ChatGPT

Transzformer-architektúra

A ChatGPT alapját az ún. transzformer-modell adja, amelyet eredetileg a „Attention Is All You Need” című tanulmány ismertetett. A transzformer önfigyelő (self-attention) mechanizmusa képes a szöveg különböző pontjai közötti kapcsolatok és függőségek modellezésére, függetlenül attól, hogy azok a mondaton belül hol helyezkednek el. A GPT-modell az autoregresszív transzformerek közé tartozik: minden új token előállítása a megelőző tokenek sorozatára épül, ami a nyelvi folyamatosság és a koherens szövegalkotás alapja.

Tokenizálás

A nyers szöveg feldolgozásának első lépése a tokenizálás, amely során a modell a beviteli adatokat kisebb egységekre bontja. A GPT-család Byte Pair Encoding (BPE) alapú módszert alkalmaz, amely szótöredékeket és karaktercsoportokat kezel tokenként. A multimodális modellverziókban (például a GPT-4o és a GPT-5 esetében) a tokenizálási eljárás kiterjed a képi, hangi és videós bemenetekre is: ezek egységes tokenfolyammá alakulnak, amelyet a modell ugyanazon neurális architektúra segítségével dolgoz fel.

Kontextusablak

A ChatGPT a válaszait egy meghatározott méretű kontextusablak alapján állítja elő, amely korlátozza, hogy egyszerre mennyi szöveg „látható” számára. A GPT-3.5 modell körülbelül 4000 token kezelésére volt képes, míg a későbbi generációkban ez a határ jelentősen kitolódott: a GPT-4 esetében 8–32 000 token, a GPT-4 Turbo esetében 128 000 token, a GPT-4.1 esetében 200 000 token, a GPT-5 és GPT-5.1 modellekben pedig ennél is nagyobb, több százezres nagyságrendű kontextusablak vált elérhetővé. A nagy kontextus mítosza ellenére a modell továbbra sem rendelkezik tartós memóriával; minden válasz az adott beszélgetés kontextusán belül értelmezhető.

Multimodális feldolgozás

A GPT-4o, a GPT-4.1 és a GPT-5 modellek egységes multimodális architektúrát alkalmaznak. Ebben a szöveg, a kép, a hang vagy a videó ugyanazon neurális hálózati rétegekben kerül feldolgozásra, eltérően a korábbi megközelítésektől, ahol a vizuális vagy hangi adatok különálló encodereken keresztül jutottak be a rendszerbe. A multimodalitás teszi lehetővé többek között a képelemzést, a hangtartalmak értelmezését és a videók technikai szintű feldolgozását.

Finomhangolás: SFT, RLHF, PPO és DPO

A ChatGPT fejlesztése több finomhangolási lépésből áll, amelyek célja, hogy a modell a nyers nyelvi mintázatok mellett emberi kommunikációs normákat is elsajátítson. A felügyelt finomhangolás (SFT) során emberek által írt példabeszélgetéseket használnak, amelyek meghatározzák, hogyan reagáljon a modell különböző helyzetekben. Ezt követi a megerősítéses tanulás emberi visszajelzéssel (RLHF), ahol a fejlesztők rangsorolják a modellválaszokat, és ezek alapján jutalommodelleket hoznak létre. A folyamat során a Proximal Policy Optimization (PPO) módszerrel optimalizálták a modell viselkedését, míg a modernebb modellekben egyre nagyobb hangsúlyt kap a Direct Preference Optimization (DPO), amely a preferenciák közvetlen tanulását teszi lehetővé.

Memória és eszközhasználat (tool-use)

A ChatGPT technikai képességei között kiemelt szerepet kap a memória és a külső eszközök használata. A modell alapvetően nem rendelkezik tartós, hosszú távú memóriával: a válaszok kizárólag az adott beszélgetés kontextusablakán belül értelmezhetők, és a rendszer nem őriz meg automatikusan információt különböző munkamenetek között. A nagyobb kontextusablak ugyan lehetővé teszi hosszabb dokumentumok vagy összetettebb feladatok kezelését, de ez továbbra sem tekinthető valódi memóriának.

A modernebb modellverziók, különösen a GPT–4.1 és GPT–5 esetében megjelentek olyan mechanizmusok, amelyek képesek strukturált módon kezelni a felhasználó által korábban megadott információkat, illetve összetett feladatok több lépésben történő végrehajtását. Ezek a rendszerek nem tartós emlékezetet hoznak létre, hanem a kontextus technikai bővítésével és a feladatokra vonatkozó utasítások jobb kezelésével biztosítanak következetesebb párbeszédet.

