Was ist der Unterschied zwischen GPT-2 und GPT-3?

Ich bin sicher, dass ihr alle schon mal von GPT-2 und GPT-3 gehört habt, den beiden neuesten und besten Sprachmodellen von Google. Aber was genau sind diese Modelle und was unterscheidet sie voneinander?
Lasst uns mit GPT-2 anfangen. GPT-2 steht für Generative Pre-trained Transformer 2 und wurde im Jahr 2019 veröffentlicht. Es basiert auf dem Transformer-Modell, das eine Art neuronales Netzwerk ist, das es ermöglicht, Text zu verarbeiten und zu generieren. GPT-2 wurde mit einem riesigen Datensatz von über 100 Milliarden Wörtern trainiert und ist in der Lage, erstaunlich realistische Texte zu erzeugen.
Im Jahr 2020 hat Google GPT-3 veröffentlicht, die nächste Generation seines Sprachmodells. GPT-3 ist noch leistungsfähiger als GPT-2 und wurde mit einem noch größeren Datensatz trainiert, der über 175 Milliarden Wörter umfasst. Das bedeutet, dass GPT-3 in der Lage ist, noch realistischere Texte zu generieren und noch komplexere Aufgaben zu bewältigen.
Einer der Hauptunterschiede zwischen GPT-2 und GPT-3 ist ihre Größe. GPT-2 hat 1,5 Milliarden Parameter, während GPT-3 175 Milliarden Parameter hat. Dies bedeutet, dass GPT-3 deutlich mehr Informationen verarbeiten kann als GPT-2 und somit in der Lage ist, komplexere Aufgaben zu bewältigen.
Ein weiterer wichtiger Unterschied zwischen GPT-2 und GPT-3 ist ihre Fähigkeit, lange zusammenhängende Texte zu generieren. GPT-2 kann Texte mit einer Länge von bis zu 1.024 Wörtern generieren, während GPT-3 Texte mit einer Länge von bis zu 256.000 Wörtern generieren kann. Dies macht GPT-3 ideal für die Erstellung von Dokumenten, Drehbüchern und sogar Romanen.
Insgesamt ist GPT-3 ein deutlich leistungsfähigeres Sprachmodell als GPT-2. Es ist in der Lage, realistischere Texte zu generieren, komplexere Aufgaben zu bewältigen und längere zusammenhängende Texte zu erstellen. Wenn ihr also auf der Suche nach dem besten Sprachmodell seid, das es gibt, dann ist GPT-3 eure beste Wahl.