Forskellige GPT-modeller af ChatGPT

GPT-modeller (Generative Pre-Trained Transformer) er avancerede kunstige intelligenssystemer udviklet af OpenAI. Disse modeller er designet til at forstå og generere menneskelignende tekst, så de kan udføre forskellige opgaver som at skrive, opsummere, oversætte, kode og besvare komplekse forespørgsler. En af de mest populære anvendelser af GPT-modeller er ChatGPT, en samtale-AI-platform, der bruger GPT til at interagere med brugerne på en naturlig og intuitiv måde.

ChatGPT er blevet et transformerende værktøj til personlig og professionel brug, der tilbyder hjælp inden for områder som kundesupport, uddannelse, kreativ skrivning og teknisk problemløsning. Med sin evne til at generere kontekstuelt præcise og meningsfulde svar demonstrerer ChatGPT GPT-modellernes styrke og alsidighed i omdefineringen af menneske-computer-interaktioner.

Hvordan fungerer GPT-modeller?

GPT-modeller fungerer ved hjælp af Transformer-arkitekturen, et neuralt netværksdesign, der er skræddersyet til naturlige sprogbehandlingsopgaver. På et højt niveau kan processen opdeles i følgende trin:

Forudgående træning: Modellen prætrænes på et omfattende datasæt fra bøger, artikler og onlinekilder. I denne fase lærer den sprogets struktur, grammatik og semantik. Den bruger uovervåget læring til at forudsige det næste ord i en sætning baseret på konteksten af de foregående ord.

Tokenisering: Tekstinput opdeles i mindre enheder kaldet tokens (f.eks. ord eller underordnende ord). Disse tokens behandles for at forstå deres kontekstuelle betydning.

Opmærksomhedsmekanisme: Ved hjælp af en mekanisme kaldet selvopmærksomhed analyserer modellen relationer mellem tokens og forstår, hvordan hvert token interagerer med andre i en given sekvens. Det gør det muligt for modellen at forstå kontekst og nuancer effektivt.

Transformeringslag: Flere lag af transformatorer behandler input-tokens for at forfine forståelsen og repræsentationen af sprog. Disse lag gør det muligt for modellen at håndtere komplekse og kontekstuelle relationer.

Finjustering (valgfrit): Efter prætræning kan modellen finjusteres på specialiserede datasæt til specifikke applikationer, hvilket gør den mere domænerelevant.

Inferens: Under inferens (brugerinteraktion) genererer modellen output ved at forudsige det næste token iterativt baseret på inputsekvensen og dens forståelse af konteksten.

Funktioner ved GPT-modeller

Generative kapaciteter: GPT-modeller genererer menneskelignende tekst, hvilket gør dem i stand til at producere kreative og kontekstuelt præcise outputs.

Præ-trænet på omfattende data: Disse modeller er trænet på et massivt korpus af forskellige data, så de kan lære sprogmønstre og generel viden effektivt.

Transformer-arkitektur: De er afhængige af transformerende neurale netværk, som udmærker sig ved at forstå kontekst og relationer mellem ord.

Multimodale evner (seneste versioner): Avancerede modeller som GPT-4 kan behandle både tekst og billeder, hvilket udvider deres anvendelsesmuligheder.

Kontekstuel forståelse: Generative AI-modeller som disse GPT-modeller kan håndtere lange tekstinput og bevare sammenhængen og relevansen på tværs af samtaler eller opgaver.

Finjustering: De kan finjusteres til specifikke applikationer eller brancher, f.eks. sundhedspleje, uddannelse eller videnskabelig forskning.

Hvad er ChatGPT-modelvælgeren?

Brugere kan prøve ChatGPT gratis. På det gratis niveau har brugerne adgang til GPT-4o mini og begrænset adgang til GPT-4o. Betalende ChatGPT-brugere kan dog skifte til flere modeller, der tilbydes af OpenAI. Hvis du er ChatGPT Plus-, Pro-, Team- eller Enterprise-bruger, kan du skifte mellem GPT-4- og GPT-o1-modellerne. Alle modeller undtagen GPT-4o med Canvas kan bruges i grænsefladen. GPT-4o med Canvas, som er en betamodel, åbner et separat vindue under skrivning og kodning.

En anden mulighed, der er tilgængelig i modelvælgeren, er midlertidig chat. Når en bruger skifter til midlertidig chat, vises ingen samtale i historikken eller kan bruges til at træne OpenAI-modellerne. OpenAI kan dog beholde en kopi af chatten i op til 30 dage.

