Was ist GPT-3?

GPT-3(Generative Pre-trained Transformer 3) ist ein maschinelles Lernmodell in Form eines neuronalen Netzwerks, das darauf trainiert ist, jede Art von Text zu erzeugen. Sam Altman, SEO von OpenAI, beschrieb die Entwicklung von GPT-3, einem „hochmodernen Sprachmodell“ der dritten Generation. Außerdem ist GPT-3 nach Ansicht einiger Leute der erste Schritt auf der Suche nach künstlicher allgemeiner Intelligenz.

GPT-3 hat über 175 Milliarden Parameter für maschinelles Lernen, während GPT-2 nur 1,5 Millionen Parameter hatte. Vor GPT-3 war das größte trainierte Sprachmodell das Turing Natural Language Generation (NLG)-Modell von Microsoft, das 10 Milliarden Parameter hatte. GPT-3 wurde auf mehreren Datensätzen trainiert, die jeweils unterschiedlich gewichtet wurden, darunter Common Crawl, WebText2 und Wikipedia.

openAI veröffentlicht gpt-3

Warum ist GPT-3 nützlich?

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

Was ist die Geschichte von GPT-3?

Was kann GPT-3 leisten?

  1. Spracherzeugung: GPT-3 kann auf Aufforderungen hin menschenähnlichen Text generieren, was es für Anwendungen wie Chatbots, Inhaltserstellung und sogar kreatives Schreiben nützlich macht.
  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 kann Sätze oder Absätze auf der Grundlage einer vorgegebenen Aufforderung vervollständigen, was es für die automatische Vervollständigung und Zusammenfassung nützlich macht.
  4. Fragen und Antworten: Der GPT-3 kann Fragen in natürlicher Sprache beantworten, was ihn für virtuelle Assistenten und Kundendienstanwendungen nützlich macht.
  5. Dialog: Er kann sich mit Nutzern austauschen und ist daher für Chatbots und andere Dialogagenten nützlich.
  6. Code-Generierung: GPT-3 kann auf der Grundlage von Beschreibungen in natürlicher Sprache Codeschnipsel generieren, die für Entwickler und Programmierer nützlich sind.
  7. Stimmungsanalyse: GPT-3 kann die Stimmung eines bestimmten Textes analysieren, was es für Anwendungen wie die Überwachung sozialer Medien und die Analyse von Kundenfeedback nützlich macht.
  8. Texterstellung: Es kann Text auf der Grundlage seines Inhalts in verschiedene Kategorien einteilen, was für Anwendungen wie Inhaltsmoderation und Spam-Filterung nützlich ist.
  9. Zusammenfassen: GPT-3 kann lange Texte in kürzere zusammenfassen und dabei die Hauptgedanken beibehalten, was es für Anwendungen wie die Zusammenfassung von Nachrichten und die akademische Forschung nützlich macht.

Wie funktioniert GPT-3?

  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 einer kleineren Menge aufgabenspezifischer 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.