A ChatGPT a fejlettebb verziókban képessé vált különféle külső eszközök — például keresőmotorok, számítógépek, kódfuttatók, kép- vagy hangfeldolgozó modulok — használatára is. Az eszközhasználat célja, hogy a modell olyan feladatokat is el tudjon végezni, amelyeket a neurális hálózat önmagában nem képes pontosan vagy biztonságosan megoldani. A tool-use rendszerek működése során a modell felismeri, mikor szükséges külső modul bevonása, megfogalmazza a lekérdezést, majd a kapott eredményt beépíti a természetes nyelvű válaszába.

A GPT–3.5 generáció (2022)

GPT–3.5

Bővebben: GPT-3.5

2022 novemberében vált a ChatGPT első publikus alapmodelljévé. A modell a GPT–3 továbbfejlesztett változata volt, amely pontosabb párbeszédes viselkedést, stabilabb kontextuskezelést és gyorsabb válaszadást kínált a korábbi verziókhoz képest.

A GPT–4 generáció (2023–2024)

GPT–4

Bővebben: GPT-4

2023 márciusában vált elérhetővé és jelentős, minőségi ugrást hozott szövegértésben, problémamegoldásban és a hosszabb, 32 000 tokent kezelő kontextus kezelésében. Teljesítménye számos tudományos és szakmai benchmarkon messze meghaladta a korábbi modellek eredményeit.

GPT–4 Turbo

A modellcsalád következő tagja optimalizált működést és nagyobb, 128 000 tokenes kontextusablakot biztosított, míg a későbbi fejlesztések már egységes multimodális architektúrára épültek.

GPT-4 vezérelt DALL-E

Bővebben: DALL-E

A DALL-E mesterséges intelligencia, amely képes részletes és élethű képeket generálni szöveges leírások alapján. A DALL-E és a GPT-4 között szoros kapcsolat volt, mivel mindkettőt az OpenAI fejlesztette ki, és a DALL-E szorosan integrálódik a GPT-4-hez. A GPT-4 lényegében a DALL-E "agyaként" működött, amely értelmezi a szöveges utasításokat és biztosította, hogy a generált képek pontosan tükrözzék a felhasználó elképzeléseit. Ez a mély integráció tette a DALL-E-t különösen hatékonnyá a képgenerálásban.

GPT–4.5

Bővebben: GPT-4.5

A GPT–4.5 a GPT–4-hez képest gyorsabb, megbízhatóbb volt, sokkal következetesebben érvelt, és összetett feladatokban – kód, logika, hosszú kontextus – lényegesen stabilabb teljesítményt nyújtott.

A GPT–4.5 a GPT–4 Turbóhoz képest sokkal megbízhatóbb volt. Jobb logikai képességeket, jobb kódegységességet és fejlettebb hosszú távú kontextuskezelést kínált, így összességében jóval robusztusabb modell volt.

GPT–4o

Bővebben: GPT-4o

A GPT 4o (ez a GPT-4 omni rövidítése) 2024 májusában jelent meg és már natív módon kezelte a szöveg, a kép, a hang és a videó feldolgozását. A GPT–4nél gyorsabb és informatívabb válaszokat adott, és számos nyelven jobb teljesítményt nyújtott.

Az o1 modellcsalád (2024 ősz)

2024 szeptemberében mutatkozott be az o1 modellcsalád, amely a korábbi modellekhez képest fejlettebb érvelési képességeket kínált. A rendszer lényege az volt, hogy a modell szükség szerint hosszabb időt fordított a lépésről lépésre történő gondolkodásra.

• o1-preview – az első előzetes kiadás, korlátozott elérhetőséggel
• o1-mini – kisebb, gyorsabb és költséghatékonyabb változat
• o1 – a teljes kiadás
• o1 pro mode – nagyobb számítási kapacitást használó verzió, a ChatGPT Pro előfizetők számára készült.

Az o3 modellcsalád (2025)

2025 januárjától vált elérhetővé az o3 modellcsalád. A modellek fejlettebb érvelési folyamatot és nagyobb pontosságot kínáltak, különösen a tudományos és programozási feladatokban.

o3-mini – az o1-mini utódja

o3-mini-high – a nagyobb érvelési mélységet biztosító változat

A GPT–5 generáció (2025)

Kiegészítő fejlesztések és ökoszisztéma

A fő modellverziók mellett több olyan fejlesztés is megjelent, amely a ChatGPT ökoszisztémáját bővítette.

