Co je GPT-3?

GPT-3, neboli Generative Pre-trained Transformer 3, je model strojového učení neuronové sítě vycvičený pro generování jakéhokoli typu textu. Sam Altman z OpenAI SEO popsal vývoj GPT-3, „nejmodernějšího jazykového modelu“ třetí generace. Podle některých lidí je GPT-3 prvním krokem na cestě k umělé obecné inteligenci.

GPT-3 má více než 175 miliard parametrů strojového učení, zatímco GPT-2 měl pouze 1,5 milionu parametrů. Před GPT-3 byl největším natrénovaným jazykovým modelem model Turing Natural Language Generation (NLG) společnosti Microsoft, který měl 10 miliard parametrů. GPT-3 byl vycvičen na několika datových sadách s různými váhami, včetně Common Crawl, WebText2 a Wikipedie.

openAI vydává gpt-3

Proč je GPT-3 užitečný?

Zde je seznam důvodů, proč je GPT-3 užitečný:

Jaká je historie GPT-3?

Co umí GPT-3?

  1. Vytváření jazyků: GPT-3 dokáže generovat text podobný lidskému, což je užitečné pro aplikace, jako jsou chatboti, generování obsahu a dokonce i tvůrčí psaní.
  2. Jazykový překlad: Je schopen překládat text z jednoho jazyka do druhého, což je užitečné pro mezinárodní komunikaci a lokalizaci.
  3. Dokončení jazyka: GPT-3 umí doplňovat věty nebo odstavce na základě zadaného podnětu, což je užitečné pro automatické doplňování a shrnutí.
  4. Otázky a odpovědi: GPT-3 dokáže odpovídat na otázky v přirozeném jazyce, což je užitečné pro virtuální asistenty a aplikace zákaznických služeb.
  5. Dialog: Může se zapojit do konverzace s uživateli, což je užitečné pro chatboty a další konverzační agenty.
  6. Generování kódu: GPT-3 dokáže generovat úryvky kódu na základě popisu v přirozeném jazyce, což je užitečné pro vývojáře a programátory.
  7. Analýza sentimentu: GPT-3 dokáže analyzovat sentiment daného textu, což je užitečné pro aplikace, jako je monitorování sociálních médií a analýza zpětné vazby od zákazníků.
  8. Generování textu: Dokáže generovat text do různých kategorií na základě jeho obsahu, což je užitečné pro aplikace, jako je moderování obsahu a filtrování spamu.
  9. Shrnutí: GPT-3 dokáže shrnout dlouhé texty do kratších při zachování hlavních myšlenek, což je užitečné pro aplikace, jako je agregace zpráv a akademický výzkum.

Jak GPT-3 funguje?

  1. Generativní předběžné školení: GPT-3 je nejprve předtrénován na obrovském množství textových dat z internetu, včetně knih, článků a webových stránek. Během tohoto procesu model používá transformační neuronovou síť, která analyzuje kontext každého slova nebo fráze a vytváří jeho reprezentaci, která předpovídá další slovo ve větě. GPT-3 vypočítá, s jakou pravděpodobností se v textu může objevit nějaké slovo vzhledem k tomu, že se v tomto textu vyskytuje jiné slovo. Je známá jako podmíněná pravděpodobnost slov.
  2. Dolaďování: Po dokončení předběžného tréninku se vyladí pro konkrétní úlohy tím, že se vystaví menšímu množství dat specifických pro danou úlohu. Tento proces dolaďování pomáhá modelu naučit se, jak provádět konkrétní úlohu, například překlad jazyka nebo generování kódu, jako je python, tím, že upraví své algoritmy tak, aby lépe odpovídaly novým datům.
  3. Kontextová analýza: GPT-3 při zadání výzvy nebo vstupního textu používá případy a svou transformační síť k analýze kontextu každého slova nebo fráze a generuje jejich reprezentaci. To modelu pomáhá pochopit význam a vztahy mezi slovy ve vstupním textu.
  4. Vytváření jazyků: Na základě kontextové analýzy vstupního textu generuje text podobný lidskému. Model využívá své znalosti jazykových úloh a vztahů mezi slovy a frázemi k předvídání nejpravděpodobnějšího slova nebo fráze, která bude následovat.
  5. Iterativní zpřesňování: GPT-3 dokáže na základě stejného vstupního textu vygenerovat více výstupů a umožňuje uživateli vybrat ten nejlepší. Model lze také trénovat na základě zpětné vazby od uživatelů, aby se jeho výstupy časem zlepšovaly a dále zdokonalovaly jeho schopnost generovat text podobný lidskému.