Udforskning af GPT-3.5-rammen bag ChatGPT

Kerneteknologien i ChatGPT er baseret på GPT-3.5-rammen. Det har spillet en afgørende rolle i forbedringen af færdighederne inden for naturlig sprogbehandling og -generering. Efterhånden som teknologien udviklede sig, blev den opgraderet til GPT-3.5 Turbo, som i øjeblikket er tilgængelig i API’en. ChatGPT er kommet med mere avancerede modeller, der er designet til særlige anvendelser.

GPT-3.5 Turbo

GPT-3.5 Turbo er en alsidig AI-sprogmodel, der er i stand til at generere naturligt sprog og kode. Den er optimeret specifikt til chatbaserede applikationer ved hjælp af Chat Completions API, men er lige så effektiv til en række andre opgaver end chat. Fra juli 2024 anbefales det at bruge gpt-4o-mini i stedet for gpt-3.5-turbo på grund af dens omkostningseffektivitet, multimodale evner og sammenlignelige hastighed. På trods af dette er gpt-3.5-turbo fortsat tilgængelig til brug i API’en.

gpt-3.5-turbo består af flere versioner, der er skræddersyet til forskellige funktioner. Den primære version, gpt-3.5-turbo-0125, giver øget nøjagtighed i formateringen af svar og løser et tidligere problem med tekstkodning i ikke-engelsksprogede funktionskald. Den har et stort kontekstvindue på 16.385 tokens og et maksimalt output på 4.096 tokens, hvilket gør den velegnet til komplekse og lange opgaver.

En anden version, gpt-3.5-turbo-1106, er designet til at udmærke sig ved at følge instruktioner, håndtere JSON-baserede outputs, sikre reproducerbare svar og lette parallelle funktionskald. Disse avancerede funktioner gør den ideel til strukturerede og præcise opgaver. Både gpt-3.5-turbo-0125 og gpt-3.5-turbo-1106 har identiske token-grænser, hvilket sikrer konsistens på tværs af versionerne.

Endelig giver gpt-3.5-turbo-instruct-modellen samme muligheder som den ældre GPT-3-serie. Den er kompatibel med den ældre Completions API og tilbyder et kontekstvindue på 4.096 tokens og det samme maksimale output. Denne version er særligt velegnet til ældre systemer eller specifikke brugssituationer, der kræver Completions API i stedet for Chat Completions.

o1-modeller

o1-modellerne blev introduceret den 12. december 2024 til ChatGPT Plus- og Team-brugere. o1-modellerne udmærker sig ved komplekse problemer, der kræver ekstra tænkning. Når man bruger o1- eller o1-mini-modellen, kan brugerne se tankeprocessen bag svaret ved at åbne rullemenuen over svaret. Disse modeller er ideelle til tidlig strategiudvikling. De kan også være nyttige for undervisere i forbindelse med kursusudvikling og for studerende i forbindelse med kursusvejledning. o1-mini-modellen er i stand til at forstå kompleksiteten i kodningsproblemet og giver en trinvis opdeling af løsningen. OpenAI o1-modellen er også i stand til at analysere billeder og levere hele front-end-koden til at bygge en mock-up. Den hurtige prototyping af front-end-kode ved at omdanne UX-designs til funktionelle kodestykker fremskyndes af denne model.

o1 og o1-mini kom ud som preview-modeller. Men den 5. december 2024 flyttede OpenAI o1 ud af preview og ud til Plus- og Team-brugere. Den nye o1-version udrulles til Enterprise og Edu den 12. december 2024.

o1 Pro Mode, som er en eksklusiv funktion i ChatGPT Pro, tilbyder en forbedret version af o1-modellen med større nøjagtighed og avancerede muligheder. Den er designet til komplekse, beregningskrævende opgaver og giver ekstra beregningskraft, der er ideel til områder som matematik, kodning og videnskabelig forskning. Den bevarer o1-modellens multimodale input og billedforståelse og giver et betydeligt løft i behandlingskapaciteten til krævende anvendelser.

