Hvordan virker Gpt-3?

Hvad er GPT-3?

GPT-3, eller Generative Pre-trained Transformer 3, er en neuronal netværksmodel til maskinindlæring, der er trænet til at generere enhver type tekst. OpenAI SEO, Sam Altman, beskrev udviklingen af GPT-3, en tredje generation af “state-of-the-art sprogmodel”. GPT-3 er også ifølge nogle mennesker det første skridt i jagten på kunstig generel intelligens.

GPT-3 har over 175 milliarder maskinlæringsparametre, mens GPT-2 kun havde 1,5 millioner parametre. Før GPT-3 var den største trænede sprogmodel Microsofts Turing Natural Language Generation (NLG)-model (Turing Natural Language Generation), som havde 10 milliarder parametre. GPT-3 blev trænet på flere datasæt med forskellige vægte, herunder Common Crawl, WebText2 og Wikipedia.

Hvorfor er GPT-3 nyttig?

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

• GPT-3 repræsenterer et stort gennembrud inden for sproglig AI.
• Ved at forstå og generere menneskelignende tekst kan GPT-3-modellen hjælpe med at bygge bro over kløften 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. Dette kan forbedre kundeservice og support.
• GPT-3 skaber personligt tilpasset undervisningsmateriale til eleverne. Det kan også give 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?

• 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.

Hvad kan GPT-3 gøre?

1. Sproggenerering: GPT-3 kan generere menneskelignende tekst som svar på opfordringer, hvilket gør den nyttig til applikationer som chatbots, indholdsgenerering og endda 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. Sproglig færdiggørelse: GPT-3 kan udfylde sætninger eller afsnit baseret på en given prompt, hvilket gør den nyttig til automatisk udfyldelse og opsummering.
4. Spørgsmål og svar: GPT-3 kan besvare spørgsmål i naturligt sprog, hvilket gør den nyttig til virtuelle assistenter og kundeserviceapplikationer.
5. Dialog: Den kan indgå i samtaler frem og tilbage med brugere, hvilket gør den nyttig for chatbots og andre dialogagenter.
6. Generering af kode: GPT-3 kan generere kodestumper baseret på beskrivelser i naturligt sprog, hvilket gør det nyttigt for udviklere og programmører.
7. Sentimentanalyse: GPT-3 kan analysere stemningen i en given tekst, hvilket gør den nyttig til applikationer som f.eks. overvågning af sociale medier og analyse af kundefeedback.
8. Tekstgenerering: Den kan generere tekst i forskellige kategorier baseret på dens indhold, hvilket gør den nyttig til applikationer som f.eks. indholdsmoderation og spamfiltrering.
9. Sammenfatning: GPT-3 kan sammenfatte lange tekster til kortere tekster, samtidig med at hovedidéerne bevares, hvilket gør det nyttigt til applikationer som nyhedsopsamling og akademisk forskning.

Hvordan virker GPT-3?

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 den forudgående træning er afsluttet, finjusteres den til specifikke opgaver ved at udsætte den for en mindre mængde opgavespecifikke data. Denne finjusteringsproces hjælper modellen med at lære at udføre en bestemt opgave, f.eks. oversættelse af sprog eller generering af kode som f.eks. python, ved at justere algoritmerne for at tilpasse dem 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.