AI-modeller & Jämförelser
AI-utvecklingen går snabbt och nya modeller introduceras kontinuerligt. Det är viktigt att kunna jämföra olika AI-modeller eftersom varje modell har sina styrkor och specialområden. Genom att förstå skillnaderna kan man välja rätt AI-system för rätt uppgift – vare sig det handlar om textgenerering, bildigenkänning eller analys av naturligt språk. Nedan följer en översikt av ledande AI-modeller från OpenAI, Google, Meta med flera, där vi jämför de senaste generationerna med tidigare modeller.
| Modell | Företag | Typ av AI | Releasedatum | Status | Beskrivning |
|---|---|---|---|---|---|
| GPT-4 | OpenAI | Generativ AI (text) | Mars 2023 | Aktiv | OpenAI:s senaste stora språkmodell som kan hantera både text och bild. GPT-4 erbjuder högre noggrannhet och kreativitet än sin föregångare GPT-3:contentReference[oaicite:1]{index=1} och används bl.a. i ChatGPT och Bing. |
| Google Bard | Generativ AI (text) | Mars 2023 | Aktiv | Googles AI-chatbot (driven av språkmodellen PaLM 2) lanserad som svar på ChatGPT. Bard kan generera text och svara på frågor på ett konversationsmässigt sätt, och släpptes initialt i begränsad form för testanvändare våren 2023. | |
| LLaMA 2 | Meta | Generativ AI (text) | Juli 2023 | Aktiv | Metas öppna språkmodell (LLM) i andra generationen. LLaMA 2 släpptes som öppen källkod i samarbete med Microsoft och finns i flera storlekar (upp till 70 miljarder parametrar). Den bygger vidare på första LLaMA och är tränad på ännu mer data för förbättrad prestanda. |
| GPT-3 | OpenAI | Generativ AI (text) | Juni 2020 | Tidigare modell | OpenAI:s banbrytande språkmodell med 175 miljarder parametrar:contentReference[oaicite:5]{index=5}. GPT-3 kunde generera text för en rad olika uppgifter (t.ex. översättning, kodgenerering m.m.) och lade grunden för den nyliga boomen inom generativ AI. |
| BERT | NLP | Okt 2018 | Tidigare modell | Googles transformerbaserade NLP-modell (Bidirectional Encoder Representations from Transformers). BERT introducerade kontextuell språkförståelse genom att analysera ord i båda riktningarna i en mening, vilket bl.a. förbättrade träffsäkerheten i Googles sökresultat. | |
| IBM Watson | IBM | QA/NLP | Feb 2011 | Tidigare modell | IBMs frågesvarssystem som kombinerade avancerad språkförståelse med enorm databearbetning. Watson blev berömt efter att ha vunnit TV-quizshowen Jeopardy år 2011:contentReference[oaicite:8]{index=8}, en tidig milstolpe för AI inom naturlig språkanalys. |
| AlphaGo | DeepMind (Google) | Förstärkningsinlärning | Mars 2016 | Tidigare modell | DeepMinds banbrytande spel-AI som blev första dator att besegra en världsmästare i brädspelet Go. AlphaGo tränades genom förstärkningsinlärning på miljontals partidata och besegrade mästaren Lee Sedol 2016:contentReference[oaicite:10]{index=10}, vilket demonstrerade AI:s förmåga inom komplex strategisk problemlösning. |
| DALL-E 2 | OpenAI | Generativ AI (bild) | April 2022 | Aktiv | OpenAI:s generativa bildmodell som skapar bilder utifrån textbeskrivningar. DALL-E 2 kan alstra fotorealistiska eller konstnärliga bilder baserat på användarens prompt, och demonstrerar hur AI kan användas för kreativt skapande inom bildgenerering. |