En vigtig funktion i O1 Pro Mode er dens bevidste tilgang til at løse komplekse problemer, som kan kræve mere behandlingstid. For at forbedre brugeroplevelsen inkluderer ChatGPT en statuslinje, der giver gennemsigtighed i svartider, mens den udnytter avanceret beregningsstyrke til nøjagtige og indsigtsfulde resultater.

o1-mini-modellerne har ikke adgang til avancerede værktøjer og funktioner som hukommelse, brugerdefinerede instruktioner, filoverførsler, der ikke er relateret til synsfunktioner, webbrowsing, GPT’er og stemme. Brugerne skal skifte til GPT-4o for at få adgang til disse værktøjer.

API’erne o1 og o1 mini er forskellige med hensyn til kapacitet, ydeevne og ressourceforbrug. o1-modellen tilbyder avanceret ræsonnering til komplekse opgaver, mens o1-mini er en lille og billigere optimeret version til bedre svar. På grund af omfattende træning klarer o1-modellerne sig bedre på meget komplekse opgaver. Men o1-mini kan være bedre end o1, når det drejer sig om kodningsopgaver. Dette er grunden til, at o1-mini er ideel til applikationer, der prioriterer hastighed og omkostningseffektivitet. Kontekstvinduet for o1 og o1-mini er 32K.

GPT-4 Turbo og GPT-4

GPT-4 Turbo er en avanceret version af OpenAI’s højintelligente GPT-model, der er designet til at tilbyde forbedret ydeevne og effektivitet i Chat Completions. Den bygger på sine forgængeres evner, samtidig med at den har fokus på at generere output af høj kvalitet. Den seneste version af GPT-4 Turbo har en vidensgrænse på december 2023, hvilket sikrer, at den giver nøjagtige og relevante oplysninger.

En af de vigtigste funktioner i GPT-4 Turbo er det imponerende kontekstvindue på 128.000 tokens, som gør det muligt at håndtere omfattende samtaler eller behandle store dokumenter med lethed. Den kan generere op til 4.096 tokens i et enkelt svar, hvilket gør den yderst velegnet til komplekse forespørgsler eller opgaver, der kræver detaljerede forklaringer. Modellen er tilgængelig i flere versioner, herunder gpt-4-turbo-2024-04-09, som repræsenterer en opdateret og optimeret iteration. Derudover viser preview-versioner som gpt-4-turbo-preview, gpt-4-0125-preview og gpt-4-1106-preview modellens løbende udvikling og forfinelse.

Sammen med GPT-4 Turbo fortsætter OpenAI med at understøtte GPT-4-modellen, som fortsat er et pålideligt valg til forskellige anvendelser. I modsætning til GPT-4 Turbo har GPT-4-modellen et mindre kontekstvindue på 8.192 tokens, hvilket gør den mindre i stand til at håndtere lange eller indviklede samtaler. Den kompenserer dog med en højere maksimal outputkapacitet på 8.192 tokens, hvilket gør den i stand til at give mere omfattende svar i en enkelt interaktion. Versioner af GPT-4-modellen, som f.eks. gpt-4-0613 og gpt-4-0314, fremhæver dens konstante udvikling og engagement i forbedringer af ydeevnen over tid.

GPT-4o

GPT-4o-modellen, der er kendt for sin høje intelligens og alsidighed, er OpenAI’s flagskib inden for multimodal AI. GPT-4o er designet til at håndtere en række forskellige inputtyper og accepterer tekst-, lyd-, billed- og videoinput, enten hver for sig eller i kombination. Den kan også generere svar i enhver kombination af disse formater, hvilket gør den ideel til avancerede brugsscenarier, der kræver sofistikerede værktøjer og synsbaserede funktioner. Denne funktionalitet gør det muligt for modellen at udmærke sig i opgaver som multimediebehandling, kompleks datafortolkning og interaktiv problemløsning. For nylig er der blevet integreret Picture, Search og Canvas i GPT-4o-modellen. Brugerne kan få adgang til DALL-E for at generere billeder, bruge søgefunktionen til at finde noget på nettet og Canvas til at samarbejde om skrivning og kodning.

Et særligt træk ved GPT-4o er dens integration med avancerede samtaleværktøjer og hukommelse. Den er i stand til at understøtte samtaler, der involverer brugerdefinerede instruktioner, analyse af uploadede filer, dataudforskning og browsingfunktioner. Desuden sikrer dens evne til at integrere problemfrit med ChatGPT’s hukommelsesfunktioner en mere personlig og kontekstbevidst brugeroplevelse, der tilpasser sig over tid for at give mere præcise og relevante interaktioner.

