Aplikacje ChatGPT

Wejdź na wyższy poziom z inteligentnymi programami - generatory, boty i wiele innych!

Konrad Mach

Spis treści

1. Wprowadzenie

Historia i rozwój sztucznej inteligencji

Przegląd modeli językowych: od GPT-1 do GPT-4

Podstawy działania GPT-4

Zastosowania modeli językowych w technologii i biznesie

2. Pierwsze kroki z GPT-4 i ChatGPT

Konfiguracja środowiska deweloperskiego

Podstawy API OpenAI

Bezpieczeństwo i etyka w wykorzystaniu AI

3. Budowanie podstawowych aplikacji z GPT-4

Tworzenie prostego chatbota

Automatyczne generowanie treści

Personalizacja odpowiedzi AI

4. Zaawansowane techniki programowania

Optymalizacja wydajności i kosztów

Integracja z innymi usługami i API

Tworzenie kontekstowych i interaktywnych aplikacji

5. Projektowanie inteligentnych chatbotów

Analiza potrzeb użytkownika i projektowanie dialogów

Implementacja i trening specjalistycznych modeli

Testowanie i iteracyjne ulepszanie chatbotów

6. Generatory treści oparte na GPT-4

Automatyczne tworzenie artykułów i postów na blogach

Generowanie kreatywnych treści: opowiadań, poezji, scenariuszy

Wykorzystanie GPT-4 w edukacji i naukach humanistycznych

7. Innowacyjne projekty z GPT-4

Rozwiązania dla biznesu i e-commerce

Aplikacje edukacyjne i narzędzia do nauki

Projekty badawcze i eksploracja nowych możliwości

8. Przyszłość technologii opartych na AI

Trendy i kierunki rozwoju sztucznej inteligencji

Wpływ AI na społeczeństwo i rynek pracy

Etyczne i prawne aspekty wykorzystania AI

9. Podsumowanie i zakończenie

Kluczowe wnioski i najlepsze praktyki

Inspiracje do dalszej nauki i eksperymentowania

Zachęta do tworzenia

1. Wprowadzenie

Historia i rozwój sztucznej inteligencji

Historia sztucznej inteligencji rozpoczyna się w połowie XX wieku, kiedy to grupa wybitnych naukowców podjęła pierwsze próby nauczania maszyn myślenia analogicznego do ludzkiego. Ten ambitny projekt narodził się z fascynacji możliwościami, jakie niosła ze sobą automatyzacja i komputeryzacja, zainspirowany pracami pionierów takich jak Alan Turing, którego test Turinga z 1950 roku do dziś pozostaje kamieniem milowym w dyskusji na temat sztucznej inteligencji. Turing, sugerując, że maszyna może być uznana za inteligentną, jeśli jej działania są nieodróżnialne od działań człowieka, otworzył drzwi dla intensywnych badań w tej dziedzinie.

W latach 50. i 60. XX wieku, na fali optymizmu i finansowania, doszło do licznych przełomów, w tym do powstania pierwszych programów, które potrafiły grać w szachy czy rozwiązywać algebraiczne problemy symboliczne. John McCarthy, który wprowadził termin "sztuczna inteligencja" w 1956 roku podczas konferencji w Dartmouth, przewodził badań nad językami programowania wysokiego poziomu, takimi jak Lisp, co ułatwiło tworzenie złożonych algorytmów AI. Te wczesne eksperymenty ukazywały potencjał sztucznej inteligencji, ale również naświetlały ograniczenia technologii tamtych czasów.

Rozwój komputerów w latach 70. i 80. przyniósł ze sobą potężniejsze narzędzia do eksploracji AI, w tym algorytmy uczenia maszynowego, które pozwoliły na automatyczne udoskonalanie się maszyn dzięki doświadczeniu. Wzrost mocy obliczeniowej i pojawienie się algorytmów uczenia głębokiego w latach 90. znacząco przyspieszyły możliwości sztucznej inteligencji, umożliwiając tworzenie coraz bardziej zaawansowanych systemów zdolnych do rozpoznawania mowy, obrazów i przetwarzania języka naturalnego.

Przełomem okazał się rok 1997, kiedy to sztuczna inteligencja pokonała mistrza świata w szachach, Garry’ego Kasparova. To wydarzenie pokazało światu, że maszyny mogą nie tylko naśladować, ale i przewyższać ludzkie umiejętności w konkretnych zadaniach. Kolejne lata przyniosły rozwój sieci neuronowych, które inspirowane są działaniem ludzkiego mózgu, co umożliwiło dalsze zwiększanie efektywności algorytmów uczenia maszynowego.

