Czy Twoja kreatywność potrzebuje turboładowania? Czy byłeś kiedykolwiek zazdrosny o supermoce Tony’ego Starka, który w mgnieniu oka potrafi stworzyć niesamowite innowacje? Przywitaj GPT-4 – sztuczną inteligencję, która przewyższa Tony’ego Starka, bo nie wymaga specjalnego kostiumu ani bilionów na koncie! Tak, dobrze przeczytałeś. GPT-4, technologiczne cudo OpenAI, zyskuje na sile i zdobywa miliony użytkowników szybciej niż Facebook, Twitter czy Spotify! Jeśli zastanawiasz się, jak to możliwe, zanurz się w naszym artykule i poznaj sekrety osobistego Iron Mana! Jesteś gotowy na tę przygodę? Jedno jest pewne: po tym artykule, Twoje życie nigdy nie będzie takie samo.
Czy wiedziałeś, że…?
ChatGPT został uruchomiony 30 listopada 2022 r., a zdobycie 5 milionów użytkowników zajęło mu zaledwie 1 dzień.
Dla porównania:
- Twitterowi zajęło 24 miesiące, aby dotrzeć do 1 miliona użytkowników.
- Facebook osiągnął milion użytkowników w 10 miesięcy.
- Spotify trafiło do miliona użytkowników w 5 miesiącu po jego uruchomieniu.
- Instagram dotarł do miliona użytkowników w 3 miesiącu działalności.
Czym jest ChatGPT?
ChatGPT to rozmowny bot, który dosłownie uczył się na błędach ludzi. Tak, to brzmi jak wstęp do filmu science fiction, ale na szczęście nie ma planów przejęcia świata.
ChatGPT został zaprogramowany przez OpenAI i jego działanie opiera się na modelu języka o nazwie GPT (Generative Pretrained Transformer). Wykorzystuje uczenie maszynowe i jest tak dobry, jak tylko potrafi być, dzięki ogromnemu zbiorowi tekstów, które pochłonął. Mówiąc inaczej, przeczytał więcej tekstów niż każda armia bibliotekarzy mogłaby przeczytać w swoim życiu. ChatGPT nie ma świadomości ani pamięci w sensie ludzkim. Wszystko, co “wie”, to wynik nauki na podstawie danych, na których był trenowany. Nie ma dostępu do internetu*, ani nie jest w stanie aktualizować swojej wiedzy poza tym, co “nauczył się” podczas trenowania. Jego wiedza jest ograniczona do informacji dostępnych do września 2021 roku.
*Ma, ale nie potrafi wchodzić na konkretne strony internetowe i ich analizować.
W jaki sposób działa?
ChatGPT generuje odpowiedzi na podstawie prawdopodobieństwa. Podczas procesu generowania odpowiedzi, model wybiera kolejne słowa na podstawie tego, jak prawdopodobne jest ich pojawienie się po słowach, które już zostały wygenerowane. Jest to proces statystyczny, a nie oparty na zrozumieniu kontekstu w sensie ludzkim.
GPT 3 vs GPT 4
W porównaniu do GPT-3, GPT-4 wprowadza:
- Większą liczbę parametrów i warstw – oznacza to, że jest to bardziej złożony model, który teoretycznie jest w stanie lepiej radzić sobie z trudnymi zadaniami językowymi, ale również wymaga więcej mocy obliczeniowej do trenowania i korzystania z niego.
- Zaawansowane zrozumienie kontekstu, dzięki czemu odpowiada precyzyjniej i spójniej na zapytania użytkowników.
- Lepszą wydajność na dłuższych sekwencjach, utrzymując kontekst, nawet w bardzo długich tekstach.
- Wyższą dokładność w różnych zadaniach NLP (programowanie neurolingwistyczne), w tym generowaniu treści, analizie nastrojów i tłumaczeniu maszynowym.
Porównując wydajność GPT-4 i GPT-3, można wyodrębnić następujące wnioski:
- GPT-4 lepiej generuje treści, z tekstem bardziej ludzkim i adekwatnym do kontekstu.
- GPT-4 może dokładniej interpretować emocje zawarte w tekście, nawet gdy kontekst jest niejednoznaczny lub subtelny, co jest zwykle trudne dla maszyn.
