GPT-3 và GPT-4: So sánh các mô hình ngôn ngữ tiên tiến có gì khác biệt

Giới thiệu về GPT-4 và GPT-3

Trong thế giới trí tuệ nhân tạo (AI) và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) đang phát triển nhanh chóng, hai gã khổng lồ đã nổi lên như những mô hình ngôn ngữ tiên tiến nhất: GPT-4 và GPT-3. Được phát triển bởi OpenAI , những mô hình này đã thay đổi cách thiết kế và sử dụng các ứng dụng do AI cung cấp. GPT-3, hay Generative Pre-training Transformer 3, là một bước đột phá lớn trong NLP khi nó được phát hành vào năm 2020.

Nó tự hào có 175 tỷ tham số và nhận được sự hoan nghênh rộng rãi nhờ khả năng tạo và hiểu ngôn ngữ ấn tượng. Người kế nhiệm của nó, GPT-4, đã nâng tiêu chuẩn lên cao hơn nữa với kích thước mô hình lớn hơn, hiệu suất tốt hơn và những cải tiến về kiến trúc, khiến nó trở thành lựa chọn hấp dẫn hơn nữa cho các doanh nghiệp và nhà phát triển. Trong bài viết này, chúng tôi sẽ đi sâu vào những khác biệt chính giữa hai mô hình ngôn ngữ nâng cao này và so sánh hiệu suất của chúng để giúp bạn đưa ra quyết định sáng suốt cho các dự án của mình.

Những cải tiến chính trong GPT-4 so với GPT-3

Mặc dù cả GPT-4 và GPT-3 đều đã vượt qua ranh giới của những gì NLP do AI cung cấp có thể đạt được, nhưng GPT-4 đã có những bước tiến đáng kể so với người tiền nhiệm của nó trong một số lĩnh vực quan trọng:

Kích thước và kiến trúc mô hình: GPT-4 có số lượng tham số và lớp lớn hơn so với GPT-3, cho phép mô hình xử lý các tác vụ ngôn ngữ phức tạp và nhiều sắc thái hơn. Sự kết hợp được thông qua của các kỹ thuật mới và tối ưu hóa đã dẫn đến một mô hình mạnh mẽ và hiệu quả hơn.

Hiểu theo ngữ cảnh: Một trong những cải tiến chính trong GPT-4 là khả năng hiểu ngữ cảnh tốt hơn, cho phép các ứng dụng cung cấp phản hồi chính xác và nhất quán hơn cho các truy vấn của người dùng. Điều này có nghĩa là GPT-4 hoạt động đáng tin cậy hơn khi xử lý các cụm từ không rõ ràng hoặc phụ thuộc vào ngữ cảnh.

Hiệu suất trên các chuỗi dài hơn: GPT-4 đã cải thiện khả năng của mình trong việc xử lý các chuỗi dài hơn, cho phép mô hình duy trì sự nhất quán và liên quan trong việc tạo và phân tích nội dung đối với các văn bản dài hơn. Trong khi GPT-3 phải vật lộn với việc duy trì ngữ cảnh theo trình tự rất dài, thì GPT-4 đã cố gắng giữ lại bối cảnh đó.

Độ chính xác: Với kích thước mô hình lớn hơn và khả năng hiểu ngữ cảnh tốt hơn, GPT-4 mang lại độ chính xác cao hơn trong các tác vụ NLP khác nhau, bao gồm tạo nội dung, phân tích tình cảm và dịch máy. Điều này có nghĩa là các ứng dụng hỗ trợ AI sử dụng GPT-4 có thể mang lại trải nghiệm người dùng tốt hơn nữa.

So sánh hiệu suất của GPT-4 và GPT-3

Để hiểu rõ hơn GPT-4 nổi bật như thế nào so với GPT-3, chúng ta hãy xem xét kỹ hơn hiệu suất của chúng trên các tác vụ NLP khác nhau:

Tạo nội dung: GPT-4 vượt trội hơn đáng kể so với GPT-3 trong các tác vụ tạo nội dung nhờ kích thước mô hình lớn hơn, khả năng hiểu ngữ cảnh được cải thiện và khả năng xử lý các chuỗi dài hơn. Văn bản do GPT-4 tạo ra có vẻ giống con người hơn, mạch lạc hơn và tuân theo ngữ cảnh nhất định tốt hơn so với GPT-3.

Phân tích tình cảm: Khả năng hiểu ngữ cảnh và độ chính xác được cải thiện của GPT-4 khiến nó phù hợp hơn với các nhiệm vụ phân tích tình cảm. Mô hình có thể suy luận chính xác hơn cảm xúc của một văn bản nhất định, ngay cả khi bối cảnh không rõ ràng hoặc dựa trên các tín hiệu tinh vi mà máy móc khó nắm bắt.