Wejście w XXI wiek zaznaczyło erę, w której sztuczna inteligencja stała się nieodłączną częścią codziennego życia. Systemy rekomendacji, asystenci głosowi, autonomiczne pojazdy czy algorytmy analizujące duże zbiory danych – wszystko to stało się możliwe dzięki dalszemu rozwojowi AI. Na szczególną uwagę zasługują osiągnięcia w dziedzinie uczenia maszynowego i uczenia głębokiego, które umożliwiły tworzenie systemów zdolnych do uczenia się z nieustrukturyzowanych danych w sposób niespotykany dotąd.

Rozwój technologii GPT (Generative Pre-trained Transformer) zrewolucjonizował zastosowania AI w przetwarzaniu języka naturalnego, umożliwiając tworzenie coraz to bardziej zaawansowanych modeli językowych. Debiut GPT-3, a następnie GPT-4, pokazał niezwykłą zdolność maszyn do generowania tekstów, które w swojej jakości są porównywalne z ludzkimi wypowiedziami, otwierając nowe możliwości w automatyzacji, edukacji, a także w tworzeniu aplikacji z wykorzystaniem sztucznej inteligencji.

Dzisiejsze zastosowania sztucznej inteligencji są wszechstronne i głęboko zakorzenione w wielu aspektach życia codziennego oraz różnych branżach przemysłu. Od analizy danych medycznych, przez automatyzację procesów produkcyjnych, po rozwój autonomicznych systemów transportowych, sztuczna inteligencja kontynuuje swoją ewolucję, wzbogacając i transformując świat. Historia sztucznej inteligencji, choć zaczęła się zaledwie kilka dekad temu, pokazuje niezwykłą trajektorię rozwoju, która zmieniła sposób, w jaki ludzkość postrzega potencjał maszyn i otworzyła nowe horyzonty dla przyszłych innowacji.

Rozwój sztucznej inteligencji (AI) w kolejnych dekadach XX wieku charakteryzował się fascynującym postępem, który zmieniał percepcję możliwości maszyn. Przede wszystkim w tych latach dokonały się kroki milowe w dziedzinie algorytmów uczenia maszynowego, co było szczególnie widoczne w rozwijających się projektach skupionych na systemach eksperckich. Systemy te, oparte na wiedzy i regułach, miały za zadanie naśladować procesy decyzyjne ekspertów w określonych dziedzinach, otwierając nowe perspektywy dla przyszłości sztucznej inteligencji w medycynie, inżynierii czy finansach.

Wyraźnym przykładem tego trendu było powstanie projektu DENDRAL w latach 60., który uznawany jest za pierwszy system ekspercki. Został on opracowany w celu analizy danych spektrometrycznych i formułowania hipotez na temat możliwych struktur molekularnych związków chemicznych. Takie zastosowania AI pokazywały, że maszyny mogą nie tylko przetwarzać i analizować dane, ale również wnioskować na ich podstawie, co było ogromnym krokiem naprzód.

Równolegle do rozwoju systemów eksperckich, trwał dynamiczny rozwój języków programowania wysokiego poziomu, które były bardziej przystępne dla ludzi. Języki takie jak LISP, stworzony w 1958 roku, stały się kluczowymi narzędziami dla programistów pracujących nad sztuczną inteligencją. LISP, ze względu na swoją elastyczność i zdolność do efektywnego przetwarzania list, szybko stał się dominującym językiem w badaniach nad AI, umożliwiając tworzenie skomplikowanych algorytmów.

W dziedzinie uczenia maszynowego, pomimo początkowych trudności, zaczęły pojawiać się algorytmy zdolne do adaptacji i nauki na podstawie danych. To było o tyle przełomowe, że maszyny nie były już tylko narzędziami wykonywującymi ściśle określone instrukcje, ale zaczynały wykazywać zdolności do samodoskonalenia się na podstawie doświadczenia, co przybliżało je do sposobu uczenia się charakterystycznego dla ludzi.

Również w obszarze rozpoznawania wzorców i przetwarzania języka naturalnego poczyniono znaczne postępy. Algorytmy te zaczęły być wykorzystywane do analizy tekstu i mowy, co otwierało drogę do tworzenia interaktywnych systemów AI zdolnych do komunikacji z ludźmi w sposób bardziej naturalny.

