Некоторые отличия различных моделей языковых моделей в системах на основе искусственного интеллекта:
- Размер модели. appmaster.io Например, GPT-4 имеет большее количество параметров по сравнению с GPT-3, что делает её более способной понимать сложный контекст и генерировать более качественный текст. appmaster.io
- Данные для обучения. appmaster.io GPT-4 обучается на более значительном и разнообразном наборе данных, чем GPT-3. appmaster.io Это позволяет модели обучаться на более широком диапазоне тем и стилей, что приводит к лучшему обобщению и более полному пониманию языка. appmaster.io
- Усовершенствование архитектуры. appmaster.io Например, в GPT-4 улучшены механизм внимания и методы оптимизации, что позволяет модели обрабатывать информацию более эффективно и результативно. appmaster.io
- Возможности тонкой настройки. appmaster.io Например, GPT-4 предлагает более продвинутые возможности тонкой настройки, чем GPT-3, что даёт разработчикам возможность настраивать модель для конкретных случаев использования и приложений. appmaster.io
Также существуют большие языковые модели (LLM) и малые модели (SLM). www.geeksforgeeks.org figure.media LLM характеризуются огромным количеством параметров, часто исчисляемых миллиардами. www.geeksforgeeks.org Они обычно демонстрируют высокую производительность при выполнении сложных задач и контекстуальное понимание. www.geeksforgeeks.org SLM благодаря своему меньшему размеру могут быстрее обрабатывать запросы и генерировать ответы, что выгодно для приложений реального времени или систем с ограниченными ресурсами. www.geeksforgeeks.org
Выбор модели зависит от конкретных требований, доступных ресурсов и особенностей использования. figure.media