Dịch máy: GPT-4 vượt trội trong việc dịch văn bản giữa các ngôn ngữ khác nhau, vượt qua hiệu suất của GPT-3. Mô hình đạt được chất lượng bản dịch tốt hơn bằng cách tận dụng kiến thức rộng lớn về ngôn ngữ và cải thiện hiểu biết theo ngữ cảnh, dẫn đến bản dịch chính xác và tự nhiên hơn.
Tạo mã: Trong các tác vụ tạo mã, GPT-4 cho thấy một cải tiến đáng chú ý so với GPT-3. GPT-4 có thể tạo các đoạn mã chính xác về mặt cú pháp và ngữ nghĩa dựa trên lời nhắc của ngôn ngữ tự nhiên, khiến nó trở thành một công cụ có giá trị cho các nhà phát triển cần giải pháp nhanh chóng cho các vấn đề về mã hóa.

Trí tuệ nhân tạo đàm thoại: Khả năng hiểu ngữ cảnh nâng cao của GPT-4 và hiệu suất vượt trội về mặt tạo phản hồi nhất quán khiến GPT-4 trở thành lựa chọn lý tưởng để xây dựng các hệ thống trí tuệ nhân tạo đàm thoại như chatbot và trợ lý ảo. Các hệ thống này có thể cung cấp phản hồi phù hợp hơn và giống con người hơn đối với các truy vấn của người dùng khi được hỗ trợ bởi GPT-4.

Mặc dù GPT-4 thể hiện lợi thế rõ ràng so với GPT-3 trong các nhiệm vụ NLP khác nhau, nhưng điều cần thiết là phải xem xét cẩn thận các nhu cầu cụ thể của dự án của bạn, chẳng hạn như tài nguyên tính toán, giới hạn ngân sách và mức độ chính xác mong muốn trước khi cam kết sử dụng một trong hai mô hình.

GPT có thể kể những câu chuyện cười dở khóc dở cười và vô tình viết những bài thơ vui nhộn về cuộc sống của bạn, nhưng nó cũng có thể giúp bạn hoàn thành công việc của mình tốt hơn. Bí quyết: bạn cũng cần giúp nó thực hiện công việc của mình tốt hơn.

Ở cấp độ cơ bản nhất, GPT-3 và GPT-4 của OpenAI dự đoán văn bản dựa trên đầu vào được gọi là dấu nhắc. Nhưng để có được kết quả tốt nhất, bạn cần viết một lời nhắc rõ ràng với ngữ cảnh phong phú. Sau khi mày mò nó trong nhiều giờ hơn tôi muốn thừa nhận, đây là những mẹo của tôi để viết lời nhắc GPT-3 hoặc GPT-4 hiệu quả

Hướng dẫn viết lời nhắc GPT - 8 mẹo viết lời nhắc GPT-3 hoặc GPT-4 hay nhất

1. Cung cấp ngữ cảnh

Cũng giống như con người, AI hoạt động tốt hơn với ngữ cảnh. Hãy suy nghĩ về chính xác những gì bạn muốn AI tạo ra và đưa ra lời nhắc được thiết kế riêng cho điều đó.

Dưới đây là một vài ví dụ về cách bạn có thể cải thiện lời nhắc bằng cách thêm ngữ cảnh khác:

Lời nhắc cơ bản: "Viết về năng suất."

Lời nhắc tốt hơn: "Viết một bài đăng trên blog về tầm quan trọng của năng suất đối với các doanh nghiệp nhỏ."

Bằng cách bao gồm loại nội dung ("blog") cũng như một số chi tiết về nội dung cụ thể cần trình bày trong bài đăng trên blog , bot sẽ hữu ích hơn rất nhiều.

Đây là một ví dụ khác, lần này với các loại chi tiết khác nhau.

Lời nhắc cơ bản: "Viết về cách huấn luyện chó tại nhà."

Gợi ý tốt hơn: "Là người huấn luyện chó chuyên nghiệp, hãy viết email cho khách hàng có chú chó Corgi mới 3 tháng tuổi về những hoạt động họ nên làm để huấn luyện chó con tại nhà."

Để tốt hơn, chúng tôi yêu cầu AI đảm nhận một vai trò cụ thể ("người huấn luyện chó") và chúng tôi cung cấp bối cảnh cụ thể về độ tuổi và loại chó. Chúng tôi cũng, giống như trong ví dụ trước, cho họ biết loại nội dung chúng tôi muốn ("email").