Jednakże, pomimo tych wszystkich osiągnięć, lata 70. przyniosły ze sobą tzw. zimę AI, okres, w którym entuzjazm związany z potencjałem sztucznej inteligencji wyraźnie ostygł. Wynikało to z nadmiernych oczekiwań, które nie zostały spełnione, problemów z finansowaniem oraz technicznych ograniczeń ówczesnych komputerów. Ten okres zastoju był jednak również czasem refleksji i przewartościowania celów, co w dłuższej perspektywie okazało się kluczowe dla dalszego rozwoju AI.

W tym kontekście, analizując początki i rozwój sztucznej inteligencji, nie sposób pominąć wpływu, jaki te wczesne osiągnięcia miały na kolejne pokolenia badaczy i na kształtowanie się dziedziny AI, jaką znamy dziś. Były to fundamenty, na których zbudowano późniejsze sukcesy, w tym również rozwój algorytmów generatywnych, takich jak GPT-4 i ChatGPT, które zrewolucjonizowały sposób, w jaki interaktywne systemy AI mogą być wykorzystywane do tworzenia aplikacji. Ta podróż od prostych programów do gry w szachy i języków symbolicznych do zaawansowanych systemów zdolnych do generowania tekstów i dialogów pokazuje, jak daleko zaszliśmy - i ile jeszcze przed nami.

Przełom XXI wieku przyniósł rozkwit uczenia maszynowego i głębokich sieci neuronowych, co umożliwiło rozwój nowoczesnych systemów AI.

Rozkwit XXI wieku w dziedzinie sztucznej inteligencji (AI) jest ściśle związany z dynamicznym rozwojem uczenia maszynowego i głębokich sieci neuronowych. Te dwie technologie, choć zakorzenione w wcześniejszych badaniach, znalazły swoje prawdziwe zastosowanie i uznanie w nowym tysiącleciu, wyznaczając kierunek rozwoju nowoczesnych systemów AI.

Zasadniczo, uczenie maszynowe jest metodą, dzięki której komputery mogą uczyć się z danych bez konieczności bycia wprost zaprogramowane do wykonania określonego zadania. To właśnie uczenie maszynowe stało się podstawą dla większości dzisiejszych aplikacji AI, umożliwiając maszynom identyfikację wzorców i podejmowanie decyzji z minimalną interwencją ludzką.

Głębokie sieci neuronowe, inspirowane budową ludzkiego mózgu, zapewniają kolejną warstwę złożoności i mocy obliczeniowej. Te sieci składają się z wielu warstw neuronów, które przetwarzają wejścia, symulując w pewnym stopniu procesy myślenia charakterystyczne dla człowieka. To połączenie rozległej mocy obliczeniowej oraz zaawansowanych algorytmów uczenia maszynowego umożliwiło rozwój systemów AI, które mogą rozpoznawać mowę, interpretować obrazy, a nawet generować ludzkie teksty, co wcześniej było uznawane za niemal niemożliwe.

Przełom w dziedzinie AI został dodatkowo wzmocniony przez eksponencjalny wzrost dostępnych danych oraz postępy w mocy obliczeniowej. Wcześniejsze dekady borykały się z ograniczeniami technologicznymi, które uniemożliwiały skuteczne przetwarzanie ogromnych zbiorów danych, niezbędnych dla efektywnego uczenia maszynowego. Jednakże, początek XXI wieku przyniósł ze sobą rozwój infrastruktury obliczeniowej i technologii przechowywania danych, co umożliwiło gromadzenie, przetwarzanie i analizę danych w skali wcześniej niewyobrażalnej.

Dodatkowo, pojawienie się i rozpowszechnienie internetu otworzyło nowe ścieżki dla zbierania danych. Każda interakcja online, każde wyszukiwanie w sieci i każdy dodany do mediów społecznościowych post stawał się źródłem danych, które mogły być wykorzystane do szkolenia i ulepszania algorytmów AI.

To z kolei spowodowało, że algorytmy uczenia maszynowego stały się bardziej wyrafinowane, zdolne do analizowania i interpretowania danych z niezwykłą dokładnością. W ciągu ostatnich dwóch dekad, dzięki rozwojowi sieci neuronowych, byliśmy świadkami powstania systemów AI zdolnych do przeprowadzania skomplikowanych analiz sentymentu, automatycznego tłumaczenia języków, a nawet tworzenia realistycznych obrazów i wideo na podstawie tekstowych opisów.

