Blogg

OpenAI, tillverkaren av ChatGPT, är känd för att introducera den senaste GPT-serien som kan bearbeta naturligt språk. Enligt mars 2025 finns det 400 miljoner aktiva ChatGPT-användare varje vecka över hela världen som bearbetar över 1 miljard frågor dagligen. Allt detta beror på dess förmåga att förstå och generera mänskligt språk.

Men vad är det egentligen som ligger bakom detta? Kraften i GPT-modellerna, som tränas på enorma datamängder, gör att de kan förstå och hantera frågor och ge detaljerade svar. I den här bloggen kommer vi att diskutera GPT-ramverket, olika ChatGPT-modeller och de begränsningar som är förknippade med det.

Ramverket för GPT

Generative Pre-Trained Transformers (GPT) är en klass av stora språkmodeller (LLM) som har förändrat bearbetning av naturligt språk. NLP är ett delområde inom artificiell intelligens och fokuserar på samspelet mellan maskinellt och mänskligt språk. Det gör det möjligt för maskiner att förstå, tolka och generera mänskligt språk. De populära GPT-modellerna utvecklas av OpenAI, som genomgår förträningsprocesser. Dessa modeller tränas på enorma datamängder som gör det möjligt för dem att utföra en mängd olika språkliga och icke-språkliga uppgifter.

Komponenter i GPT

GPT-modellerna består av flera lager av transformatorblock, som innehåller självuppmärksamhetsmekanismer och feed-forward neurala nätverk. På så sätt kan GPT fånga upp långdistansberoenden i texten, vilket gör dem effektiva i olika uppgifter.

Arkitektur för transformator

GPT-modeller använder transformatorarkitekturen, en djupinlärningsmodell som först introducerades i 2017 års uppsats ”Attention Is All You Need” av Vaswani et al. Den har blivit grundläggande på grund av sin skalbarhet och effektivitet. Kodar-avkodar-strukturen använder självuppmärksamhetsmekanismer och feed-forward neurala nätverk för att bearbeta utdatasekvenser.

Mekanismen för självuppmärksamhet kodar ett visst ord genom att väga betydelsen av olika ord i en sekvens. Detta gör att modellen kan fånga upp kontextuella relationer utan att förlita sig på sekventiell bearbetning. Transformer-arkitekturen använder också multihead attention och positionell kodning som bearbetar hela sekvenser samtidigt för att träna modellerna snabbare.

Förträning och finjustering

De två centrala träningsfaserna i utvecklingen av GPT-modeller är förträning och finjustering. I förträningsfasen exponeras GPT-modellerna för omfattande omärkt text genom vilken de lär sig statistiska egenskaper och strukturer som är inneboende i naturligt språk. Modellerna tränas att förutsäga efterföljande ord i en mening genom att fånga syntax, semantik och allmän världskunskap.

Därefter finjusteras de för att anpassas till särskilda uppgifter och domäner. Den övervakade inlärningen tränas på små och märkta dataset som är relevanta för den önskade applikationen, inklusive översättning, allmänna frågor och svar samt sentimentanalys. En annan viktig aspekt är uppgiftsspecificitet som hjälper till att justera modellens kapacitet för att utmärka sig i applikationer samtidigt som noggrannheten och relevansen förbättras i dessa sammanhang.

Lärande utan övervakning

Under förutbildningsfasen gör oövervakad inlärning det möjligt för modellerna att förstå det mänskliga språkets invecklade egenskaper utan behov av märkta dataset. Den lär sig från stora mängder textdata utan medföljande kommentarer eller etiketter. Språkmodellering gör det möjligt för modellen att lära sig grammatik, kontext och semantik genom att förstå ordrelationer och sekvensstrukturer.

En av fördelarna med oövervakad inlärning är att förbättrad prestanda kan uppnås även med begränsade märkta data eftersom den kunskap som förvärvats under oövervakad förutbildning fungerar som en bas för efterföljande finjustering av specifika uppgifter.

Utveckling av GPT-modeller

Från och med 2018 har OpenAI utvecklat en serie GPT-modeller som har fortsatt att utvecklas fram till idag. Möjligheterna att förstå och generera naturligt språk har gjort det möjligt för modellerna att prestera bättre vid varje ny iteration.

