Πώς λειτουργεί το Gpt-3;

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.

Γιατί είναι χρήσιμη η GPT-3;

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

• Το GPT-3 αντιπροσωπεύει μια σημαντική ανακάλυψη στη γλωσσική τεχνητή νοημοσύνη.
• Κατανοώντας και παράγοντας κείμενο που μοιάζει με ανθρώπινο, το μοντέλο GPT-3 μπορεί να βοηθήσει στη γεφύρωση του χάσματος μεταξύ ανθρώπων και μηχανών. Ως εκ τούτου, θα είναι ευκολότερο για τους ανθρώπους να αλληλεπιδρούν με τους υπολογιστές και άλλες έξυπνες συσκευές.
• Το γλωσσικό μοντέλο GPT-3 δημιουργεί πιο ελκυστικά και αποτελεσματικά chatbots και εικονικούς βοηθούς. Αυτό μπορεί να βελτιώσει την εξυπηρέτηση και την υποστήριξη των πελατών.
• Το GPT-3 δημιουργεί εξατομικευμένο εκπαιδευτικό υλικό για τους μαθητές. Μπορεί επίσης να παρέχει εικονική διδασκαλία και υποστήριξη σε άτομα που μαθαίνουν μια νέα γλώσσα.
• Το GPT-3 έχει τη δυνατότητα να αυτοματοποιήσει ένα ευρύ φάσμα εργασιών που απαιτούν γλωσσικές δεξιότητες παρόμοιες με αυτές του ανθρώπου. Αυτές περιλαμβάνουν τη μηχανική μετάφραση, την περίληψη, ακόμη και τη νομική και ιατρική έρευνα.
• Η ανάπτυξη του GPT-3 έχει προωθήσει σημαντικά τον τομέα των εργασιών επεξεργασίας φυσικής γλώσσας. Η επιτυχία της ενέπνευσε περαιτέρω έρευνα και ανάπτυξη στον τομέα αυτό.

Ποια είναι η ιστορία του GPT-3;

• 2015: OpenAI ιδρύεται με στόχο την ανάπτυξη της τεχνητής νοημοσύνης με ασφαλή τρόπο.
• 2018: Το OpenAI κυκλοφορεί την πρώτη έκδοση του γλωσσικού μοντέλου Generative Pre-trained Transformer (GPT 1). Παλαιότερα μεγάλα γλωσσικά μοντέλα, όπως το BERT και το Turing NLG, κατέδειξαν τη βιωσιμότητα της μεθόδου γεννήτριας κειμένου. Αυτά τα εργαλεία παρήγαγαν μεγάλες σειρές κειμένου που προηγουμένως φαίνονταν ανέφικτες.
• 2019: Το OpenAI κυκλοφορεί το GPT-2, μια βελτιωμένη έκδοση του γεννητικού μοντέλου GPT με περισσότερες παραμέτρους. Το GPT-2 παράγει κείμενο με πρωτοφανή ποιότητα, αλλά δεν έχει κυκλοφορήσει πλήρως λόγω ανησυχιών σχετικά με την πιθανή κατάχρησή του.
• 2020: GPT-3, την τελευταία και πιο ισχυρή έκδοση του γλωσσικού μοντέλου GPT. Το GPT-3 περιέχει 175 δισεκατομμύρια παραμέτρους, καθιστώντας το το μεγαλύτερο και πιο πολύπλοκο γλωσσικό μοντέλο που έχει δημιουργηθεί ποτέ. παράγει κείμενο με ακόμη μεγαλύτερη ακρίβεια και ευχέρεια από το GPT-2. Είναι σε θέση να εκτελεί ένα ευρύ φάσμα εργασιών επεξεργασίας φυσικής γλώσσας με εκμάθηση λίγων, μηδενικών και μίας φοράς.

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.