Wszystkie te postępy doprowadziły do rozwoju bardziej zaawansowanych i zintegrowanych systemów AI, takich jak GPT-4 i ChatGPT, które redefiniują możliwości interakcji między człowiekiem a maszyną. Te systemy, oparte na głębokich sieciach neuronowych i karmione ogromnymi zbiorami danych, potrafią generować teksty, które są trudne do odróżnienia od tych napisanych przez ludzi, otwierając nowe horyzonty dla aplikacji AI w edukacji, rozrywce, medycynie, i wielu innych dziedzinach.

Podsumowując, przełom XXI wieku w dziedzinie sztucznej inteligencji, napędzany rozwojem uczenia maszynowego i głębokich sieci neuronowych, oraz wspierany przez eksponencjalny wzrost danych i mocy obliczeniowej, zapoczątkował erę, w której granice między możliwościami ludzkimi a maszynowymi stają się coraz mniej wyraźne. Rozwój nowoczesnych systemów AI, takich jak GPT-4 i ChatGPT, stanowi kulminację tego postępu, oferując obiecujące perspektywy na przyszłość interakcji człowieka z technologią.

Przegląd modeli językowych: od GPT-1 do GPT-4

GPT-1, zaprezentowany przez OpenAI, zaznaczył swój debiut jako przełom w dziedzinie sztucznej inteligencji, szczególnie w kontekście generatywnych modeli językowych. To, co odróżniało GPT-1 od wcześniejszych prób w tej przestrzeni, to jego zdolność do generowania tekstu, który był nie tylko gramatycznie poprawny, ale również spójny i często zaskakująco kontekstualnie adekwatny. Było to osiągnięte dzięki zastosowaniu techniki zwaną uczeniem nienadzorowanym na ogromnym zbiorze danych składających się z tekstów z Internetu, co pozwoliło modelowi zrozumieć i nauczyć się różnorodnych wzorców językowych i kontekstów.

W odróżnieniu od wcześniejszych podejść, które polegały głównie na metodach bazujących na regułach lub prostszych modelach statystycznych, GPT-1 wykorzystał architekturę transformatora, co było kluczowe dla jego zdolności do modelowania zależności długoterminowych w tekście. Ta zdolność do "zrozumienia" dłuższych fragmentów tekstu i generowania spójnego kontynuowania na ich podstawie była jednym z głównych czynników, które wyróżniły GPT-1 na tle innych dostępnych wówczas technologii.

Model ten, choć imponujący, był jednak tylko wstępem do tego, co miało nadejść. Jego sukces otworzył drzwi dla dalszych badań i rozwoju w obszarze generatywnych modeli językowych, stawiając przed sobą pytania dotyczące możliwości i przyszłego kierunku rozwoju tych technologii. Przede wszystkim pokazał potencjał uczenia maszynowego w rozumieniu i tworzeniu ludzkiego języka na poziomie, który wcześniej wydawał się niemożliwy do osiągnięcia.

Pomimo ograniczeń, takich jak mniejsza zdolność do zrozumienia bardziej złożonych lub niestandardowych zapytań i nieco mechaniczne podejście do tworzenia tekstu, GPT-1 zainaugurował erę, w której maszyny mogą nie tylko generować tekst na podstawie wcześniej nauczonych wzorców, ale również dostosowywać swoje odpowiedzi do kontekstu, z którym są konfrontowane.

To zaangażowanie w rozwoju GPT-1 i jego następców miało ogromny wpływ na dziedzinę językoznawstwa komputerowego, otwierając nowe możliwości dla automatyzacji zadań związanych z językiem, takich jak tłumaczenie maszynowe, generowanie treści, podsumowywanie tekstu i inne. Nieoceniony okazał się także potencjał tych modeli w aplikacjach, które wymagają zrozumienia intencji użytkownika i generowania odpowiedzi w naturalnym języku, co było kluczowe dla rozwoju bardziej zaawansowanych asystentów głosowych i chatbotów.

