Τι είναι η GPT-3;

Το GPT-3, ή Generative Pre-trained Transformer 3, είναι ένα μοντέλο μηχανικής μάθησης νευρωνικού δικτύου που έχει εκπαιδευτεί για τη δημιουργία οποιουδήποτε τύπου κειμένου. Ο Sam Altman, SEO του OpenAI, περιέγραψε την ανάπτυξη του GPT-3, ενός τρίτης γενιάς “μοντέλου γλώσσας τελευταίας τεχνολογίας”. Επίσης, η GPT-3 είναι το πρώτο βήμα, σύμφωνα με ορισμένους ανθρώπους, στην αναζήτηση της Τεχνητής Γενικής Νοημοσύνης.

Η GPT-3 έχει πάνω από 175 δισεκατομμύρια παραμέτρους μηχανικής μάθησης, ενώ η GPT-2 είχε μόνο 1,5 εκατομμύριο παραμέτρους. Πριν από το GPT-3, το μεγαλύτερο εκπαιδευμένο γλωσσικό μοντέλο ήταν το μοντέλο Turing Natural Language Generation (NLG) της Microsoft, το οποίο είχε 10 δισεκατομμύρια παραμέτρους. Το GPT-3 εκπαιδεύτηκε σε διάφορα σύνολα δεδομένων, το καθένα με διαφορετικά βάρη, συμπεριλαμβανομένων των Common Crawl, WebText2 και Wikipedia.

Το openAI κυκλοφορεί το gpt-3

Γιατί είναι χρήσιμη η GPT-3;

Ακολουθεί μια λίστα με τους λόγους για τους οποίους η GPT-3 είναι χρήσιμη:

Ποια είναι η ιστορία του GPT-3;

Τι μπορεί να κάνει το GPT-3;

  1. Δημιουργία γλώσσας: Το GPT-3 μπορεί να παράγει κείμενο που μοιάζει με ανθρώπινο κείμενο σε απάντηση σε προτροπές, καθιστώντας το χρήσιμο για εφαρμογές όπως chatbots, παραγωγή περιεχομένου και ακόμη και δημιουργική γραφή.
  2. Μετάφραση στη γλώσσα: Αυτό το σύστημα έχει τη δυνατότητα να μεταφράζει κείμενο από μια γλώσσα σε μια άλλη, καθιστώντας το χρήσιμο για τη διεθνή επικοινωνία και τον εντοπισμό.
  3. Ολοκλήρωση της γλώσσας: Το GPT-3 μπορεί να συμπληρώσει προτάσεις ή παραγράφους με βάση μια δεδομένη προτροπή, καθιστώντας το χρήσιμο για αυτόματη συμπλήρωση και περίληψη.
  4. Ερωτήσεις και απαντήσεις: Το GPT-3 μπορεί να απαντά σε ερωτήσεις σε φυσική γλώσσα, καθιστώντας το χρήσιμο για εικονικούς βοηθούς και εφαρμογές εξυπηρέτησης πελατών.
  5. Διάλογος: Αυτό το σύστημα μπορεί να συμμετέχει σε συνομιλίες με τους χρήστες, καθιστώντας το χρήσιμο για chatbots και άλλους πράκτορες συνομιλίας.
  6. Δημιουργία κώδικα: Το GPT-3 μπορεί να παράγει αποσπάσματα κώδικα με βάση περιγραφές σε φυσική γλώσσα, καθιστώντας το χρήσιμο για προγραμματιστές και προγραμματιστές.
  7. Ανάλυση συναισθήματος: Το GPT-3 μπορεί να αναλύσει το συναίσθημα ενός συγκεκριμένου κειμένου, καθιστώντας το χρήσιμο για εφαρμογές όπως η παρακολούθηση των κοινωνικών μέσων ενημέρωσης και η ανάλυση των σχολίων των πελατών.
  8. Δημιουργία κειμένου: Αυτό το σύστημα μπορεί να δημιουργήσει κείμενο σε διάφορες κατηγορίες με βάση το περιεχόμενό του, καθιστώντας το χρήσιμο για εφαρμογές όπως η συγκράτηση περιεχομένου και το φιλτράρισμα ανεπιθύμητων μηνυμάτων.
  9. Περίληψη: Το GPT-3 μπορεί να συνοψίσει μεγάλα κείμενα σε μικρότερα, διατηρώντας τις κύριες ιδέες, καθιστώντας το χρήσιμο για εφαρμογές όπως η συγκέντρωση ειδήσεων και η ακαδημαϊκή έρευνα.