Modellen er udstyret med et imponerende kontekstvindue på 128.000 tokens, så den kan behandle og fastholde store mængder information på tværs af lange diskussioner eller indviklede arbejdsgange. Dens evne til at generere 16.384 tokens i et enkelt output sikrer detaljerede og omfattende svar, selv på de mest komplekse forespørgsler. Derudover kan GPT-4o producere strukturerede outputs, hvilket gør den særligt værdifuld til brugssager, der kræver formaterede eller organiserede data.

GPT-4o udmærker sig i matematik, naturvidenskab og kodning med forbedrede resultater på benchmarks som GPQA, MATH og MMLU, der viser stærkere ræsonnement og problemløsning. Den er også lidt mere entusiastisk med emojis.

Den nyeste version af chatgpt-4o opdaterer løbende sig selv for at indarbejde forbedringer og optimeringer, hvilket sikrer, at brugerne altid har adgang til den mest raffinerede version af modellen. Grænsen for træningsdata er udvidet fra november 2023 til juni 2024, hvilket giver mere relevante, aktuelle og kontekstuelt nøjagtige svar. Et friskere træningsdatasæt kan besvare spørgsmål, der involverer kulturelle og sociale tendenser, med mere forskning. GPT-4o-modellen søger nu mere effektivt på nettet.

GPT-4o mini

GPT-4o Mini er en kompakt, effektiv og omkostningseffektiv AI-model, der er specielt designet til fokuserede opgaver. Den er optimeret til at levere høj ydeevne til en lavere pris og reduceret latenstid. En af dens fremtrædende funktioner er dens evne til at acceptere både tekstinput og billedinput, hvilket gør den alsidig til en bred vifte af applikationer. Modellen udsender tekst, herunder strukturerede uddata, hvilket forbedrer dens anvendelighed i opgaver, der kræver organiserede eller formaterede data.

Denne model er særligt velegnet til finjustering, hvilket gør den tilpasningsdygtig til specialiserede anvendelser. Derudover giver den fleksibilitet til at destillere output fra større modeller, såsom GPT-4o, til GPT-4o Mini. Denne destillationsproces giver brugerne mulighed for at opnå resultater af samme høje kvalitet og samtidig drage fordel af lavere driftsomkostninger og hurtigere behandlingstider.

GPT-4o Mini er også kendt for sit imponerende kontekstvindue på 128.000 tokens, som gør den i stand til at behandle og fastholde en betydelig mængde information over længere samtaler eller opgaver. Desuden kan den generere op til 16.384 output-tokens, hvilket sikrer omfattende og detaljerede svar.

Den seneste opdatering, gpt-4o-mini-2024-07-18, indeholder alle de samme funktioner og præstationsbenchmarks, hvilket sikrer konsistens i resultater og pålidelighed. Vidensgrænsen for GPT-4o mini-serien er oktober 2023, hvilket sikrer, at modellen forbliver opdateret med relevante og nøjagtige oplysninger for sin tid.

GPT-4o med planlagte opgaver

Den 14. januar 2025 lancerede OpenAI en betaversion af planlagte opgaver, så brugerne kan indstille fremtidige handlinger i ChatGPT. Uanset om der er tale om engangspåmindelser eller tilbagevendende opgaver, kan ChatGPT nu håndtere anmodninger automatisk på det angivne tidspunkt.

Planlagte opgaver er oprindeligt tilgængelige i en tidlig betaversion for Plus, Pro og Teams, men forventes senere at blive udvidet til alle ChatGPT-brugere.

Konklusion

At vælge den rigtige model afhænger af dine behov og kompleksiteten af dine opgaver. GPT-4o tilbyder nøjagtighed i topklasse på tværs af benchmarks, nu forbedret med funktioner som DALL-E, Canvas, o1-argumentation og integreret søgning, hvilket gør den meget alsidig til forskellige input og output. o1-modellerne, der blev introduceret i september 2024, udmærker sig i komplicerede ræsonneringsopgaver som matematik, programmering og videnskabelige undersøgelser, mens GPT-4o mini overgår GPT-4 på disse områder, hvilket gør den ideel til tekstbaserede undersøgelser. Til opgaver, der involverer filhåndtering, som f.eks. at linke og håndtere dokumenter eller lyd, er GPT-4 det foretrukne valg. Derudover leverer o1-modeller hurtigere ræsonnementer, hvilket muliggør effektiv analytisk behandling.

Ofte stillede spørgsmål (FAQs)