GPT-1 udowodniło, że maszyny mogą nie tylko „nauczyć się” języka z ogromnych zbiorów danych, ale również stosować tę wiedzę do tworzenia nowych, sensownych tekstów. Co więcej, otworzyło to drogę dla znacznie bardziej zaawansowanych modeli, takich jak GPT-2, GPT-3, a ostatecznie GPT-4, każdy z nich przynoszący znaczące ulepszenia zarówno pod względem jakości generowanego tekstu, jak i rozumienia bardziej złożonych i subtelnych niuansów językowych. W ten sposób, co zaczęło się od stosunkowo prostej próby stworzenia modelu generatywnego, przekształciło się w jeden z najbardziej fascynujących obszarów badań w sztucznej inteligencji, kształtując przyszłość interakcji między maszynami a ludźmi.

Rozwój modeli językowych w ostatnich latach skokowo przyspieszył, co zaowocowało postępem od GPT-2 do GPT-3, zauważalnym zwłaszcza w kontekście ich zdolności do rozumienia i generowania coraz bardziej złożonych tekstów. GPT-2, będąc następcą GPT-1, wprowadził na rynek możliwość tworzenia tekstu, który był znacznie bardziej zróżnicowany i bogaty w kontekst. Model ten był trenowany na znacznie większym zbiorze danych niż jego poprzednik, co pozwoliło na generowanie tekstu o wyższej spójności i mniejszej przewidywalności. GPT-2 zdołał zaskoczyć badaczy nie tylko jakością generowanego tekstu, ale także zdolnością do wykonywania zadań wymagających zrozumienia tekstu, takich jak odpowiedzi na pytania czy streszczanie fragmentów.

Jednakże to GPT-3 wyznaczył nową erę w ewolucji modeli językowych, oferując nieporównywalną do poprzedników skalę i wszechstronność. Przy użyciu 175 miliardów parametrów, czyli ponad stu razy więcej niż GPT-2, GPT-3 przeszedł granice tego, co uznawano za możliwe w dziedzinie generowania tekstów przez maszyny. GPT-3 wykazuje zdumiewającą zdolność do generowania tekstów, które w niektórych przypadkach mogą być trudne do odróżnienia od pisanych przez człowieka. Jego wydajność jest imponująca nie tylko w generowaniu koherentnych i kontekstualnie odpowiednich tekstów, ale także w zrozumieniu subtelnych niuansów językowych, co umożliwia tworzenie treści o wysokiej jakości w różnych stylach i formatach.

To, co wyróżnia GPT-3, poza rozmiarem, to zdolność do nauki z mniejszą ilością danych specyficznych dla danego zadania, co jest zasługą techniki zwanej few-shot learning. Dzięki temu GPT-3 potrafi wykonywać zadania, na których nie był bezpośrednio trenowany, demonstrując zrozumienie i elastyczność w przetwarzaniu języka naturalnego. GPT-3 okazał się być przełomem w takich dziedzinach jak tworzenie treści, automatyczne tłumaczenie, generowanie kodu źródłowego i wiele innych.

Wraz z wprowadzeniem GPT-3, wzrosło zainteresowanie wykorzystaniem modeli generatywnych w aplikacjach komercyjnych i konsumenckich. Jego zdolność do dostosowywania się i generowania treści w niemal każdym kontekście otworzyła nowe możliwości dla twórców aplikacji, stron internetowych i narzędzi online. Od generowania dynamicznych opisów produktów, poprzez tworzenie treści edukacyjnych, po automatyzację interakcji z klientem w formie chatbotów, GPT-3 pokazuje, że przyszłość technologii językowych jest obiecująca.

Mimo ogromnego postępu, przeskok z GPT-2 do GPT-3 również rzuca światło na wyzwania, jakie niosą za sobą tak zaawansowane modele językowe. Problemy takie jak kontrola jakości generowanych treści, uprzedzenia i stereotypy nasilone przez treningowe zbiory danych, czy rosnące wymagania sprzętowe do trenowania i uruchamiania modeli, stanowią obiekt badań i dyskusji w społeczności naukowej i technologicznej.

Nieustanny rozwój w dziedzinie modeli językowych od GPT-2 do GPT-3 pokazuje, jak szybko zmienia się krajobraz sztucznej inteligencji i jakie nowe horyzonty otwierają się przed nami. W miarę jak kontynuujemy eksplorację potencjału i ograniczeń GPT-3, już pojawiają się rozmowy o następnych iteracjach, takich jak GPT-4, które mają na celu rozwiązanie obecnych wyzwań i dalsze poszerzanie możliwości maszyn w rozumieniu oraz generowaniu ludzkiego języka.