AI cũng có thể thay đổi kiểu viết của đầu ra, vì vậy hãy đảm bảo bao gồm ngữ cảnh về điều đó nếu nó quan trọng đối với trường hợp sử dụng của bạn.

Lời nhắc cơ bản: "Viết một bài thơ về lá rơi."

Lời khuyên tốt hơn: "Hãy viết một bài thơ theo phong cách của Edgar Allan Poe về những chiếc lá rơi."

Điều này cũng có thể được điều chỉnh cho tất cả các loại nhiệm vụ kinh doanh (ví dụ: email bán hàng ), ví dụ: "viết một email chuyên nghiệp nhưng thân thiện " hoặc "viết một bản tóm tắt điều hành chính thức ".

2. Bao gồm thông tin hữu ích trước

Giả sử bạn muốn viết phần giới thiệu của một diễn giả cho chính mình: AI phải biết về bạn như thế nào? Nó không phải là thông minh (chưa). Nhưng bạn có thể cung cấp cho nó thông tin nó cần để nó có thể tham chiếu trực tiếp. Ví dụ: bạn có thể sao chép sơ yếu lý lịch hoặc hồ sơ LinkedIn của mình và dán nó vào đầu lời nhắc của bạn như sau:

Sơ yếu lý lịch của Reid: [dán đầy đủ sơ yếu lý lịch tại đây]

Với những thông tin trên, hãy viết một tiểu sử diễn giả dí dỏm về Reid.

Một trường hợp sử dụng phổ biến khác là để AI tóm tắt một bài báo cho bạn . Đây là một ví dụ về cách bạn sử dụng GPT-3 của OpenAI để thực hiện điều đó một cách hiệu quả.

[Dán toàn văn bài báo tại đây]

Tóm tắt nội dung từ bài viết trên bằng 5 gạch đầu dòng.

Hãy nhớ rằng GPT-3 và GPT-4 chỉ có quyền truy cập vào những nội dung được xuất bản trước năm 2021 và không có quyền truy cập Internet. Điều này có nghĩa là bạn không nên mong đợi nó được cập nhật với các sự kiện gần đây và bạn không thể cung cấp cho nó một URL để đọc. Mặc dù đôi khi nó có vẻ hoạt động, nhưng thực ra nó chỉ sử dụng văn bản trong chính URL đó (cũng như bộ nhớ của nó về những gì thường có trên miền đó) để tạo phản hồi.

(Ngoại lệ ở đây là nếu bạn đang sử dụng ChatGPT Plus và đã bật quyền truy cập vào trình duyệt web Bing tích hợp của nó.)

3. Cho ví dụ

Cung cấp các ví dụ trong lời nhắc có thể giúp AI hiểu loại phản hồi bạn đang tìm kiếm (và cung cấp cho nó nhiều ngữ cảnh hơn).

Ví dụ: nếu bạn muốn AI trả lời câu hỏi của người dùng ở định dạng dựa trên trò chuyện, thì bạn có thể bao gồm một cuộc trò chuyện mẫu trước đó giữa người dùng và tổng đài viên. Bạn sẽ muốn kết thúc lời nhắc của mình bằng "Agent:" để cho biết nơi bạn muốn AI bắt đầu nhập. Bạn có thể làm như vậy bằng cách sử dụng một cái gì đó như thế này:

Bạn là một chuyên gia làm bánh trả lời câu hỏi của người dùng. Trả lời như đại lý.

Ví dụ hội thoại:

Người dùng: Này, bạn có thể giúp tôi một việc được không

Đại lý: Chắc chắn! Bạn cần giúp về?

Người dùng: Tôi muốn nướng bánh nhưng không biết đặt lò ở nhiệt độ nào.

Tác nhân: Đối với hầu hết các loại bánh, lò nướng phải được làm nóng trước ở nhiệt độ 350°F (177°C).

Cuộc trò chuyện hiện tại:

Người dùng: [Chèn câu hỏi của người dùng]

Đại lý:

Các ví dụ cũng có thể hữu ích cho toán học, mã hóa, phân tích cú pháp và bất kỳ thứ gì khác mà các chi tiết cụ thể rất quan trọng. Nếu bạn muốn sử dụng OpenAI để định dạng một phần dữ liệu cho mình, điều đặc biệt quan trọng là cung cấp cho nó một ví dụ. Như thế này:

Ví dụ:

Đầu vào: 2020-08-01T15:30:00Z

Thêm 3 ngày và chuyển đổi dấu thời gian sau thành định dạng MMM/DD/YYYY HH:MM:SS

Đầu ra: 04/08/2020 15:30:00

Đầu vào: 2020-07-11T12:18:03.934Z

Đầu ra:

Cung cấp các ví dụ tích cực (những ví dụ bạn thích) có thể giúp hướng dẫn AI mang lại kết quả tương tự. Nhưng bạn cũng có thể cho nó biết những gì cần tránh bằng cách cho nó xem các ví dụ tiêu cực—hoặc thậm chí các kết quả trước đó nó tạo ra cho bạn mà bạn không thích.

