GPT-4 supera a GPT-3 en habilidades de codificación, GPT4 parece ser en gran medida un cambio evolutivo sobre ChatGPT.
GPT-4 supera a GPT-3 en habilidades de codificación, aquí tienes una guía detallada sobre cómo GPT-4 es más robusto y hábil con la popularidad cada vez mayor de ChatGPT.
GPT-4 es más innovador y colaborativo que nunca y puede manejar problemas más complejos con mayor precisión, gracias a su amplio conocimiento general y habilidades para resolver problemas.
- Qué es GPT-4: GPT-4, el modelo de lenguaje grande más nuevo de OpenAI, ha sido lanzado. Este es un gran modelo multimodal que puede tomar imágenes y entradas de texto y producir texto. GPT-4 se creó para mejorar la “alineación” del modelo, o la capacidad del modelo para seguir los objetivos del usuario y, al mismo tiempo, ser más honesto y producir resultados menos objetables o riesgosos.
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Qué es GPT-3: en 2020, OpenAI lanzó su modelo GPT-3. El modelo tenía 100 veces más parámetros que GPT-2 y se entrenó en una muestra de texto más grande, lo que resultó en un mejor rendimiento del modelo. El modelo se perfeccionó aún más con versiones conocidas como la serie GPT-3.5, que incluía el ChatGPT centrado en la conversación.
¿GPT-4 vs. GPT-3? Apps de Inteligencia Artificial de ambas Plataformas
En general, ambos sistemas de Inteligencia Artificial logran resultados sobresalientes en una variedad de campos de aplicación de inteligencia artificial.
Si bien, GPT-4 es más potente que GPT-3, carece de escalabilidad y versatilidad. Para obtener el mejor rendimiento potencial, se debe seleccionar la mejor aplicación de IA en función de los requisitos particulares de una empresa.
Entre los posibles usos para GPT-4 están:
Creación de contenido: los modelos GPT pueden recibir cualquier tipo de aviso y comenzar a generar resultados de texto coherentes y similares a los humanos, desde poemas del siglo XVIII hasta artículos de blog contemporáneos.
Reescritura o resumen de texto: GPT puede reinterpretar cualquier forma de documento de texto y producir un resumen intuitivo porque puede generar un texto fluido similar al humano. Esto ayuda a aprender, evaluar y reformular.
Responder preguntas: una de las principales fortalezas del software GPT es su capacidad para comprender el lenguaje, incluidas las preguntas. Además, en función de los requisitos del usuario, puede proporcionar respuestas exactas o explicaciones detalladas. Esto implica que las soluciones compatibles con GPT pueden mejorar en gran medida el servicio al cliente y la asistencia técnica.
AI Chat: la tecnología Chatbot creada con el software GPT tiene el potencial de volverse extremadamente inteligente, como lo demuestra ChatGPT. Esto puede resultar en asistentes virtuales de aprendizaje automático que pueden ayudar a los profesionales a completar sus funciones independientemente del sector.
GPT-4 será más grande que GPT-3
GPT-3 no solo es solamente más grande en cuanto a la información a la que tiene acceso. Para poner su escala en contexto, GPT-3 es 100 veces más grande que su precursor, GPT-2, que ya era enorme cuando debutó en 2019.
GPT-3 tiene 175 000 millones de parámetros, diez veces más que sus rivales más cercanos. Aumentar el número de factores de GPT-2 a GPT-3 por un factor de 100 dio como resultado variaciones cualitativas. GPT-3 no solo es más potente que GPT-2, sino que es significativamente más potente.
Existe una diferencia fundamental entre las dos versiones. GPT-3 puede realizar tareas que GPT-2 no puede. Este hecho sugiere que OpenAI mantendrá este patrón, haciendo que GPT-4 sea significativamente más grande que GPT-3 para descubrir nuevas diferencias cualitativas.
¿Qué modelo es mejor?
GPT-4 y GPT-3 son tecnologías potentes que se pueden usar para crear texto con inteligencia artificial. Aunque los dos se consideran comparables, existen algunas diferencias importantes entre ambos.
Ambos modelos tienen ventajas y desventajas cuando se comparan entre sí. En primer lugar, debido a su conjunto de parámetros más pequeño y una menor cantidad de registros, GTP-3 puede manejar problemas fundamentales más fácilmente que GTP-4.
Como resultado, a menudo es preferible usar GTP-3 en lugar de GTP-4 para tareas fundamentales. Sin embargo, para tareas más desafiantes, se requiere un conjunto de parámetros más grande y más conjuntos de datos; aquí es donde brilla GTP-4.
Como consecuencia, no existe un acuerdo general sobre qué técnica es superior para tareas simples, GTP-3 puede ser útil. Sin embargo, para problemas más difíciles, a menudo se sugiere GTP-4 cuando la precisión de los hallazgos es una prioridad.
Ambos modelos tienen una importante relevancia en el mundo del aprendizaje automático pero la clave para seleccionar el mejor enfoque para su caso de uso en particular, es siempre el de cada preferencia personal.
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