ChatGPT và GPT-3 là hai trong số những mô hình xử lý ngôn ngữ tiên tiến nhất được phát triển bởi công ty nghiên cứu và phát triển trí tuệ nhân tạo OpenAI, có trụ sở tại San Francisco, California. Cả hai mô hình này sử dụng khả năng học sâu để tạo ra văn bản giống con người. Đặc biệt phù hợp cho nhiều tác vụ xử lý ngôn ngữ, bao gồm dịch ngôn ngữ, tóm tắt và tạo văn bản. Tuy nhiên, mặc dù chúng có những điểm tương đồng, nhưng cũng có điểm khác biệt giữa GPT-3 và Chatgpt quan trọng, giúp chúng phù hợp với các loại nhiệm vụ khác nhau.
Nếu bạn đang phân vân giữa việc sử dụng ChatGPT và GPT-3 để xử lý ngôn ngữ, và chưa biết mô hình nào phù hợp hơn với mục đích của bạn, thì bạn có thể đọc phần so sánh trực tiếp giữa hai mô hình này. Trong đó chúng tôi đánh giá mọi khía cạnh của chúng, từ lịch sử phát triển, cách thức hoạt động và sự phù hợp với các ứng dụng khác nhau. Hãy theo dõi các điểm khác nhau được liệt kê dưới đây để tìm hiểu thêm.
GPT-3 là gì?
Generative Pretrained Transformer 3, hay còn được viết tắt là GPT-3, là một mô hình học sâu sử dụng kiến trúc mã hóa số hóa (transformer architecture) và được huấn luyện trên một lượng dữ liệu lớn bởi OpenAI. GPT-3 có khả năng tạo ra văn bản, trả lời câu hỏi, dự đoán, và thực hiện các tác vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên khác.
GPT-3 được coi là một trong những mô hình xử lý ngôn ngữ tự nhiên tiên tiến nhất hiện nay với khả năng học tự động cao và có thể giải quyết được các tác vụ xử lý ngôn ngữ phức tạp.
Những điểm khác biệt giữa GPT-3 và ChatGPT
GPT-3 và ChatGPT là hai mô hình trí tuệ nhân tạo được phát triển bởi OpenAI, tuy nhiên chúng có những đặc điểm khác nhau.
GPT-3 là một mô hình toàn diện hơn, có khả năng sinh ra văn bản, lập trình, giải toán, dịch thuật và nhiều tính năng khác.
Trong khi đó, ChatGPT được tạo ra để hỗ trợ trả lời câu hỏi và gợi ý, với mục đích tốt hơn trong việc hỗ trợ cuộc trò chuyện hỏi đáp với người dùng.
Cụ thể hơn là những điểm khác biệt sau đây:
Thời điểm ra đời
AI ChatGPT là thế hệ thứ hai của trí tuệ nhân tạo, trong khi GPT-3 là thế hệ thứ ba. Với hơn 175 tỷ tham số, GPT-3 lớn hơn và mạnh hơn đáng kể so với những đàn anh của nó. Mô hình tạo ngôn ngữ của GPT-3 được công bố lần đầu vào tháng 6 năm 2020 và đã được phổ biến rộng rãi vào tháng 8 cùng năm đó.
Theo OpenAI, mục đích phát triển AI GPT là để cải thiện hiệu suất của các mô hình tạo ngôn ngữ bằng cách đào tạo chúng trên các tập dữ liệu lớn và sau đó tinh chỉnh chúng cho các tác vụ và ứng dụng cụ thể.
Trong khi đó, ChatGPT được phát triển dưới dạng biến thể của GPT-3.5 để tích hợp vào chatbot và các hệ thống đàm thoại khác. Kể từ khi ra mắt vào tháng 9 năm 2020, ChatGPT đã chứng minh được hiệu quả cao trong việc tạo ra các phản hồi phù hợp và mạch lạc trong nhiều ngữ cảnh khác nhau.
Chức năng
Với công nghệ học sâu và sử dụng một lượng lớn dữ liệu đào tạo, GPT-3 có khả năng xử lý đến 500 tỷ từ và số để tạo ra các phản hồi giống con người. Các doanh nghiệp có thể tùy chỉnh các phản hồi này thông qua API đơn giản hóa của mô hình để phù hợp với các nhu cầu cụ thể. Mô hình này cũng có thể sử dụng các phân tích dự đoán để dự báo nhu cầu của người dùng, đánh giá và trả lời các truy vấn cũng như đưa ra các phản hồi tự động phù hợp với ngữ cảnh của cuộc trò chuyện.
ChatGPT được thiết kế đặc biệt cho các chatbot và hệ thống đàm thoại. Mô hình có khả năng trả lời các câu hỏi dài hơn, thừa nhận sai lầm, từ chối các đề xuất không phù hợp và phản đối các khẳng định không có căn cứ. Theo OpenAI, người tạo ra nó, ChatGPT có khả năng hiệu quả phản hồi nhiều loại văn bản khác nhau, bao gồm cả phương trình toán học, luận văn lý thuyết và câu chuyện thông qua mô hình đối thoại.