- GPT-4 przewyższa GPT-3 w tłumaczeniu maszynowym, dostarczając precyzyjniejsze i naturalniejsze tłumaczenia.
- W generowaniu kodu GPT-4 jest wyraźnie lepszy, tworząc poprawne i sensowne fragmenty kodu w oparciu o podpowiedzi w języku naturalnym.
- GPT-4 jest doskonałym wyborem dla konwersacyjnej AI, tworząc spójne odpowiedzi, co czyni go idealnym dla chatbotów i wirtualnych asystentów.
Kilka ciekawych porównań
Pytając sztuczną inteligencję o to, ile waży kilogram pierza, otrzymujemy następujące odpowiedzi:
GPT 3
“Kilogram pierza, podobnie jak w przypadku innych substancji, zależy od objętości, gęstości i rodzaju pierza. Różne rodzaje pierza mają różne gęstości, co wpływa na wagę.
Przybliżona średnia gęstość pierza wynosi około 0,2–0,3 kilograma na litr. Oznacza to, że jeśli masz litr pierza o tej gęstości, będzie ważył około 0,2-0,3 kilograma.
Należy pamiętać, że pierze jest naturalnym materiałem i jego masa może się różnić w zależności od wilgotności, czystości i innych czynników. Ponadto, różne części ptaka (np. pióra z koguta, kaczki, strusia) mogą mieć różne gęstości i wagi.
W związku z powyższym, nie można podać dokładnej wagi kilograma pierza, ponieważ zależy to od wielu czynników.”
GPT 4
“Kilogram pierza waży tyle samo co każdy inny kilogram – to jest 1 kilogram. Jednak, jeśli pytasz o objętość kilograma pierza, to jest bardziej skomplikowane. Objętość kilograma pierza zależy od rodzaju pierza i stopnia jego sprasowania. W przypadku lekkiego, puszystego pierza, kilogram może zająć dużo miejsca, podczas gdy kilogram bardziej sprasowanego pierza zajmie mniej miejsca. Wszystko zależy od gęstości pierza.”
GPT 4 wydaje się być po prostu mądrzejszy. Udziela prawidłowych odpowiedzi tam, gdzie GPT 3, nie znając odpowiedzi na pytanie, potrafi wymyślać dosyć dziwne rzeczy.
Ile Chat GPT 4 wie sam o sobie?
“Na chwilę obecną, moja wiedza jest ograniczona do września 2021 roku, co oznacza, że nie mogę dostarczyć dokładnych informacji na temat specyficznych funkcji GPT-4, ponieważ nie zostały one uwzględnione w moim treningu.
Jednak, biorąc pod uwagę poprzednie modele GPT i ich ewolucję, możemy oczekiwać, że GPT-4 będzie miał funkcje podobne do swoich poprzedników, ale prawdopodobnie będzie bardziej zaawansowany.”
Czy aby na pewno jego wiedza kończy się na 2021 roku?
Czym jest prompt?
Prompt to w kontekście sztucznej inteligencji i modeli języka, takich jak GPT-4, wskazówka lub instrukcja, która informuje model, co ten ma zrobić.
Prompty są ważne, ponieważ kierują modelem i pomagają mu zrozumieć, co chcesz, aby zrobił. Bardzo szczegółowe prompty zwykle prowadzą do bardziej precyzyjnych odpowiedzi, podczas gdy prompty o wyższym stopniu ogólności mogą prowadzić do szerokiej gamy odpowiedzi.
W kontekście szkolenia modeli AI, prompty są często używane jako część danych treningowych. Model uczy się reagować na różne prompty w różne sposoby, opierając się na tym, co zobaczył w danych treningowych.
Jeśli więc chcesz rozmawiać z AI jak z człowiekiem, pamiętaj, że to, co wpisujesz jako prompt, kształtuje odpowiedź, którą dostaniesz!
Jak tworzyć prompty?
- Jasność: To jak mówienie do osoby, która nigdy nie słyszała o ironii. Musisz być prostym w komunikacji jak szef, który wyjaśnia zasady gry w golfa podczas spotkania biznesowego: “Hit the ball, get it in the hole.”