A Sora nevű generatív videómodell a természetes nyelvi leírások alapján mozgóképes tartalmat állított elő. A ChatGPT Voice a fejlett valós idejű beszédfeldolgozást tette elérhetővé. A GPT Store a felhasználók számára lehetővé tette egyedi chatbot-változatok létrehozását és megosztását. Az Apple-integráció a 2024-ben bemutatott Apple Intelligence rendszer részeként került a készülékekbe.

Modellverziók áttekintő táblázata

Pozitív fogadtatás

Paul Krugman közgazdászprofesszor 2022 decemberében arról írt, hogy a ChatGPT jelentős hatást gyakorolhat a tudásalapú munkaerőpiacra, és várhatóan átalakítja az értelmiségi munkavégzés szerkezetét. James Vincent, a The Verge újságírója úgy értékelte a szolgáltatás gyors elterjedését, mint amely bizonyítja, hogy a mesterséges intelligencia rövid idő alatt a technológiai fősodor részévé vált.

A The New York Times a ChatGPT-t „a valaha bemutatott legjobb MI chatbotnak” nevezte, míg a brit The Guardian szerint a rendszer képes volt „lenyűgözően részletes” és „emberhez hasonló” szövegeket előállítani. Dan Gillmor újságíró egy egyetemi feladat során próbálta ki a modellt, és úgy találta, hogy a generált szöveg minősége elérte egy kiváló hallgató teljesítményét.

A Slate újságírója, Alex Kantrowitz dicsérte a ChatGPT válaszadási elveit, különösen azt, hogy nem volt hajlandó pozitív tartalmakat készíteni a náci Németországról. Derek Thompson, a The Atlantic szerzője a ChatGPT-t a generatív mesterséges intelligencia korszakának áttöréseként értékelte.

Több technológiai szakértő szerint a ChatGPT az első olyan MI-eszköz volt, amely a szélesebb nyilvánosság számára is érzékeltette a modern nyelvi modellek erejét. A Vox újságírója, Kelsey Piper arról írt, hogy a rendszer hibái ellenére is hasznos, és ezzel az MI történetének új szakasza kezdődött. Paul Graham, az Y Combinator társalapítója úgy fogalmazott, hogy „valami igazán nagy dolog tanúi vagyunk”.

Negatív reakciók és kritikák

Elon Musk a ChatGPT-t egyszerre nevezte „ijesztően jónak” és „fenyegetően erősnek”, és ideiglenesen korlátozta az OpenAI hozzáférését a Twitter adataihoz, amíg az MI fejlesztési tervei nem lettek világosabbak. A The Guardian megkérdőjelezte, hogy a ChatGPT megjelenése után az interneten található bármilyen tartalom „valóban megbízható” lesz-e még, és kormányzati szabályozást sürgetett a kérdésben. Tyler Cowen közgazdász aggodalmát fejezte ki a technológia demokráciára gyakorolt hatásával kapcsolatban, különösen az információs tér torzulásai miatt.

Több kutató és oktató a plagizálás és az akadémiai integritás veszélyére figyelmeztetett. A Wharton School egyik professzora arról számolt be, hogy a ChatGPT sikeresen teljesített egy üzleti vizsgát, ami jelezte a rendszer erősségeit, ugyanakkor rávilágított arra is, hogy az oktatási intézményeknek új megoldásokra lesz szükségük a csalás megelőzésére. A Minnesotai Egyetem jogi karán a ChatGPT több valós vizsgán is átment, ami tovább fokozta a modellel kapcsolatos vitákat.

A sajtóban megjelentek olyan esetek, amelyekben hallgatók MI-generált esszéket adtak be, és bár az MI-detektorok pontossága korlátozott, egyes oktatók felismerték a ChatGPT jellegzetes stílusjegyeit.

2024-ben újabb figyelem irányult az MI-re, amikor Rie Kudan japán írónő elismerte, hogy Akutagawa-díjas regényének egy részét a ChatGPT segítségével készítette, és úgy fogalmazott, hogy az eszköz kreatív partnerként támogatta alkotói munkáját.