Chất lượng đầu ra
Tùy thuộc vào tác vụ và ứng dụng cụ thể, chất lượng đầu ra của ChatGPT và GPT-3 có thể khác nhau. Nhưng nhìn chung, ChatGPT đạt được phản hồi có chất lượng tốt hơn cho các thông tin nhập của người dùng trong ngữ cảnh hội thoại, vì nó được thiết kế đặc biệt cho ứng dụng chatbot và được tinh chỉnh trên tập dữ liệu hội thoại được thiết kế đặc biệt cho ứng dụng chatbot.
Chất lượng đầu ra của cả ChatGPT và GPT-3 cuối cùng phụ thuộc vào chất lượng đầu vào mà chúng nhận được, vì chúng đều là các mô hình tạo ngôn ngữ. Nếu người dùng sử dụng đầu vào có cấu trúc kém, mơ hồ hoặc khó hiểu, phản hồi có thể bị thiếu sót hoặc có chất lượng thấp hơn. Ngoài ra, cả hai mô hình đều có giới hạn của công nghệ máy học và có thể tạo ra các phản hồi không hoàn toàn mạch lạc hoặc chính xác.
GPT-3 có kho dữ liệu lớn hơn
Với hơn 175 tỷ tham số và khả năng tạo ra nội dung dài tới 2048 mã thông báo, GPT-3 là một mô hình ngôn ngữ vô cùng lớn. Những con số này đòi hỏi một dung lượng lưu trữ khổng lồ, tuy nhiên, chính kích thước vượt trội cùng sự đa dạng của dữ liệu đào tạo đã khiến GPT-3 trở thành một giải pháp lý tưởng cho các ứng dụng liên quan đến xử lý ngôn ngữ tự nhiên phức tạp hơn.
ChatGPT có kích thước nhỏ hơn đáng kể so với GPT-3, tuy nhiên, mô hình hội thoại của nó làm cho nó phù hợp hơn với các ứng dụng chatbot thời gian thực bởi vì nó tạo ra các phản hồi nhanh và hiệu quả hơn so với trước đây.
ChatGPT thiên về trò chuyện
Với sự phát triển đặc biệt cho mô hình hội thoại, ChatGPT nổi bật trong khả năng tạo ra các câu trả lời đàm thoại trong nhiều trường hợp sử dụng khác nhau, bao gồm trả lời câu hỏi, tạo mã và tạo nhiều dạng nội dung bằng văn bản, cũng như viết các bài tiểu luận.
Với tài nguyên và kích thước vượt trội, GPT-3 có thể thực hiện nhiều chức năng hơn, bao gồm tạo văn bản, dịch máy và trả lời câu hỏi. Thiết kế đa năng của nó cũng mang lại cho nó các khả năng ứng dụng kinh doanh mới mà trước đây chưa từng có, bao gồm giảm nợ kỹ thuật của mã kế thừa, cải thiện khả năng tìm kiếm và khám phá sản phẩm cũng như xử lý các cuộc hội thoại dịch vụ khách hàng trong thời gian thực.
GPT-3 và ChatGPT công cụ nào tốt hơn?
Mặc dù cả hai GPT-3 và ChatGPT đều có khả năng tốt trong các chủ đề chung, nhưng vì có nhiều dữ liệu hơn, GPT-3 có thể cung cấp câu trả lời hoàn chỉnh hơn so với ChatGPT. Đặc biệt, GPT-3 có thể hoạt động tốt hơn trong các nhiệm vụ cụ thể.
Nếu cần một trợ lý trò chuyện có thể cung cấp phản hồi và gợi ý theo ngữ cảnh, ChatGPT là lựa chọn tốt hơn. Nó cũng thường nhanh và hiệu quả hơn trong các nhiệm vụ giao tiếp. Tuy nhiên, khi cần một số nội dung đòi hỏi sự phân tích, suy nghĩ và giải quyết bằng văn bản, GPT-3 là lựa chọn phù hợp hơn nhờ khả năng xử lý nhiều dữ liệu và phân tích cao hơn.
Mỗi lựa chọn có những ưu điểm riêng, do đó, bạn cần tìm hiểu để biết khi nào nên sử dụng từng loại phù hợp với nhu cầu của mình.
Tổng kết
Trên đây ATP Media cung cấp những thông tin về sự khác biệt giữa ChatGPT và GPT-3. Hy vọng bài viết này sẽ đem đến cho bạn những kiến thức hữu ích.
Nguồn tham khảo (wikipedia.org, Developer.nvidia.com…)
Bài viết liên quan:
Top Cách kiếm tiền với ChatGPT gia tăng thu nhập
ChatGPT Plus là gì? Có điểm gì khác với phiên bản ChatGPT cũ