- Szczegółowość: Wyobraź sobie, że robisz zamówienie w ulubionej pizzerii. Zamiast mówić “Chcę pizzę”, powiedziałbyś “Chcę pizzę z podwójnym serem, szynką, pieczarkami, oliwkami i cienkim spodem”. Im więcej szczegółów, tym lepsza pizza… znaczy – odpowiedź.
- Struktura: Czy kiedykolwiek próbowałeś zrozumieć, co mówi dwulatek? Tak, struktura ma znaczenie. Upewnij się, że Twój prompt jest tak dobrze zorganizowany, jak prezentacja PowerPoint na spotkaniu z zarządem.
- Używanie instrukcji: To trochę jak mówienie do aktora na scenie – “Teraz bądź smutny” albo “Powiedz to jak Shakespeare”. Możesz powiedzieć AI, aby “napisał opowiadanie w stylu Agathy Christie” lub “podsumował finansowe wyniki kwartalne jak na konferencji prasowej”.
- Eksperymentowanie: Każdy biznesowiec wie, że kluczem do sukcesu jest próbowanie nowych rzeczy. Przeprowadź swój własny “zabawny” eksperyment, używając różnych promptów i sprawdzając, które dają najlepsze wyniki. To trochę jak testowanie nowych smaków lodów, tylko zamiast wanilii i czekolady, masz pytania, prośby i wyrażenia.
Pamiętaj, choć możesz czuć się jak reżyser na planie filmowym, Twoja gwiazda, AI, to nie Leonardo DiCaprio – ona nie zrozumie subtelnego kontekstu ani podtekstów, więc utrzymuj swoje instrukcje jasne i proste!
Jak szczegółowość promptu wpływa na wersję końcową?
Piszesz meta tagi jak robot? Cóż, pora na zastąpienie Ciebie prawdziwym robotem! ChatGPT-4 napisze meta opisy, które są jak billboardy na autostradzie Google, krzycząc: “Zatrzymaj się tutaj!” zamiast nudnego “Tutaj jest parking”.
Ćwiczenie
Korzystając z ChatGPT, dostępnego pod tym adresem: https://chat.openai.com/, przetestuj samodzielnie prompty używając dwóch podanych poniżej. Zauważ różnice w odpowiedzi sztucznej inteligencji oraz to, że im więcej poda się szczegółów, tym bardziej konkretna i dopasowana jest odpowiedź.
- Utwórz meta tagi dla kategorii: Bluzki, Bluzy, Golfy, Koszule, Swetry, Topy, Koszulki.
- Utwórz unikalne meta tagi dla każdej z kategorii: Bluzki, Bluzy, Golfy, Koszule, Swetry, Topy, Koszulki. Przygotuj je na potrzeby outletu internetowego marek premium, ukierunkowując teksty na niskie ceny, promocje, wyprzedaże i markowe produkty. Nie pisz kodem, wykorzystaj tekst ciągły.
To samo tyczy się: opisów produktów, tekstów marketingowych, nagłówków, treści na media społecznościowe, czy nawet oficjalnych maili lub pism.
Gdy więc zaczynasz pracę z GPT-4, zawsze pamiętaj: jest to narzędzie do współpracy. Poświęć mu trochę czasu, aby nauczyć się z nim pracować, a odkryjesz, że jest to tak, jakby mieć supermoce do pisania. Ale nie zapominaj, że każdy superbohater potrzebuje pomocy, więc zawsze sprawdzaj swoje teksty przed publikacją!
Jak bardziej dopracować te działania – Chat GPT vs OpenAI Playground
- Zastosowanie: ChatGPT jest przystępny dla szerszej publiczności, umożliwiając interakcje w naturalnym języku i wykonywanie zadań na podstawie wprowadzonych przez użytkownika poleceń. OpenAI Playground jest natomiast przeznaczony dla programistów i badaczy chcących eksperymentować z różnymi technologiami AI.
- Dostosowywanie: OpenAI Playground umożliwia użytkownikom dostosowywanie i szkolenie modeli za pomocą własnych zestawów danych. Tymczasem, ChatGPT jest mniej konfigurowalny i nie pozwala na personalizację modelu za pomocą własnych danych.