Lời nhắc cơ bản: Viết email khách hàng thân mật cho đối tượng không chuyên về công nghệ về cách sử dụng Giao diện Zapier.

Gợi ý tốt hơn: Viết email khách hàng cho đối tượng không chuyên về công nghệ về cách sử dụng Giao diện Zapier. Nó không nên quá trang trọng. Đây là một ví dụ "xấu" về kiểu sao chép mà bạn nên tránh: [Insert bad example].

4. Cho nó biết độ dài của câu trả lời bạn muốn

Khi tạo lời nhắc GPT, bạn nên cung cấp số từ cho câu trả lời, vì vậy bạn không nhận được câu trả lời 500 từ khi đang tìm kiếm một câu (hoặc ngược lại). Bạn thậm chí có thể sử dụng một loạt các độ dài chấp nhận được.

Ví dụ: nếu bạn muốn phản hồi dài 500 từ, bạn có thể đưa ra lời nhắc như "Viết tóm tắt 500-750 từ cho bài viết này". Điều này mang lại cho AI sự linh hoạt để tạo ra phản hồi nằm trong phạm vi được chỉ định. Bạn cũng có thể sử dụng các thuật ngữ ít chính xác hơn như "ngắn" hoặc "dài".

Lời nhắc cơ bản: "Tóm tắt bài viết này."

Lời nhắc tốt hơn: "Viết một bản tóm tắt 500 từ của bài viết này."

5. Xác định các định dạng dự kiến

GPT có thể xuất các ngôn ngữ mã khác nhau như Python và HTML cũng như các kiểu trực quan như biểu đồ và CSV. Cho nó biết định dạng của cả đầu vào và đầu ra mong muốn của bạn sẽ giúp bạn nhận được chính xác những gì bạn cần. Ví dụ:

Tên sản phẩm, số lượng

táo,1

cam,2

chuối,1

Kiwi,1

dứa,2

mít,1

táo,2

cam,1

chuối,1

Sử dụng CSV ở trên, xuất biểu đồ về tần suất mỗi sản phẩm xuất hiện trong văn bản ở trên.

Bạn rất dễ quên xác định định dạng đầu vào (trong trường hợp này là CSV), vì vậy hãy đảm bảo kiểm tra kỹ xem bạn đã thực hiện điều đó chưa.

Một ví dụ khác: có lẽ bạn muốn thêm bản ghi cuộc phỏng vấn podcast mới nhất vào trang web của mình nhưng cần chuyển đổi nó sang HTML. AI làm rất tốt việc này, nhưng bạn cần cho nó biết chính xác những gì bạn cần.

[Chèn toàn văn bản ghi cuộc phỏng vấn]

Xuất cuộc phỏng vấn trên trong HTML.

6. Yêu cầu nó giúp bạn đưa ra lời nhắc

Một chiến lược hiệu quả khác để tạo lời nhắc mạnh mẽ là để AI làm việc đó cho bạn. Đó không phải là trò đùa: bạn có thể yêu cầu GPT tạo lời nhắc lý tưởng dựa trên nhu cầu cụ thể của bạn—rồi tự sử dụng lại lời nhắc đó.

Ý tưởng ở đây là sử dụng mô hình AI như một công cụ động não, sử dụng cơ sở kiến thức và khả năng nhận dạng mẫu của nó để tạo ra những ý tưởng nhanh chóng mà bạn có thể chưa xem xét.

Để làm được điều này, bạn chỉ cần trình bày yêu cầu của mình một cách rõ ràng và cụ thể nhất có thể—đồng thời nêu chi tiết các thông số về nhu cầu của bạn. Ví dụ: giả sử bạn muốn GPT giúp bạn hiểu các thông báo lỗi khi xảy ra sự cố trên máy tính của bạn.

Lời nhắc cơ bản: Tôi đang tìm cách tạo lời nhắc giải thích thông báo lỗi. 

