten GPT-4 ja tulevan GPT-5 vievät meitä lähemmäksi tätä visiota.

Jatkuvasti laajentamalla näiden kielimallien kykyjä ja yleistä älykkyyttä, tutkijat ja kehittäjät tasoittavat tietä monipuolisemmille ja sopeutuvammille tekoälyjärjestelmille.

Opas ChatGPT -kielimalleihin – yhteenveto

ChatGPT-mallien kehittäminen on kiehtova ja nopeasti kehittyvä alue, jolla on valtava potentiaali muuttaa tapaamme hyödyntää tekoälyä. Ensimmäisestä GPT-3.5-mallista aina uusimpaan GPT-4-malliin ja siitä luotuun erikoisversioon eli GPT-4 Turboon, nämä kielimallit ovat osoittaneet jo merkittäviä kykyjä luonnollisen kielen käsittelyssä, keskustelussa ja sisällöntuotannossa.

Kun odotamme jo innolla GPT-5-mallia, on kaikille selvää, että ChatGPT:n matka on vielä pitkä ja mielenkiintoinen. Vastuullisen kehittämisen omaksuminen ja helpompi saavutettavuus antavat OpenAI:lle mahdollisuuden kehittää innovaatioita, parantaa ihmisen ja tietokoneiden yhteistyötä sekä avata uusia mahdollisuuksia laajemmin eri toimialoilla.

Opas ChatGPT -kielimalleihin – UKK

Mikä ChatGPT-malli minun tulisi valita?

Mitä mallia ChatGPT 4 käyttää?

Onko GPT-5 tulossa?

Mikä GPT-malli on paras?

Samankaltaiset termit

Matti Laurila
Teknologia- ja taloustoimittaja
Matti Laurila
Teknologia- ja taloustoimittaja

Matti työskentelee sisällöntuotannon parissa ja on vuosien ajan seuraillut kryptovaluuttojen maailmaa ja niihin liittyviä ilmiöitä. Hänen erityinen mielenkiintonsa kohdistuu metaverseen, NFT:ihin ja yleisesti teknologiaan.