Napredek empatične umetne inteligence: LLaMA 2, GPT-4, Claude-2
Jezikovni modeli (LLM) so zelo hvaljeni in priljubljeni pri obdelavi in razumevanju naravnega jezika. Izboljšujejo naše razumevanje jezika in omogočajo delovanje inteligentnih sistemov. Znani modeli, kot so GPT-3, T5 in PaLM, lahko posnemajo ljudi, berejo, ustvarjajo besedila, kodirajo, prevajajo jezike in povzemajo. Modeli LLM so usposobljeni na obsežnih podatkih in razumejo zapletenost človeškega jezika. Najuspešnejši modeli so Llama 2, GPT-4 in Claude-2. Imajo izjemne zmogljivosti.
Llama-2
Meta je v sodelovanju z Microsoftom pravkar predstavila LLaMA 2, posodobljeno različico jezikovnega modela LLaMa. Ta novi model lahko tekoče razume in ustvarja vsebine v številnih jezikih. LLaMA 2 je napredek v primerjavi z izvirnim modelom Llama, zlasti v njegovih večjezičnih zmogljivostih. Licencira se lahko tako za raziskovalne kot poslovne namene, kmalu pa bo na voljo prek Microsoft Azure in Amazon SageMaker.
Ena od glavnih značilnosti LLaMA 2 je znanje več kot 200 jezikov, kar olajša sporazumevanje med različnimi narodi in kulturami. Zdaj je bolj globalno dostopen. Poleg tega je LLaMA 2 izboljšal svojo analizo kulturnega konteksta, kar mu omogoča pripravo občutljivejših odgovorov, ki upoštevajo kulturne subtilnosti in občutljivost uporabnikov.
Sposobnost modela, da uporablja znanje, pridobljeno v enem jeziku, za izboljšanje razumevanja in produkcije v drugih jezikih, je izjemna. Z uporabo velike količine podatkov, ki jih je obdelal v različnih jezikih, je LLaMA 2 postal zelo prilagodljiv in učinkovit jezikovni model.
GPT-4
GPT-4 je najnovejša različica, ki v nasprotju z različico GPT 3.5, ki je sprejemala samo besedilo, omogoča tako besedilne kot slikovne vnose. V primerjavi s prejšnjimi različicami velja za bolj obvladljivo, saj uporablja arhitekturo transformatorja, ki zaradi zanesljivosti in kreativnosti prikazuje delovanje, podobno človeškemu.
Edinstvenost GPT-4 je v tem, da na njegovo velikost in zapletenost vpliva neprimerljivo več dejavnikov. To mu omogoča obdelavo in analizo velikih količin podatkov z izjemno učinkovitostjo. Model je odličen pri zajemanju zapletenih vzorcev, odvisnosti in povezav v podatkih, zaradi česar je besedilo bolj koherentno in kontekstualno ustrezno.
Prefinjena arhitektura modela GPT-4 je zelo podobna človeškemu razumevanju, kar mu omogoča, da v vhodnem besedilu prepozna subtilnosti in kontekstualne namige. K tej zmožnosti prispevajo obsežni podatki za usposabljanje in napredne nevronske mreže. Kljub izjemni velikosti in zapletenosti GPT-4 ohranja odlično hitrost odzivanja, kar zagotavlja nemoteno interakcijo z uporabnikom in uporabnost na različnih področjih.
Claude-2
Claude-2, izjemen jezikovni model umetne inteligence, je bil zasnovan z velikim poudarkom na empatiji in čustveni inteligenci. Njegova izjemna sposobnost razumevanja in repliciranja človeških čustev je revolucionarna. To lahko spremeni interakcije med ljudmi in stroji. Z zmogljivostjo obdelave do 1.00.000 žetonov (kar ustreza 75.000 besedam) je Claude-2 zelo učinkovit.
Glavna prednost Clauda-2 je njegova čustvena inteligenca. Prepozna čustva, izražena v besedilu, kar mu omogoča razumevanje uporabnikovega čustvenega stanja med pogovori. Z razumevanjem čustev lahko Claude-2 posnema človeško empatijo, sočutje in občutljivost ter tako izboljša kakovost interakcij. Analizira uporabljene besede in splošni čustveni ton pogovora. Prilagodi besednjak in ton, da se ujemata z uporabnikovimi čustvi. To omogoča bolj prilagojene in pronicljive dialoge.
Ena od ključnih aplikacij empatije v programu Claude-2 je pomoč na področju duševnega zdravja. Lahko služi kot virtualni spremljevalec tistim, ki doživljajo stres, tesnobo in čustvene izzive. Poleg tega ga je mogoče uporabiti v sektorju storitev za stranke in tako ustvariti bolj pozitivne in zadovoljujoče odnose s strankami. Z razumevanjem in odzivanjem na čustva strank lahko njihove težave obravnava z empatijo in sočutjem, kar vodi k večji zvestobi in zadovoljstvu strank.
Pri reševanju Rubikove kocke so bili vsi trije modeli različno uspešni, ko so morali napisati argument, kar kaže na to, da bi celo superinteligenca lahko imela težave s to nalogo.
Vir Foto: Pexels