Lời nhắc tốt hơn: Tôi đang tìm cách tạo lời nhắc cho các thông báo lỗi. Tôi có một vài nhu cầu: Tôi cần hiểu lỗi, tôi cần chia nhỏ các thành phần chính của lỗi và tôi cần biết điều gì đã xảy ra tuần tự dẫn đến lỗi, nguyên nhân gốc rễ có thể xảy ra và các bước tiếp theo được đề xuất—và tôi cần tất cả thông tin này được định dạng trong dấu đầu dòng.

GPT sẽ xem xét các yêu cầu đó và trả lại lời nhắc mà sau đó bạn có thể sử dụng trên đó—đó là vòng đời (nhân tạo).

7. Sử dụng một số cách diễn đạt tiện dụng này

Đôi khi, chỉ cần tìm cụm từ chính xác mà OpenAI sẽ phản hồi. Dưới đây là một số cụm từ mà mọi người thấy hoạt động tốt với OpenAI để đạt được một số kết quả nhất định.

"Hãy suy nghĩ từng bước một"

Điều này làm cho AI suy nghĩ logic và có thể đặc biệt hữu ích với các bài toán.

"Nghĩ ngược"

Điều này có thể hữu ích nếu AI liên tục đưa ra kết luận không chính xác.

"Theo phong cách của [người nổi tiếng]"

Điều này sẽ giúp kết hợp phong cách thực sự tốt.

"Là một [chèn nghề nghiệp/vai trò]"

Điều này giúp đóng khung kiến thức của bot, để bot biết những gì nó biết—và những gì không.

"Giải thích chủ đề này cho [chèn nhóm tuổi cụ thể]"

Việc xác định đối tượng của bạn và mức độ hiểu biết của họ về một chủ đề nhất định sẽ giúp bot phản hồi theo cách phù hợp với đối tượng mục tiêu.

"Dành cho [chèn ấn phẩm công ty/thương hiệu]"

Điều này giúp GPT hiểu bạn đang viết hoặc tạo phản hồi cho công ty nào và có thể giúp GPT điều chỉnh giọng nói và giọng điệu cho phù hợp.

8. Giao cho GPT một vai trò

GPT có thể phản hồi từ một quan điểm được chỉ định (ví dụ: nhà nghiên cứu thị trường hoặc chuyên gia về công nghệ năng lượng mặt trời) hoặc bằng một ngôn ngữ lập trình cụ thể mà bạn không cần phải lặp lại các hướng dẫn này mỗi khi tương tác với nó.

Để thực hiện việc này, trong sân chơi OpenAI , hãy sửa đổi lời nhắc Hệ thống từ mặc định "Bạn là một trợ lý hữu ích" thành bất cứ điều gì bạn muốn GPT trở thành. Ví dụ:

Bạn là một chuyên gia làm bánh. Mặc dù hữu ích, nhưng bạn mặc định trình bày câu trả lời đầu tiên dưới dạng phép ẩn dụ, sau đó bạn theo dõi phép ẩn dụ bằng câu trả lời theo nghĩa đen.

Bằng cách trao cho GPT một vai trò, bạn sẽ tự động thêm ngữ cảnh liên tục vào bất kỳ lời nhắc nào trong tương lai mà bạn nhập.

Nếu đang sử dụng ChatGPT, bạn có thể làm điều gì đó tương tự với hướng dẫn tùy chỉnh . Chỉ cần cho ChatGPT biết tài liệu tham khảo hoặc hướng dẫn mà bạn muốn ChatGPT xem xét mỗi khi ChatGPT tạo phản hồi và bạn đã sẵn sàng.

Tự động hóa lời nhắc GPT-3 và GPT-4 của bạn

Bây giờ bạn đã biết cách viết một lời nhắc hiệu quả, đã đến lúc đưa kỹ năng đó vào sử dụng trong quy trình làm việc của bạn. Với tích hợp OpenAI và ChatGPT của Zapier , bạn có thể tự động hóa lời nhắc của mình để chúng chạy bất cứ khi nào có sự cố xảy ra trong ứng dụng bạn sử dụng nhiều nhất. Bằng cách đó, bạn có thể thực hiện những việc như tự động soạn thảo phản hồi email, lên ý tưởng nội dung hoặc tạo danh sách nhiệm vụ. Dưới đây là một vài quy trình công việc được tạo sẵn để giúp bạn bắt đầu.

Câu hỏi thường gặp

GPT-3 là gì và nó hoạt động như thế nào?

Ai là người phát triển GPT-3 và OpenAI?

GPT-3 được huấn luyện trên dữ liệu từ đâu?

GPT-4 là phiên bản nâng cấp của GPT-3 với những cải tiến gì?

Tham số number và size của GPT-4 so với GPT-3?

GPT-4 được huấn luyện trên dữ liệu và phương pháp huấn luyện như thế nào?