Resonerande modeller

OpenAI:s modeller i o-serien är utmärkta för komplexa och flerstegsuppgifter. Den omfattar o1, o1-mini och o3-mini.

• o3: Släpptes den 16 april 2025, med o3-mini tidigare den 31 januari 2025. Tillgänglig via ChatGPT Plus och API, med fokus på reflekterande resonemang för komplexa uppgifter som kodning, matematik och vetenskaplig problemlösning. Pris: 1,10 dollar per miljon inmatade token och 4,40 dollar per miljon utmatade token.
• o3-pro: Släpptes den 10 juni 2025 och är tillgänglig för ChatGPT Pro-abonnenter med förbättrade funktioner. Den är optimerad för högkomplexa resonemangsuppgifter och erbjuder flexibel prissättning: 5 dollar för inmatning / 20 dollar för utmatning per miljon tokens.
• o4-mini: Släpptes den 16 april 2025, tillgänglig för alla ChatGPT-användare, inklusive gratisanvändare, optimerad för snabbt och kostnadseffektivt resonemang. Prissättning: 0,15 dollar för inmatning / 0,60 dollar för utmatning per miljon tokens.
• o4-mini-high: En mer avancerad variant av o4-mini för betalande användare, som ger mer exakta svar till priset av något längre bearbetningstid.

Flaggskeppsmodeller för chatt

ChatGPT har högintelligenta och mångsidiga flaggskeppsmodeller som har förbättrade funktioner. Dessa modeller är inte bara kapabla utan också snabbare och mer intelligenta än o-serien.

• GPT-5: GPT-5 släpptes 2025 och är OpenAI:s flaggskeppsmodell för resonemang, utformad för avancerad problemlösning, kreativitet och generering av långa texter. Den stöder komplexa resonemang i flera steg och erbjuder multimodala funktioner i vissa versioner. Tillgänglig via ChatGPT Plus och API.
• GPT-5 Mini: En lättare, snabbare variant av GPT-5, optimerad för kostnadseffektiva svar och allmän chatt. Den behåller starka resonemangs- och konversationsförmågor samtidigt som den är tillgänglig för en bredare publik.
• GPT-5 Auto / Thinking Variants: Dessa versioner prioriterar dynamiskt resonemang och adaptiv svargenerering, och justerar automatiskt ansträngning och resonemangets djup baserat på frågans komplexitet. Idealisk för tekniska uppgifter, kodning och problemlösning i flera steg.

Äldre GPT-modeller

Sedan lanseringen av GPT-5 har OpenAI initialt tagit bort alla tidigare modeller. Vissa modeller är dock fortfarande tillgängliga i gränssnittet via ”äldre modeller” i modellväljaren. Följande modeller är tillgängliga för ChatGPT Plus-användare.

• GPT-4o (maj 2024): OpenAI:s första helt multimodala modell, som kan bearbeta text, bilder och ljud i realtid. Den har ett 128K-token kontextfönster och är tillgänglig via både ChatGPT och OpenAI API, vilket satte en ny standard för mångsidighet fram till GPT-5:s lansering.
• GPT-4.1 (april 2025): Behåller 128K-token-kontextfönstret samtidigt som noggrannhet, tillförlitlighet och verktygsintegration förbättras. Den blev standardmodellen för ChatGPT Plus- och API-användare och erbjöd prestanda på företagsnivå tills nyare modeller som GPT-4.5 eller GPT-5 introducerades.
• o3 (april 2025): OpenAI:s första resonemangsfokuserade modell, utformad för stegvis logisk analys och strukturerad problemlösning. Med ett kontextfönster på 200 000 token, erbjöds den exklusivt via OpenAI API och riktade sig till utvecklare som behövde avancerade resonemangsfunktioner.
• o4-mini (mitten av 2025): Efterföljaren till o3, med en kompakt, höghastighetsdesign som prioriterar effektivitet och snabb resonemang. Med ett kontextfönster på 128 000 token, är den tillgänglig på både ChatGPT och API, och överbryggar o-serien och GPT-5:s enhetliga inferensramverk.