Wikipédia a ChatGPT tudásbázisában

A ChatGPT és a Wikipédia két hatalmas, egyetemes, egymástól nem független tudásforrás. Egymásrautaltságukból adódó együttműködésük a ChatGPT megjelenését követően rövid időn belül, több területen is kialakult.

A ChatGPT betanításához létfontosságú, működéséhez és fejlesztéséhez elengedhetetlen volt és maradt a Wikipédia. Partnerségük egyre szorosabbá és interaktívabbá vált.

Wikipédia-adatok operatív integrációja a ChatGPT-be

Az OpenAI a ChatGPT funkcionális továbbfejlesztését bővítmények, pluginok beiktatásával valósította meg. A felhasználók számára ez a pluginrendszer tette lehetővé a mesterséges intelligencia személyre szabott funkcionális bővítését.

A Wikipedia ChatGPT plugin lehetővé teszi, hogy a ChatGPT a Wikipédiából származó friss információkra támaszkodjon általános ismeretekkel kapcsolatos kérdések megválaszolásakor. A Wikipédiából származó adatokat használja fel, és a legfontosabb cikkek releváns szakaszait emeli ki. A plugin a meglévő kereső API-ra épít, és négy releváns cikkből összesen tizenkét szövegrészletet idéz, megadva a kapcsolódó forráslinkeket.

Munkaerőpiac

A ChatGPT felgyorsította az automatizációról, a munkahelyek jövőjéről és az emberi szakértelem szerepéről szóló vitákat. Számos iparágban jelent meg kiegészítő eszközként és hatékonyságnövelő megoldásként, különösen az adminisztratív, elemzői és tartalomkészítési feladatkörökben. A kutatások szerint a nagy nyelvi modellek képesek támogatni a rutinmunkák jelentős részét, de a komplex döntéshozatal és az emberi felügyelet továbbra is kulcsfontosságú maradt.

Az MI automatizáció lehetőségétől való félelem mellett más elemzések azt hangsúlyozták, hogy a ChatGPT inkább új munkaköröket hozott létre, mintsem megszüntette volna a meglévőket. A vállalatok egyre gyakrabban kerestek olyan szakembereket, akik képesek hatékonyan együttműködni mesterséges intelligenciával vagy felügyelni annak kimeneteit.

Oktatás

A ChatGPT megjelenése az oktatási rendszerekben intenzív vitákat indított el. A diákok számára új lehetőséget nyújtott a tanulási feladatok támogatására, az esszéírásra, a programozási példák megértésére és az idegen nyelvek gyakorlására. Számos tanár és intézmény azonban aggályokat fogalmazott meg a plágium, a feladatok MI általi elkészítése és az értékelési módszerek átalakulása miatt.

Ezzel párhuzamosan egyre több iskola és egyetem integrálta az MI használatát az oktatásba, és új szabályokat, eljárásokat dolgozott ki a technológia felelős alkalmazására. Megjelent az úgynevezett AI-írástudás fogalma is, amely az MI rendszerek működésének, korlátainak és etikai vonatkozásainak megértését jelenti.

Tudományos élet és kutatás

A ChatGPT és más generatív modellek gyors elterjedése átformálta a tudományos munkát. A kutatók a szövegelemzéstől a programkód generálásáig különböző feladatokhoz használták a modellt, és új lehetőségeket fedeztek fel az adatelemzés, a publikációk előkészítése és a kísérlettervezés területén. Ugyanakkor komoly viták indultak arról, milyen mértékben tekinthető elfogadhatónak az MI által generált tartalom a tudományos publikációkban, és milyen etikai szabályok mellett lehet felelősen használni az ilyen eszközöket.

Kreatív ipar

A ChatGPT jelentős hatást gyakorolt az irodalom, a művészet, a zene és a digitális tartalomgyártás világára is. Sok alkotó új kreatív lehetőséget látott a mesterséges intelligenciában, míg mások attól tartottak, hogy a generatív modellek elértékteleníthetik az emberi alkotást.

A közvélemény figyelmét különösen azok az esetek ragadták meg, amikor regények, forgatókönyvek vagy irodalmi művek részben vagy egészben MI segítségével készültek. A vita középpontjába a szerzői jogok, a hitelesség és a művészi egyediség kérdése került.

Kulturális diskurzus és közélet

A ChatGPT szélesebb kulturális és társadalmi párbeszédeket is formált. A közéletben és a médiában gyakran jelent meg példaként arra, hogyan változtatja meg a mesterséges intelligencia az információhoz való hozzáférést és az online kommunikációt. A chatbot olyan területeken is hatást gyakorolt, mint a politikai kommunikáció, a sajtó, a közösségi média és a digitális identitás.