- Modele AI: OpenAI Playground oferuje dostęp do wielu różnych modeli AI, umożliwiając dopasowanie i tworzenie własnych modeli. Natomiast ChatGPT korzysta z dwóch modeli, GPT-3 i GPT-4, bez możliwości ich dostosowania.
- Interfejs użytkownika: OpenAI Playground posiada bardziej skomplikowany interfejs, umożliwiający znaczne dostosowanie modeli i wykorzystanie różnych narzędzi. ChatGPT z kolei jest prosty w obsłudze, z interfejsem opartym na naturalnym języku.
- Szkolenie modeli: OpenAI Playground umożliwia szkolenie i doprecyzowywanie modeli za pomocą własnych danych, podczas gdy ChatGPT wykorzystuje wstępnie wyszkolony model, bez możliwości dodatkowego szkolenia.
- Wykorzystanie: OpenAI Playground jest wykorzystywany do testowania, rozwijania i szkolenia modeli uczenia maszynowego, a także do integracji AI z innymi aplikacjami. ChatGPT jest zaprojektowany do wykonywania konkretnych zadań, takich jak pisanie dokumentów, tłumaczenie tekstu, prowadzenie rozmów, a nawet udzielanie spersonalizowanych rekomendacji.
Jak korzystać z interfejsu OpenAI Playground?
MODE – służy do wyboru trybu, w jakim model AI będzie działał.
- Complete (Uzupełnij): Ten tryb jest używany do generowania kontynuacji danego tekstu. Model zaczyna od podanego mu fragmentu tekstu i generuje resztę.
- Chat (Czat): W tym trybie możesz prowadzić interaktywne rozmowy z modelem. Odpowiada on na Twoje pytania lub komentarze w formie rozmowy.
- Insert (Wstaw): W tym trybie, model generuje tekst, który może być wstawiony w dowolnym miejscu w podanym fragmencie tekstu.
- Edit (Edytuj): Ten tryb jest używany do generowania propozycji edycji dla podanego tekstu. Model sugeruje zmiany, które mogą poprawić jakość tekstu.
MODEL – tutaj wybiera się konkretny model AI, z którym chce się pracować. Na przykład, GPT-4.
- gpt-4: To jest najnowsza generacja modelu GPT opracowana przez OpenAI. Jest to, jak dotąd, najpotężniejszy model, który prawdopodobnie zaoferuje najbardziej zaawansowane i dokładne wyniki.
- gpt-3.5-turbo: Jest to poprzednia generacja modelu GPT, ale z pewnymi optymalizacjami, które sprawiają, że jest “turbo” – szybszy i bardziej efektywny pod względem kosztów niż standardowy model GPT-3.
- gpt-4-0613, gpt-4-0314, gpt-3.5-turbo-16k-0613, gpt-3.5-turbo-0613, gpt-3.5-turbo-0301: Te oznaczenia prawdopodobnie odnoszą się do specyficznych iteracji lub wersji modelu GPT-4 lub GPT-3.5-turbo. Cyfry na końcu mogą wskazywać na datę wydania modelu lub na pewne specyficzne cechy modelu.
TEMPERATURE – ustawienie to wpływa na “kreatywność” odpowiedzi modelu.
- Niska temperatura (np. 0.1 – 0.3): Wybierając takie ustawienie, model wygeneruje wyniki bardziej jednolite i przewidywalne. Oznacza to, że odpowiedzi będą głównie opierać się na najczęściej spotykanych sekwencjach. Jeżeli oczekujesz prostej i bezpiecznej odpowiedzi, wybierz niską temperaturę.
- Wysoka temperatura (np. 0.7 – 0.9): Model generuje bardziej różnorodne i kreatywne wyniki. Zwiększa to prawdopodobieństwo generowania mniej typowych odpowiedzi i tworzenia bardziej unikalnych fraz. Jeśli szukasz kreatywnych pomysłów lub nietypowych odpowiedzi, użyj wyższej temperatury.
MAXIMUM LENGTH – maksymalna długość odpowiedzi modelu, wyrażona w jednostkach znaków.
- Krótkie odpowiedzi: Aby otrzymać krótszą odpowiedź, ustaw “Maximum length” na niską wartość (np. 50-60 dla odpowiedzi podobnej do tweeta).