Modell	Lanseringsdatum	Tillgänglighet	Kontextfönster	Prestanda (Benchmark)	Viktiga Funktioner
GPT-4o	Maj 2024	ChatGPT, API	128K tokens	MMLU: 85+	HumanEval: 85+
GPT-4.1	April 2025	ChatGPT Plus, API	128K tokens	MMLU: 85+	HumanEval: 85+
o3	April 2025	API	200K tokens	GPQA Diamond: 83.3%	MMMU: 82.9%
o4-mini	Mitten av 2025	ChatGPT, API	128K tokens	AIME 2024: 93.4%	AIME 2025: 92.7%

Utmaningar och överväganden med GPT-modellerna

GPT-modellerna har avancerad bearbetning av naturligt språk, vilket gör det möjligt för användare och utvecklare att få flera uppgifter utförda med hjälp av bearbetning av naturligt språk. Även om det har sina nackdelar och fördelar, presenterar distributionen av GPT också flera utmaningar och överväganden.

Förspänning

Eftersom GPT-modellerna tränas på enorma datamängder är sannolikheten för partiskt, stereotypt och diskriminerande språk hög. Modellen kan förstärka denna partiskhet om träningsdatan är partisk. Ett dataset som innehåller fördomsfullt språk kommer till exempel att ge fördomsfulla svar.

För att undvika partiskhet rekommenderas att man använder olika dataset som representerar ett bredare spektrum av röster och perspektiv. En teknik som kallas adversarial training kan också användas för att träna modellen att känna igen och korrigera partiskhet i resultatet.

Etiska frågor

Det har funnits en växande oro för de etiska konsekvenserna av AI. Användningen av GPT-modeller väcker frågor om ansvarighet, transparens och rättvisa. Generering av vilseledande innehåll och cyberattacker innebär flera etiska dilemman.

För att hantera etiska frågor bör regleringar och riktlinjer utvecklas för att säkerställa att GPT-teknik används på ett etiskt och ansvarsfullt sätt. AI-forskare och beslutsfattare kan arbeta med att ta fram etiska riktlinjer och AI-ramverk.

Felaktig information

Det finns också en stor potential för GPT-modellerna att generera felaktig information. De kan generera mycket verklighetstrogen text som ser ut att vara sann, men som i själva verket kan vara falsk och vilseledande.

I gränssnittet för ChatGPT finns det en rad under snabbfältet som säger ”ChatGPT kan göra misstag. Kontrollera viktig information.” Användarna uppmanas att dubbelkolla all information. För att undvika felaktig information är det viktigt att utvärdera utdata från GPT-modeller och se till att de inte används för att sprida falsk information.

Slutsats

Valet av GPT-modell beror på vilken uppgift som ska utföras. Modellerna i o-serien kan användas för uppgifter som kräver resonemang och problemlösning. Om en användare vill få kreativa uppgifter utförda på ett effektivt sätt kan de välja GPT-4o mini eller o3 mini.

Även om du inte är en ChatGPT Plus-användare kan du använda GPT-4o mini-modellen för att lösa dagliga rutinuppgifter, kreativt skrivande och matematiska problem. Det rekommenderas dock att man har etiska överväganden i åtanke när man använder ChatGPT. Utvecklare som vill testa modeller bör ta hänsyn till sina specifika behov och budget för att välja lämplig GPT-modell i API:et.

Vanliga frågor och svar (FAQs)

Vad är ChatGPT-modellväljaren?

ChatGPT Plus-, Pro-, Team- och Enterprise-användare har möjlighet att växla mellan modeller. Dessa inkluderar GPT-4o, GPT-4.5 Preview, o1, o3-mini och o3-mini-high. Modellväljaren finns i den övre fältet i gränssnittet. GPT-4o mini och GPT-4 finns listade under ”Fler modeller”.

Hur fungerar hastighetsbegränsningar på den kostnadsfria nivån?

Gratis ChatGPT-användare kan komma åt GPT-4o mini och resonemang. De kan komma åt GPT-4o ett begränsat antal gånger inom ett femtimmarsfönster. OpenAI meddelar användarna när de har nått gränsen och uppmanar dem att uppgradera till ChatGPT Plus.

Hur skiljer sig o3 mini från o1 och o1-mini?

Modellen o3-mini har en snabbare svarstid än o1-mini. o3-mini överträffar o1:s noggrannhet med relativt högre resonemangsinställningar.

Har o3-mini stöd för syn- eller bildinmatning?

Nej. Bland o-serien av ChatGPT hanterar o3-mini inte synuppgifter. Användare som vill komma åt visuella resonemang kan använda o1-modellen i ChatGPT.