A modell válaszainak stílusa, megbízhatósága és torzításai új kérdéseket vetettek fel az objektivitásról, a technológia hatalmáról és az algoritmikus befolyásról. A nyilvános diskurzusban mind a lelkesedés, mind a kritikák erőteljesen jelen voltak.

Hallucinációk és téves állítások

A ChatGPT egyik leggyakrabban említett korlátja az úgynevezett hallucinációk jelensége. A modell időnként hihetőnek hangzó, de tényszerűen hibás vagy teljesen kitalált adatokat, hivatkozásokat és narratívákat hoz létre. A kritikusok szerint ez különösen veszélyes lehet olyan területeken, ahol a pontosság kulcsfontosságú, például jogi tanácsadásban, orvosi tájékoztatásban vagy tudományos közlésekben. Több esetben előfordult, hogy a modell nem létező tudományos cikkeket idézett, valótlan jogi precedenseket nevezett meg vagy valós személyeknek tulajdonított hamis állításokat.

Plágiumvádak és szerzői jogi aggályok

A ChatGPT-t az indulásától kezdve érték plágiumvádak, amelyek szerint a modell bizonyos körülmények között felismerhetően emberi szerzők műveiből merített, illetve azokhoz túlzottan hasonló szövegeket generált. A kérdés különösen élesen merült fel, amikor kiderült, hogy a nagy nyelvi modellek betanításához jelentős mennyiségű, szerzői joggal védett anyagot is felhasználtak. Több nemzetközi szervezet és szerzői érdekvédelmi csoport panaszt emelt amiatt, hogy az MI-modellek képzéséhez nem kértek engedélyt a szerzőktől.

A témában több nagy per is elindult, amelyekben írók, újságok, kiadók és művészeti cégek azt állították, hogy a ChatGPT és más MI-modellek sértik a szerzői jogot. Az OpenAI ezzel szemben arra hivatkozott, hogy a betanítás során alkalmazott nagy mennyiségű adat felhasználása a transzformatív felhasználás körébe esik, és több országban a fair use vagy annak megfelelő jogi kategóriája keretében értelmezhető.

Adatvédelmi és peres ügyek

A ChatGPT európai és nemzetközi adatvédelmi környezetben is több jogi vitát generált. Az olasz adatvédelmi hatóság 2023-ban ideiglenesen blokkolta a szolgáltatást, arra hivatkozva, hogy a személyes adatok kezeléséhez nem áll rendelkezésre megfelelő jogalap, és a felhasználók nem kapnak elég tájékoztatást arról, hogy a modell milyen adatokat és milyen módon dolgoz fel. Hasonló vizsgálatok indultak Franciaországban, Németországban, Spanyolországban és Kanadában is.

Több per indult amiatt is, hogy a ChatGPT olyan adatokat állított valós személyekről, amelyek nem feleltek meg a valóságnak, ezzel megsértve a hírnévhez és a jó hírnév védelméhez fűződő jogokat. A kritikusok egy része szerint a modell működése sértheti a GDPR egyes rendelkezéseit, különösen az adatok pontosságára, átláthatóságára és a törlés jogára vonatkozó előírásokat.

Az Európai Unió MI-szabályozása (EU AI Act)

A ChatGPT és más generatív MI-modellek körüli viták felgyorsították az Európai Unió mesterséges intelligenciát szabályozó átfogó keretrendszerének, az AI Actnek a véglegesítését. A szabályozás szerint a generatív modellek a magas kockázatú kategóriába kerültek, ami szigorúbb megfelelési és átláthatósági kötelezettségeket von maga után. Ide tartozik többek között a betanítási adatokról szóló tájékoztatás, a biztonsági tesztek elvégzése és a felhasználók tájékoztatása arról, hogy gépi tartalommal kommunikálnak.

Az OpenAI és több technológiai vállalat kritikával illette az AI Act szigorát, szerintük a követelmények túlterhelhetik a fejlesztőket és lassíthatják az innovációt.

Szerzői jogi és kiadói konfliktusok

A szerzői jogi viták mellett a kiadói szektor is élesen reagált arra, hogy a ChatGPT képes újságcikkekhez, marketinganyagokhoz vagy tudományos szövegekhez hasonló tartalmakat előállítani. Több nagy lap, köztük a The New York Times, a The Guardian és különböző hírügynökségek korlátozták vagy tiltották webhelyeik tartalmának adatgyűjtését a mesterséges intelligencia számára.

