Wie funktioniert GPT-3?

Die folgenden Schritte erläutern, wie GPT-3 funktioniert, um Antworten zu erzeugen:

1. Generatives Vortraining: GPT-3 wird zunächst auf einer riesigen Menge von Textdaten aus dem Internet, einschließlich Büchern, Artikeln und Websites, vortrainiert. Während dieses Prozesses verwendet das Modell ein neuronales Transformer-Netzwerk, um den Kontext jedes Wortes oder Satzes zu analysieren und eine Darstellung zu erzeugen, die das nächste Wort im Satz vorhersagt. GPT-3 berechnet, wie wahrscheinlich es ist, dass ein Wort im Text vorkommt, wenn ein anderes in diesem Text vorkommt. Sie ist bekannt als die bedingte Wahrscheinlichkeit von Wörtern.
2. Feinabstimmung: Nach Abschluss des Pre-Trainings erfolgt eine Feinabstimmung für bestimmte Aufgaben, indem das System weniger aufgabenspezifischen Daten ausgesetzt wird. Dieser Feinabstimmungsprozess hilft dem Modell zu lernen, wie eine bestimmte Aufgabe auszuführen ist, z. B. Sprachübersetzung oder Codegenerierung wie Python, indem es seine Algorithmen an die neuen Daten anpasst.
3. Kontextuelle Analyse: Bei einer Eingabeaufforderung oder einem Eingabetext verwendet GPT-3 Cases und sein Transformer-Netzwerk, um den Kontext jedes Worts oder Satzes zu analysieren und eine Darstellung davon zu erzeugen. Dies hilft dem Modell, die Bedeutung und die Beziehungen zwischen den Wörtern im Eingabetext zu verstehen.
4. Sprachgenerierung: Auf der Grundlage einer kontextuellen Analyse des Eingabetextes wird ein menschenähnlicher Text als Antwort auf die Eingabeaufforderung generiert. Das Modell nutzt sein Wissen über Sprachaufgaben und die Beziehungen zwischen Wörtern und Sätzen, um das wahrscheinlichste Wort oder den wahrscheinlichsten Satz vorherzusagen, der als nächstes kommt.
5. Iterative Verfeinerung: GPT-3 kann auf der Grundlage desselben Eingabetextes mehrere Ausgaben generieren, aus denen der Benutzer die beste auswählen kann. Das Modell kann auch anhand des Feedbacks von Benutzern trainiert werden, um seine Ausgabe im Laufe der Zeit zu verbessern und seine Fähigkeit, menschenähnlichen Text zu erzeugen, weiter zu verfeinern.

Warum ist GPT-3 nützlich?

Hier ist eine Liste von Gründen, warum GPT-3 nützlich ist:

• Durch das Verstehen und Erzeugen von menschenähnlichem Text hilft das GPT-3-Modell, die Kluft zwischen Mensch und Maschine zu überbrücken. Daher wird es für die Menschen einfacher sein, mit Computern und anderen intelligenten Geräten zu interagieren.
• Das GPT-3-Sprachmodell schafft ansprechende und effektive Chatbots und virtuelle Assistenten. Dies verbessert den Kundendienst und den Support.
• GPT-3 erstellt personalisierte Unterrichtsmaterialien für Schüler. Es bietet auch virtuelle Nachhilfe und Unterstützung für Menschen, die eine neue Sprache lernen.
• GPT-3 hat das Potenzial, ein breites Spektrum von Aufgaben zu automatisieren, die menschenähnliche Sprachkenntnisse erfordern. Dazu gehören maschinelle Übersetzungen, Zusammenfassungen und sogar juristische und medizinische Recherchen.
• Die Entwicklung von GPT-3 hat den Bereich der Aufgaben zur Verarbeitung natürlicher Sprache erheblich vorangebracht. Ihr Erfolg hat weitere Forschungs- und Entwicklungsarbeiten in diesem Bereich angeregt.

Was ist die Geschichte von GPT-3?

Die Entwicklung des GPT-3 ist ein iterativer Prozess. Hier sind die Entwicklungen in der Geschichte von GPT-3:

• 2015: OpenAI wird mit dem Ziel gegründet, künstliche Intelligenz sicher zu entwickeln.
• 2018: OpenAI veröffentlicht die erste Version des Generative Pre-trained Transformer (GPT 1) Sprachmodells. Frühere große Sprachmodelle, wie BERT und Turing NLG, haben die Machbarkeit der Textgeneratormethode bewiesen. Diese Werkzeuge generierten lange Textstrings, die zuvor unerreichbar schienen.
• 2019: OpenAI veröffentlicht GPT-2, eine verbesserte Version des generativen Modells GPT mit mehr Parametern. GPT-2 generiert Text in noch nie dagewesener Qualität, wird aber aufgrund von Bedenken wegen seines möglichen Missbrauchs nicht vollständig freigegeben.
• 2020: OpenAI veröffentlicht GPT-3, die neueste und leistungsfähigste Version des GPT-Sprachmodells. GPT-3 enthält 175 Milliarden Parameter und ist damit das größte und komplexeste Sprachmodell, das je erstellt wurde. es erzeugt Texte mit noch größerer Genauigkeit und flüssiger als GPT-2. Es ist in der Lage, eine breite Palette von Aufgaben zur Verarbeitung natürlicher Sprache mit „few-shot“, „zero-shot“ und „one-shot“ Lernen durchzuführen.

GPT-3 ist in vielen Bereichen kompetent, darunter:

1. Spracherzeugung: GPT-3 generiert menschenähnlichen Text, der auf Aufforderungen reagiert, und eignet sich damit für Anwendungen wie Chatbots, Inhaltserstellung und kreatives Schreiben.
2. Sprachübersetzung: Es kann Text von einer Sprache in eine andere übersetzen und ist damit für die internationale Kommunikation und Lokalisierung nützlich.
3. Sprachvervollständigung: GPT-3 vervollständigt Sätze oder Absätze auf der Grundlage einer vorgegebenen Aufforderung und eignet sich somit für die automatische Vervollständigung und Zusammenfassung.
4. Q&A: GPT-3 beantwortet Fragen in natürlicher Sprache und ist damit für virtuelle Assistenten und Kundendienstanwendungen geeignet.
5. Dialog: Es führt Gespräche mit den Nutzern und ist daher für Chatbots und andere Dialogagenten nützlich.
6. Code-Generierung: GPT-3 generiert Codeschnipsel auf der Grundlage von Beschreibungen in natürlicher Sprache und ist damit für Entwickler und Programmierer nützlich.
7. Stimmungsanalyse: Sie analysiert die Stimmung eines bestimmten Textes und eignet sich daher für Anwendungen wie die Überwachung sozialer Medien und die Analyse von Kundenfeedback.
8. Texterstellung: Es generiert Text in verschiedenen Kategorien auf der Grundlage des Inhalts, was es für Anwendungen wie Inhaltsmoderation und Spam-Filterung nützlich macht.
9. Zusammenfassen: Es fasst lange Texte in kürzere zusammen, wobei die wichtigsten Ideen erhalten bleiben. Dies macht es für Anwendungen wie Nachrichtenaggregation und wissenschaftliche Forschung nützlich.