- Długie odpowiedzi: Dla dłuższych, szczegółowych odpowiedzi ustaw wartość wyższą (np. 500-1000 dla krótkich artykułów lub esejów).
- Bardzo długie teksty: Maksymalna wartość to 2048 tokenów dla bardzo długich tekstów. Większa liczba tokenów* oznacza dłuższy czas generowania i wyższy koszt.
*Token to najmniejsza jednostka informacji, którą model językowy taki jak GPT-4 może generować lub interpretować. Może to być słowo, znak interpunkcyjny lub część słowa. Zdanie “Cześć, jak się masz?” podzielone na tokeny wygląda tak: [“Cześć”, “,”, “jak”, “się”, “masz”, “?”]. Każdy element to jeden token.
TOP P – ustawienie to wpływa na losowość wybierania słów przez model. Wyższa wartość skłoni model do rozważenia szerszego zakresu słów, podczas gdy niższa wartość skupi się na najbardziej prawdopodobnych słowach.
- Niska wartość (np. 0.1): Model bierze pod uwagę tylko niewielki zestaw najbardziej prawdopodobnych odpowiedzi (tzw. top 10%). Wygenerowane odpowiedzi będą bardziej deterministyczne, ale mogą też być mniej różnorodne.
- Wysoka wartość (np. 0.9): Model bierze pod uwagę większy zestaw potencjalnych odpowiedzi (tzw. top 90%). Odpowiedzi będą bardziej różnorodne, ale mogą być też mniej spójne i mniej precyzyjne.
- Średnia wartość (np. 0.5): To kompromis pomiędzy różnorodnością a precyzją.
FREQUENCY PENALTY – wpływa na to, jak bardzo model jest ukarany za generowanie często występujących fraz. Wyższa wartość skłoni model do unikania powtarzania tego samego.
- Niska wartość (0): Model nie otrzymuje kary za używanie często występujących słów. Odpowiedzi mogą być naturalne, ale mogą również zawierać typowe i powszechne wyrażenia.
- Wysoka wartość (2): Model jest silnie karany za używanie często występujących słów. Odpowiedzi mogą stać się bardziej unikalne i kreatywne, ale również mogą stać się mniej naturalne lub zrozumiałe, ponieważ model będzie unikać popularnych fraz.
- Średnia wartość (1): To ustawienie jest kompromisem między naturalnością a unikalnością. Model będzie próbował zrównoważyć stosowanie typowych wyrażeń z tworzeniem unikalnego tekstu.
PRESENCE PENALTY – wpływa na to, jak bardzo model jest ukarany za niewykorzystanie słów lub fraz. Wyższa wartość skłoni model do włączania bardziej unikatowych, rzadziej występujących słów.
- Niska wartość (0): Nie ma kary za używanie słów, które już pojawiły się w tekście. Model będzie generować odpowiedzi bez żadnej preferencji co do powtarzania słów.
- Wysoka wartość (2): Model będzie karany za powtarzanie słów. To może prowadzić do generowania bardziej różnorodnych odpowiedzi, ale może też utrudniać powtarzanie istotnych informacji lub tematów.
- Średnia wartość (1): Jest to kompromis pomiędzy powtarzaniem słów a generowaniem różnorodnych odpowiedzi.
Podsumowanie
Kluczowe jest zrozumienie, że nie ma jednej “najlepszej” konfiguracji ustawień dla wszystkich zadań. Każde zadanie jest inne i może wymagać unikalnego zestawu ustawień. To oznacza, że często wymagane jest eksperymentowanie i dostosowywanie ustawień do specyficznych potrzeb. Mimo że wymaga to pewnej pracy, personalizacja tych ustawień pozwala na większą kontrolę nad wyjściem modelu, umożliwiając generowanie tekstu, który jest najbardziej odpowiedni dla konkretnego zastosowania.
Obecnie w Midero trwają prace nad zwiększeniem automatyzacji za pomocą OpenAI Playground. Zadanie jest wymagające, ale jesteśmy pełni optymizmu i entuzjazmu przed tym wyzwaniem.
Więcej o OpenAI Playground już w październiku na Festiwalu SEO 2023!
[contact-form-7 id=”15691″ title=”ai_boost”]