Hvordan virker GPT-3?

Nedenstående trin forklarer, hvordan GPT-3 arbejder for at generere svar:

1. Generativ fortræning: GPT-3 trænes først på en massiv mængde tekstdata fra internettet, herunder bøger, artikler og websteder. Under denne proces bruger modellen et transformer neuralt netværk til at analysere konteksten for hvert ord eller hver sætning og generere en repræsentation af den, der forudsiger det næste ord i en sætning. GPT-3 beregner, hvor sandsynligt det er, at et ord kan optræde i teksten, hvis der er et andet ord i denne tekst. Det er kendt som den betingede sandsynlighed for ord.
2. Finjustering: Når fortræningen er færdig, finjusteres den til specifikke opgaver ved at udsætte den for mindre opgavespecifikke data. Denne finjusteringsproces hjælper modellen med at lære, hvordan man udfører en bestemt opgave, såsom sprogoversættelse eller kodegenerering som Python, ved at justere dens algoritmer, så de passer bedre til de nye data.
3. Kontekstuel analyse: Når GPT-3 får en prompt eller en indtastningstekst, bruger den cases og sit transformatornetværk til at analysere konteksten for hvert ord eller hver sætning og generere en repræsentation af den. Dette hjælper modellen med at forstå betydningen og sammenhængen mellem ordene i den indtastede tekst.
4. Sproggenerering: Baseret på den kontekstuelle analyse af indgangsteksten genererer den menneskelignende tekst som svar på indlægget. Modellen bruger sin forståelse af sprogopgaver og sammenhængen mellem ord og sætninger til at forudsige det mest sandsynlige ord eller den mest sandsynlige sætning, der kommer som det næste.
5. Iterativ forædling: GPT-3 kan generere flere output baseret på den samme inputtekst, så brugeren kan vælge det bedste output. Modellen kan også trænes på feedback fra brugerne for at forbedre dens output over tid og dermed forbedre dens evne til at generere menneskelignende tekst yderligere.

Hvorfor er GPT-3 nyttig?

Her er en liste over årsager til, at GPT-3 er nyttigt:

• Ved at forstå og generere menneskelignende tekst hjælper GPT-3-modellen med at bygge bro mellem mennesker og maskiner. Derfor bliver det lettere for folk at interagere med computere og andre intelligente enheder.
• GPT-3 sprogmodellen skaber mere engagerende og effektive chatbots og virtuelle assistenter. Det forbedrer kundeservice og support.
• GPT-3 skaber personligt tilpasset undervisningsmateriale til eleverne. Det giver også virtuel vejledning og støtte til folk, der lærer et nyt sprog.
• GPT-3 har potentiale til at automatisere en lang række opgaver, der kræver menneskelignende sprogfærdigheder. Disse omfatter maskinoversættelse, opsummering og endda juridisk og medicinsk forskning.
• Udviklingen af GPT-3 har gjort betydelige fremskridt inden for området for opgaver til behandling af naturlige sprog. Dens succes har inspireret til yderligere forskning og udvikling på dette område.

Hvad er historien om GPT-3?

Udviklingen af GPT-3 er en iterativ proces. Her er udviklingen i GPT-3’s historie:

• 2015: OpenAI bliver grundlagt med det formål at udvikle kunstig intelligens på en sikker måde.
• 2018: OpenAI frigiver den første version af den generative prætrænede sprogmodel GPT 1 (Generative Pre-trained Transformer). Tidligere store sprogmodeller, såsom BERT og Turing NLG, har vist, at tekstgeneratormetoden er levedygtig. Disse værktøjer genererede lange tekststrenge, som tidligere syntes uopnåelige.
• 2019: OpenAI udgiver GPT-2, en forbedret version af den generative GPT-model med flere parametre. GPT-2 genererer tekst af hidtil uset kvalitet, men er ikke frigivet fuldt ud på grund af bekymringer om dens potentielle misbrug.
• 2020: OpenAI frigiver GPT-3, den nyeste og mest kraftfulde version af GPT-sprogmodellen. GPT-3 indeholder 175 milliarder parametre, hvilket gør den til den største og mest komplekse sprogmodel, der nogensinde er blevet skabt. den genererer tekst med endnu større nøjagtighed og præcision end GPT-2. Den er i stand til at udføre en bred vifte af opgaver til behandling af naturligt sprog med few-shot, zero-shot og one-shot learning.

GPT-3 er dygtig på mange områder, herunder:

1. Generering af sprog: GPT-3 genererer menneskelignende tekst, der reagerer på prompts, hvilket gør den nyttig til applikationer som chatbots, indholdsgenerering og kreativ skrivning.
2. Oversættelse af sprog: Det har evnen til at oversætte tekst fra et sprog til et andet, hvilket gør det nyttigt til international kommunikation og lokalisering.
3. Færdiggørelse af sprog: GPT-3 færdiggør sætninger eller afsnit baseret på en given prompt, hvilket gør den nyttig til automatisk færdiggørelse og opsummering.
4. Q&A: GPT-3 besvarer spørgsmål på naturligt sprog, hvilket gør den nyttig til virtuelle assistenter og kundeserviceapplikationer.
5. Dialog: Det engagerer sig i frem-og-tilbage-samtaler med brugere, hvilket gør det nyttigt for chatbots og andre samtaleagenter.
6. Generering af kode: GPT-3 genererer kodestykker baseret på naturlige sprogbeskrivelser, hvilket gør det nyttigt for udviklere og programmører.
7. Stemningsanalyse: Den analyserer stemningen i en given tekst, hvilket gør den nyttig til applikationer som overvågning af sociale medier og analyse af kundefeedback.
8. Generering af tekst: Den genererer tekst i forskellige kategorier baseret på indhold, hvilket gør den nyttig til applikationer som indholdsmoderering og spamfiltrering.
9. Opsummering: Den opsummerer lange tekster til kortere tekster, mens den bevarer hovedideerne, hvilket gør den nyttig til applikationer som nyhedsaggregering og akademisk forskning.