2023 és 2024 során több nagy perben vizsgálták azt a kérdést is, hogy az MI-modellek által létrehozott válaszok mennyiben tekinthetők önálló alkotásoknak, és hogy az ilyen tartalom szerzői joga kit illet meg. A vita mindmáig nem zárult le, és a szakértők szerint a generatív MI miatt a szerzői jog jövője új alapokra kerülhet.

Tartalommoderáció és tiltott kérések kezelése

A ChatGPT beépített moderációs védelmi réteg segítségével kezeli a felhasználói bevitelt. A moderációs rendszer célja, hogy felismerje és blokkolja azokat a kéréseket, amelyek sértő, erőszakos, illegális vagy egyéb módon káros tartalmak előállítására irányulnak. A tiltott kategóriák közé tartoznak többek között a gyűlöletkeltő kijelentések, az önkárosításra buzdító üzenetek, az illegális tevékenységek részletes leírásai, valamint a kiskorúak veszélyeztetésére alkalmas tartalmak.

A moderáció célja, hogy csökkentse a visszaélésszerű felhasználás kockázatát, ugyanakkor az algoritmus időnként tévesen biztonságos tartalmakat is blokkol, ami újabb etikai kérdéseket vet fel.

Red teaming és biztonsági tesztelés

A ChatGPT fejlesztése során kiterjedt red teaming programot alkalmaztak. Ennek során belső és külső szakértők tudatosan próbálták megtalálni a modell gyengeségeit, hogy feltárják, milyen módon lehetne rávenni illegális, káros vagy etikátlan tartalmak létrehozására. A red teaming a modern MI-biztonsági gyakorlat egyik alapvető eszköze, amely lehetővé teszi a váratlan és nem kívánt működési minták azonosítását.

A GPT-4o és GPT-5 bevezetésével az OpenAI már kiterjesztett partnerségi programokat működtetett, amelyekben biztonsági kutatók, civil szervezetek és akadémiai intézmények is részt vettek a modellek tesztelésében.

Káros felhasználások megelőzése (misuse)

A ChatGPT-vel kapcsolatban az egyik leggyakoribb etikai aggodalom a visszaélés lehetősége. A modell technikai képességei használhatók megtévesztésre, manipulációra vagy kiberbűnözési célokra. A nemzetközi szakirodalom különösen az alábbi veszélyeket emeli ki:

• hamis hírek és propaganda gyors előállítása
• adathalász üzenetek hitelesre formázása
• technikai útmutatók kéretlen generálása káros eszközök készítéséhez
• személyek utánzása online kommunikációban
• automatizált spam és szélhámosságok növekedése

Az OpenAI több mechanizmust vezetett be annak érdekében, hogy a veszélyek részletezését és végrehajtási módjait a rendszer automatikusan megtagadja.

Deepfake, személyazonosság-lopás és társadalmi manipuláció

A multimodális verziók megjelenésével a szakértők szerint nőtt a kockázata annak, hogy a technológiát deepfake hangok vagy vizuális hamisítások előállítására használják fel. A GPT-4o hangképességei miatt több kutató figyelmeztetett arra, hogy a valós személyek hangjának utánzása megkönnyítheti a telefonos csalásokat és a személyazonosság-lopást.

A vizuális hamisítások és a hitelesen megformált szövegek kombinációja új típusú dezinformációs kampányok lehetőségét veti fel, amelyek a demokratikus folyamatokra is hatással lehetnek.

Adatvédelmi és etikai aggályok

DeepSeek R1, V3 és V4.1 Flash

Bővebben: DeepSeek

A kínai DeepSeek modelljei a hatékonyság és a gyors skálázhatóság irányába fejlesztettek, különös tekintettel a kisebb erőforrás-igényű, költséghatékony működésre. A DeepSeek R1 és V3 modelleket nemzetközi összehasonlításokban gyakran említik a nagy amerikai modellek alternatívájaként. Egyes tesztek szerint erős matematikai és kódolási teljesítményt mutattak, miközben a modell mérete és költsége alacsonyabb maradt.

