Как действа Gpt-3?

Какво представлява GPT-3?

GPT-3, или Generative Pre-trained Transformer 3, е модел за машинно обучение с невронна мрежа, обучен да генерира всякакъв вид текст. SEO оптимизаторът на OpenAI, Сам Алтман, описа разработването на GPT-3, трето поколение „най-съвременен езиков модел“. Освен това GPT-3 е първата стъпка според някои хора в търсенето на изкуствен общ интелект.

GPT-3 има над 175 милиарда параметри на машинното обучение, докато GPT-2 има само 1,5 милиона параметри. Преди GPT-3 най-големият обучен езиков модел беше моделът Turing Natural Language Generation (NLG) на Microsoft, който имаше 10 милиарда параметъра. GPT-3 беше обучен на няколко набора от данни, всеки от които с различна тежест, включително Common Crawl, WebText2 и Wikipedia.

Защо е полезен GPT-3?

Ето списък с причините, поради които GPT-3 е полезен:

• GPT-3 представлява значителен пробив в областта на езиковия изкуствен интелект.
• Като разбира и генерира текст, подобен на човешкия, моделът GPT-3 може да помогне за преодоляване на разликата между хората и машините. Ето защо за хората ще бъде по-лесно да взаимодействат с компютри и други интелигентни устройства.
• Езиковият модел GPT-3 създава по-завладяващи и ефективни чатботове и виртуални асистенти. Това може да подобри обслужването и поддръжката на клиентите.
• GPT-3 създава персонализирани образователни материали за учениците. Той може да предоставя и виртуални уроци и подкрепа за хора, които изучават нов език.
• GPT-3 има потенциала да автоматизира широк спектър от задачи, които изискват езикови умения, подобни на човешките. Те включват машинен превод, резюмиране и дори правни и медицински изследвания.
• Разработването на GPT-3 доведе до значителен напредък в областта на задачите за обработка на естествен език. Успехът му вдъхнови по-нататъшни изследвания и разработки в тази област.

Каква е историята на GPT-3?

• 2015: Основава се OpenAI с цел разработване на изкуствен интелект по безопасен начин.
• 2018: OpenAI пуска първата версия на езиковия модел Generative Pre-trained Transformer (GPT 1). По-ранни големи езикови модели, като BERT и Turing NLG, демонстрираха жизнеспособността на метода на текстовия генератор. Тези инструменти генерират дълги низове от текст, които преди изглеждаха недостижими.
• 2019 г.: OpenAI пуска GPT-2 – подобрена версия на генеративния модел GPT с повече параметри. GPT-2 генерира текст с безпрецедентно качество, но не е пуснат изцяло поради опасения от потенциална злоупотреба с него.
• 2020: OpenAI пуска GPT-3 – най-новата и най-мощна версия на езиковия модел GPT. GPT-3 съдържа 175 милиарда параметъра, което го прави най-големия и сложен езиков модел, създаван някога. той генерира текст с още по-голяма точност и плавност от GPT-2. Той е способен да изпълнява широк набор от задачи за обработка на естествен език с обучение с няколко изстрела, нулев изстрел и еднократен изстрел.

Какво може да направи GPT-3?

1. Създаване на езици: GPT-3 може да генерира текст, подобен на човешкия, в отговор на подкани, което го прави полезен за приложения като чатботове, генериране на съдържание и дори творческо писане.
2. Езиков превод: Има възможност да превежда текст от един език на друг, което го прави полезен за международна комуникация и локализация.
3. Завършване на езика: GPT-3 може да довършва изречения или параграфи въз основа на зададена заявка, което го прави полезен за автоматично довършване и обобщаване.
4. Въпроси и отговори: GPT-3 може да отговаря на въпроси на естествен език, което го прави полезен за виртуални асистенти и приложения за обслужване на клиенти.
5. Диалог: Той може да води разговори с потребителите, което го прави полезен за чатботове и други агенти за разговори.
6. Генериране на код: GPT-3 може да генерира откъси от код въз основа на описания на естествен език, което го прави полезен за разработчици и програмисти.
7. Анализ на настроенията: GPT-3 може да анализира настроенията в даден текст, което го прави полезен за приложения като мониторинг на социални медии и анализ на обратна връзка с клиенти.
8. Генериране на текст: Той може да генерира текст в различни категории въз основа на неговото съдържание, което го прави полезен за приложения като модериране на съдържание и филтриране на спам.
9. Обобщаване: GPT-3 може да обобщава дълги текстове в по-кратки, като запазва основните идеи, което го прави полезен за приложения като агрегиране на новини и академични изследвания.

Как действа GPT-3?

1. Генеративно предварително обучение: Първоначално GPT-3 се обучава предварително върху огромно количество текстови данни от интернет, включително книги, статии и уебсайтове. По време на този процес моделът използва трансформаторна невронна мрежа, за да анализира контекста на всяка дума или фраза и да генерира нейно представяне, което предсказва следващата дума в изречението. GPT-3 изчислява колко вероятно е някоя дума да се появи в текста, като се има предвид друга дума в този текст. Тя е известна като условна вероятност на думите.
2. Фина настройка: След като предварителното обучение е завършено, той се настройва за конкретни задачи, като се подлага на по-малък обем данни, специфични за задачата. Този процес на фина настройка помага на модела да се научи как да изпълнява конкретна задача, като например превод на език или генериране на код като Python, като коригира алгоритмите си, за да паснат по-добре на новите данни.
3. Контекстен анализ: Когато му се предостави подкана или входящ текст, GPT-3 използва случаи и своята трансформаторна мрежа, за да анализира контекста на всяка дума или фраза и да генерира нейното представяне. Това помага на модела да разбере значението и връзките между думите във входящия текст.
4. Създаване на езици: Въз основа на контекстуалния анализ на входния текст той генерира текст, подобен на човешкия, в отговор на заявката. Моделът използва разбирането си за езиковите задачи и връзките между думите и фразите, за да предвиди най-вероятната следваща дума или фраза.
5. Итеративно усъвършенстване: GPT-3 може да генерира няколко изхода въз основа на един и същ входен текст, като позволява на потребителя да избере най-добрия. Моделът може да се обучава и на базата на обратна връзка от потребителите, за да се подобряват резултатите му с течение на времето, като се усъвършенства допълнително способността му да генерира текст, подобен на човешкия.