Πώς λειτουργεί το GPT-3;

  1. Γενετική προ-εκπαίδευση: Η GPT-3 προ-εκπαιδεύεται πρώτα σε έναν τεράστιο όγκο δεδομένων κειμένου από το διαδίκτυο, συμπεριλαμβανομένων βιβλίων, άρθρων και ιστοσελίδων. Κατά τη διάρκεια αυτής της διαδικασίας, το μοντέλο χρησιμοποιεί ένα νευρωνικό δίκτυο μετασχηματιστή για να αναλύσει τα συμφραζόμενα κάθε λέξης ή φράσης και να δημιουργήσει μια αναπαράστασή τους που προβλέπει την επόμενη λέξη σε μια πρόταση. Η GPT-3 υπολογίζει πόσο πιθανό είναι να εμφανιστεί κάποια λέξη στο κείμενο, δεδομένης της άλλης στο κείμενο αυτό. Είναι γνωστή ως η υπό συνθήκη πιθανότητα των λέξεων.
  2. Λεπτομερής ρύθμιση: Αφού ολοκληρωθεί η προ-εκπαίδευση, γίνεται λεπτομερής ρύθμιση για συγκεκριμένες εργασίες, εκθέτοντάς το σε μικρότερο όγκο δεδομένων συγκεκριμένων εργασιών. Αυτή η διαδικασία τελειοποίησης βοηθά το μοντέλο να μάθει πώς να εκτελεί μια συγκεκριμένη εργασία, όπως η μετάφραση γλωσσών ή η δημιουργία κώδικα όπως η python, προσαρμόζοντας τους αλγορίθμους του ώστε να προσαρμόζονται καλύτερα στα νέα δεδομένα.
  3. Ανάλυση πλαισίου: Όταν του δίνεται μια προτροπή ή ένα κείμενο εισόδου, το GPT-3 χρησιμοποιεί περιπτώσεις και το δίκτυο μετασχηματιστών του για να αναλύσει το πλαίσιο κάθε λέξης ή φράσης και να δημιουργήσει μια αναπαράστασή της. Αυτό βοηθά το μοντέλο να κατανοήσει τη σημασία και τις σχέσεις μεταξύ των λέξεων στο κείμενο εισόδου.
  4. Δημιουργία γλώσσας: Με βάση την ανάλυση των συμφραζομένων του κειμένου εισόδου, παράγει κείμενο που μοιάζει με ανθρώπινο κείμενο ως απάντηση στην προτροπή. Το μοντέλο χρησιμοποιεί την κατανόηση των γλωσσικών καθηκόντων και των σχέσεων μεταξύ λέξεων και φράσεων για να προβλέψει την πιο πιθανή λέξη ή φράση που θα ακολουθήσει.
  5. Επαναληπτική βελτίωση: GPT-3 μπορεί να παράγει πολλαπλές εξόδους με βάση το ίδιο κείμενο εισόδου, επιτρέποντας στο χρήστη να επιλέξει την καλύτερη. Το μοντέλο μπορεί επίσης να εκπαιδευτεί με βάση τα σχόλια των χρηστών για να βελτιώσει την παραγωγή του με την πάροδο του χρόνου, βελτιώνοντας περαιτέρω την ικανότητά του να παράγει κείμενο που μοιάζει με ανθρώπινο κείμενο.