2026 második felében a DeepSeek bemutatta V4.1 Flash modelljét, amely az amerikai és kínai versenytársakéhoz közeli teljesítményt lényegesen alacsonyabb használati díj mellett kínálta. Kedvező ár–teljesítmény aránya különösen a nagy mennyiségű tokent felhasználó, hosszabb ideig önállóan működő MI-ügynököknél jelentett versenyelőnyt. A modell erőforrásigényét egyebek mellett a KV cache méretének csökkentésével és olyan architektúrával mérsékelték, amely az 552 milliárd paraméternek egyszerre csak kis részét aktiválja. Bár a V4.1 Flash teljesítménye elmaradt az OpenAI és az Anthropic legfejlettebb modelljeitől, agresszív árazása tovább erősítette az MI-piaci árversenyt, és több MI-vállalat, valamint memóriachipgyártó árfolyamának visszaeséséhez is hozzájárult.

Gemini (Google DeepMind)

A Google DeepMind által fejlesztett Gemini-modellcsalád a transzformer-architektúra továbbfejlesztett változatára épül, amely a nyelvi, képi és programozási feladatok egységes kezelését célozza. A Gemini az Alphabet ökoszisztémán belül integrálódik keresőmotorokba, munkahelyi alkalmazásokba és fejlesztői eszközökbe. A modell erőssége a nagyméretű, valós idejű keresési forrásokkal való szoros összekapcsoltság.

Claude (Anthropic)

Az Anthropic által fejlesztett Claude modell kiemelten a biztonságos működésre, a kontextuskezelés megbízhatóságára és az átlátható irányelvi keretrendszerre fókuszál. A modell a „constitutional AI” elvére épül, amely előre rögzített normák alapján formálja a válaszait. Claude nagy kontextusablakkal és hosszú dokumentumok elemzésére optimalizált működéssel rendelkezik.

LLaMA és Meta AI modellek

A Meta által fejlesztett LLaMA-modellcsaládot kezdetben kutatási célokra tették elérhetővé, később azonban szélesebb nyilvánosság is hozzáférhetett. A modellek nyílt licencűek, ami lehetővé teszi a fejlesztők számára, hogy saját infrastruktúrájukon futtassák és továbbfejlesszék őket. A LLaMA-család gyors terjedése hozzájárult a nyílt forrású nagy nyelvi modellek elterjedéséhez és a decentralizált MI-fejlesztés megerősödéséhez.

Mistral

A francia Mistral AI modelljei a hatékony, moduláris architektúrára és a nyílt formátumú terjesztésre épülnek. A Mistral 7B és a Mixtral modellek a kisebb, fejlesztőbarát LLM-ek között a legnépszerűbbek közé tartoznak. A Mistral a skálázhatóságot és a lokálisan futtathatóságot helyezi előtérbe, ami különösen vállalati és adatvédelmi szempontból fontos.

Összegzés

A vezető modellek összehasonlítása azt mutatja, hogy a különböző rendszerek eltérő előnyöket kínálnak:

• a ChatGPT a multimodalitás, a tool-use és a felhasználóbarát integráció területén erős;
• a Gemini valós idejű keresésben és ökoszisztéma-integrációban;
• a Claude a biztonsági és az alkotmányos MI megközelítésben;
• a LLaMA és a Mistral a nyílt forrású közösségben;
• a DeepSeek a hatékonyság és az alacsony költségű skálázás terén.

Könyvek, cikkek és tanulmányok

• Biswas, S. ChatGPT and the Future of Medical Writing. Radiology, (Letöltve2023. április 1.).
• Chang, K. K., Cramer, M., Soni, S., & Bamman, D. Speak, Memory: An Archaeology of Books Known to ChatGPT/GPT-4. arXiv:2305.00118 [cs.CL]. (Letöltve: 2023. április 28.)
• Ouyang, L., et al. Training language models to follow instructions with human feedback arXiv:2203.02155 [cs.CL]. (Letöltve:2022. március 4.)

Online források

• OpenAI. Prompt engineering guide from OpenAI
• Bartholomew, J., & Mehta, D. How the media is covering ChatGPT. Columbia Journalism Review (Letöltve: 2023. május 30.)
• Wolfram, S. What Is ChatGPT Doing … and Why Does It Work? (Letöltve: 2023. február 14.)
• Wolfram, S. ChatGPT Gets Its "Wolfram Superpowers"! (Letöltve: 2023. március 23.)

Podcastok

• Jonathan GPT Swift on Jonathan Swift (Ep. 175-Bonus): How well does GPT-4 do pretending to be the 18th-century satirist? (Letöltve: 2023. március 29.).