最後更新於 2023 年 3 月 22 日
是時候進行經典的“TNGD”對決了——這次是兩個 AI 模型的戰鬥，GPT-3 Vs。 GPT-2。
GPT，即生成式預訓練變形金剛，已經成為一個非常熱門的話題，尤其是在科技界。這是因為這些程序越來越有能力解決人類問題並減輕多任務處理的負擔。他們的兩個成功模型 GPT-3 和 GPT-2 在世界範圍內受到技術和非技術領域的讚賞。
所以，如果你不是熟悉它們或對哪種型號更好感到困惑，不用擔心。我們涵蓋了它，所有關鍵信息如下。
什麼是 GPT-2?
OpenAI 於 2019 年發布了 GPT-2 作為 AI 語言模型。這是一個開源 AI 模型，經過 15 億個參數的訓練，可以預測任何句子的下一個單詞。
此外，GPT-2 還可以藉助深度算法學習來創建人類文本。這使它能夠學習生成文本所需的所有上下文。從那時起，它就被用於企業、教育和政府機構，以幫助編寫否則難以管理的任務。
什麼是 GPT-3?
GPT-3是一個人工智能網絡程序，仍在全球範圍內受到廣泛關注。 OpenAI 還開發了 GPT-3。由於其規模和規模，人們普遍認為它比其前輩要好得多。在最近發布 GPT-4 之前，它是世界上最先進、最強大的開源 NLP 模型。
相對於15億個GPT-2，它有1750億個參數，還有45GB的數據。因此，它可以生成類似人類的文本輸出，像人類一樣回答查詢或問題，翻譯、創建代碼，甚至以簡單的方式總結事物。與其前身不同，它可以產生的結果更準確、更連貫，相關性也更高。
GPT-3 和 GPT-2 之間的區別
那麼 GPT-3 與GPT-2? GPT-3 使用大量文本數據進行訓練。這就是為什麼它比 GPT-2 有更少的錯誤。然而，大小是 GPT-2 和 GPT-3 之間的主要區別。 GPT-2 只有 15 億個參數，比 GPT-3 的 1750 億個參數少 116 倍。這就是為什麼它在預測句子的下一個單詞時在準確性、相關性和凝聚力方面表現得更好。
它在回答問題、理解我們的自然語言方面比 GPT-2 表現得特別好，以及事物的總結。
除此之外，更吸引人的是 GPT-3 可以提供的一些新的很酷的功能。這包括情感分析、實體鏈接，甚至語義搜索。所有這些特性共同改善了其在不同應用程序中的用戶體驗。
GPT-3 和 GPT-2 的局限性
儘管這兩種 AI 語言模型都取得了巨大的成功，但它們仍然具有一些限制。這些 GPT 需要更有能力處理長而復雜的語言結構。假設您在句子或單詞的上下文中使用它們，這些句子或單詞主要包括醫學、金融或文學等專業領域的單詞。這兩個模型只有在事先經過充分訓練的情況下才能提供準確的結果。
此外，由於這兩個模型都有數十億個參數，因此它們需要驚人數量的計算機資源。因此，可能會有更好的解決方案讓大眾共同訓練或運行它們。
結論
GPT-3 與 GPT-2 的結果時間到了。
GPT-2 發布之時無疑大受歡迎。由於它可以幫助許多用戶預測句子中所需的單詞，因此在政府層面的使用甚至變得很普遍。然而，由於它需要更準確、更有凝聚力或處理複雜的問題，因此需要一個更好的模型，GPT-3 儘管有其局限性，但還是實現了這一點。