2 つの人気のある AI 言語モデル、ChatGPT と GPT3 の詳細な比較

翻訳者|Zhu Xianzhong

査読者|Sun Shujuan

はじめに

言語モデルは自然言語処理 (NLP) であり、重要な要素です。一方、自然言語処理は、コンピューターが人間の言語を理解して生成できるようにすることに重点を置いた人工知能 (AI) の下位分野です。 ChatGPT と GPT-3 は、業界をリードする人工知能研究機関である OpenAI によって開発された 2 つの人気のある AI 言語モデルです。この記事では、これら 2 つのモデルのそれぞれの特徴と機能を確認し、それらがどのように異なるのかについて説明します。

ChatGPT

1.ChatGPT の概要

ChatGPT は、これまでで最も高度な会話言語モデルです。は、ソーシャル メディア、書籍、ニュース記事など、さまざまなソースからの大量のテキスト データを使用してトレーニングされます。このモデルは、テキスト入力に対して人間のような応答を生成できるため、チャットボットや会話型 AI システムなどのタスクに適しています。

2. ChatGPT の特徴と機能

ChatGPT には、NLP タスクを実行するための強力な言語モデルとなるいくつかの重要な特徴と関数があります。

1. 人間のような応答: ChatGPT は、特定の状況で人間が行うのと同様の応答を生成するようにトレーニングされています。これにより、ユーザーと人間のような自然な会話が可能になります。

2. コンテキスト認識: ChatGPT はコンテキストを維持し、会話の流れを追跡することができ、複雑な会話や複数ターンの会話でも適切な応答を提供します。

3. 大量のトレーニング データ: ChatGPT は大量のテキスト データでトレーニングされているため、さまざまな言語パターンとスタイルを学習し、多様で微妙な応答を生成できます。

3. ChatGPT と他の言語モデルの違い

ChatGPT は、次の点で他の AI 言語モデルと異なります。

まず第一に、他の多くの言語モデルはより汎用的に設計されており、より広範囲の言語関連タスクに使用できるのに対し、これは特に会話タスク用に設計されています。

第二に、ChatGPT は、ソーシャル メディアやニュース記事など、さまざまなソースからの大量のテキスト データでトレーニングされるため、より限定されたデータ セットでトレーニングされる他のモデルよりも効率的です。より幅広い言語パターンとスタイル。

最後に、ChatGPT は人間のような応答を生成するように特別に設計されており、人間のような自然な会話を必要とするタスクにより適しています。

GPT-3 または Generative Pre-training Transformer 3

1.GPT-3 概要

GPT-3 は、によって開発されました。 OpenAI 同社が開発した大規模言語モデル。このモデルは、書籍、記事、Web サイトなどのさまざまなソースからの大量のテキスト データを使用してトレーニングされます。テキスト入力に対して人間のような応答を生成できるため、言語関連の幅広いタスクに役立ちます。

2. GPT-3 の特徴と機能

GPT-3 には、NLP タスクの強力な言語モデルとなるいくつかの重要な特徴と機能があります。

n 大量のトレーニング データ: GPT-3 は大量のテキスト データでトレーニングされているため、広範囲の言語パターンとスタイルを学習できます。これにより、多様で微妙な反応を生み出すことが可能になります。

n マルチタスク: GPT-3 は、翻訳、要約、テキスト生成など、言語関連の幅広いタスクに使用できます。様々な用途に対応できる汎用性の高いモデルとなっています。

3. GPT-3 と他の言語モデルの違い

GPT-3 はいくつかの点で他の言語モデルと異なり、主に次の点に反映されています:

まず、これは現在利用可能な言語モデルの中で最大かつ最も強力な言語モデルの 1 つであり、1,750 億個のパラメータを備えています。これにより、幅広い言語パターンとスタイルを学習し、精度の高い回答を生成することができます。

第 2 に、GPT-3 はさまざまなソースからの大量のテキスト データでトレーニングされるため、より限定されたデータ セットでトレーニングされる他のモデルよりも幅広い言語パターンと機能が得られます。 。

最後に、GPT-3 は複数のタスクを実行できるため、さまざまなアプリケーションに適用できる一般的なモデルになります。

ChatGPT と GPT-3 の比較

1. 2 つのモデルの類似点

ChatGPT と GPT-3 は両方とも OpenAI によって開発された言語モデルであり、両方ともトレーニングが生成されることに基づいています。さまざまなソースからの大量のテキスト データを対象としています。どちらのモデルも、テキスト入力に対して人間のような応答を生成でき、チャットボットや会話型 AI システムなどのタスクに適しています。

2. 2 つのモデルの違い

ChatGPT と GPT-3 の間にはいくつかの重要な違いがあります。

まず第一に、ChatGPT は会話タスク専用に設計されていますが、GPT-3 は幅広い言語関連タスクに使用できるより一般的なモデルです。

第二に、ChatGPT は GPT-3 に比べて受け取るデータの量が少ないため、多様で微妙な応答を生成する能力に影響を与える可能性があります。

最後に、GPT-3 は ChatGPT よりもはるかに大きく、強力です。ChatGPT が使用したパラメーターは 15 億個のみであったのに対し、GPT-3 は合計 1,750 億個のパラメーターを使用してトレーニングされました。

現時点では、ChatGPT は、ソーシャル メディア、書籍、書籍などのさまざまなソースからの大量のテキスト データでトレーニングされた最先端の会話言語モデルであると言えます。ニュース記事などこのモデルは、テキスト入力に対して人間のような応答を生成できるため、チャットボットや会話型 AI システムなどのタスクに適しています。一方、

GPT-3 は、さまざまなソースからの大量のテキスト データでトレーニングされた大規模な言語モデルです。人間のような応答を生成することができ、言語関連のタスクに幅広く使用できます。

類似点という点では、ChatGPT と GPT-3 はどちらも大量のテキスト データでトレーニングされており、テキスト入力に対して人間のような応答を生成できます。これらはすべて OpenAI 社によって開発されており、現在最も高度な言語モデルとみなされます。

ただし、2 つのモデルにはいくつかの重要な違いがあります。たとえば、ChatGPT は会話タスク用に特別に設計されていますが、それに比べて GPT-3 はより汎用的で、より広範囲の言語関連タスクに使用できます。さらに、ChatGPT は、より広範囲の言語パターンとスタイルに基づいてトレーニングされているため、GPT-3 よりも多様で微妙な応答を生成します。

どのモデルをいつ使用するかという点では、ChatGPT は、チャットボットや会話型 AI システムなど、自然で人間のような会話が必要なタスクに最適です。一方、GPT-3 は、テキストの生成や翻訳など、一般的な言語モデルを必要とするタスクに最適です。

概要

つまり、ChatGPT と GPT-3 の違いを理解することは、自然言語処理タスクにとって非常に重要です。どちらのモデルも非常に高度で、人間のような応答を生成することができますが、それぞれ異なる長所があり、それぞれが異なる種類のタスクに最適です。これらの違いを理解することで、特定の NLP 開発ニーズを満たすためにどのモデルを使用するかについて、より多くの情報に基づいた選択を行うことができます。

翻訳者紹介

Zhu Xianzhong 氏、51CTO コミュニティ編集者、51CTO エキスパートブロガー、講師、濰坊市の大学のコンピューター教師、フリーランスプログラミング業界のベテラン。

原題: ChatGPT vs. GPT3: The Ultimate Comparison 、著者: Abdullah Mangi、Irfan Rehman

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