GPT-4, najnowsza iteracja w rodzinie generatywnych modeli językowych od OpenAI, wyznacza nowe standardy w dziedzinie sztucznej inteligencji, przekraczając wcześniejsze ograniczenia zarówno pod względem dokładności, jak i wszechstronności. Ta ewolucja technologii nie jest jedynie marginalną poprawą; to skok kwantowy, który otwiera nowe horyzonty dla twórców aplikacji i naukowców. GPT-4, dzięki swojej zdolności do generowania tekstu, który jest trudny do odróżnienia od ludzkiego pisania, ma potencjał do rewolucjonizowania wielu aspektów naszego życia, od edukacji po tworzenie treści, a nawet do rozwijania nowatorskich form interakcji człowiek-maszyna.

Co czyni GPT-4 tak wyjątkowym w porównaniu do jego poprzedników, to nie tylko ilość danych, na której został wytrenowany, ale przede wszystkim jakość i efektywność tego procesu. GPT-4 potrafi rozumieć i generować teksty w różnych językach, adaptując się do kontekstu z niespotykaną dotąd precyzją. Dzięki temu jest w stanie nie tylko odpowiadać na pytania w sposób znacznie bardziej zrozumiały i przekonujący, ale również generować treści, które są twórcze i innowacyjne, przekraczając granice prostego "naśladownictwa" ludzkiego pisania.

Oprócz udoskonalonej jakości generowanego tekstu, GPT-4 wprowadza również znaczne usprawnienia w kwestii zrozumienia zapytań i intencji użytkownika. To sprawia, że model ten jest niezwykle skuteczny w różnorodnych zastosowaniach, począwszy od automatycznej obsługi klienta, przez generowanie kodu programistycznego, po tworzenie spersonalizowanych treści edukacyjnych. Możliwość adaptacji do specyficznych potrzeb użytkownika bez konieczności długotrwałego i kosztownego procesu uczenia modelu dla każdego indywidualnego przypadku jest jedną z kluczowych przewag GPT-4.

Interesującym aspektem GPT-4 jest jego zdolność do uczenia się z kontekstu, co oznacza, że model ten jest w stanie na bieżąco dostosowywać swoje odpowiedzi w oparciu o wcześniejszą interakcję z użytkownikiem. Dzięki temu, aplikacje oparte na GPT-4 mogą oferować znacznie bardziej spersonalizowane i zaawansowane usługi, co ma kluczowe znaczenie w dzisiejszym świecie, gdzie oczekiwania użytkowników są wyższe niż kiedykolwiek.

Ponadto, GPT-4 otwiera nowe możliwości w zakresie tworzenia interfejsów użytkownika, które są w stanie zrozumieć i zinterpretować złożone zapytania naturalnym językiem. To z kolei pozwala na budowanie bardziej intuicyjnych i przyjaznych użytkownikowi aplikacji, które mogą znacząco poprawić doświadczenie z korzystania z różnorodnych usług cyfrowych.

W kontekście rozwoju aplikacji, GPT-4 zapewnia twórcom narzędzie o niespotykanej dotąd mocy, które pozwala nie tylko na szybsze i bardziej efektywne tworzenie wysokiej jakości treści, ale także na eksplorację całkowicie nowych form interakcji i doświadczeń cyfrowych. Dzięki możliwości integracji z różnorodnymi platformami i serwisami, GPT-4 umożliwia tworzenie złożonych systemów sztucznej inteligencji, które mogą działać w sposób znacznie bardziej naturalny i intuicyjny, niż było to możliwe do tej pory.

Podsumowując, GPT-4 nie tylko przekracza wcześniejsze ograniczenia modeli generatywnych pod względem dokładności i wszechstronności, ale także otwiera drzwi do nowej ery w dziedzinie sztucznej inteligencji. Jego wpływ na rozwój aplikacji i technologii jest trudny do przecenienia, a możliwości, które oferuje, są ograniczone jedynie przez wyobraźnię twórców. W świetle tego, GPT-4 nie jest tylko kolejnym krokiem w ewolucji modeli językowych; to gigantyczny skok naprzód, który zwiastuje nową erę w interakcji człowieka z maszyną.

Table of Contents

1. Wprowadzenie

Historia i rozwój sztucznej inteligencji

Przegląd modeli językowych: od GPT-1 do GPT-4