Kuidas GPT-3 töötab?

Pilt arvutiekraanilt, millel on kujutatud vestlus GPT-3-ga, ning diagrammid, mis illustreerivad tehisintellekti keeletöötlusetappe.

Allpool on kirjeldatud, kuidas GPT-3 töötab vastuste genereerimiseks:

  1. Generatiivne eelkoolitus: GPT-3 treenitakse esmalt eelnevalt tohutu hulga tekstide, sealhulgas raamatute, artiklite ja veebisaitide andmete põhjal, mis pärinevad internetist. Selle protsessi käigus kasutab mudel transformaatori neuronivõrku, et analüüsida iga sõna või fraasi konteksti ja genereerida selle kujutis, mis ennustab järgmist sõna lauses. GPT-3 arvutab, kui tõenäoliselt võib mõni sõna esineda tekstis, arvestades teist sõna selles tekstis. Seda nimetatakse sõnade tingimuslikuks tõenäosuseks.
  2. Peenhäälestus: Kui eeltreening on lõpule viidud, toimub peenhäälestamine konkreetsete ülesannete jaoks, kasutades selleks vähem ülesannetespetsiifilisi andmeid. See peenhäälestusprotsess aitab mudelil õppida, kuidas täita konkreetset ülesannet, näiteks keele tõlkimist või koodi genereerimist, nagu Python, kohandades oma algoritme uute andmete paremaks kohandamiseks.
  3. Konteksti analüüs: Kui GPT-3-le antakse üleskutse või sisendtekst, kasutab ta iga sõna või fraasi konteksti analüüsimiseks ja selle kujutamise genereerimiseks juhtumeid ja oma transformaatorvõrku. See aitab mudelil mõista sisendteksti sõnade tähendust ja seoseid.
  4. Keele genereerimine: Sisendteksti kontekstuaalse analüüsi põhjal genereerib see vastuseks üleskutsele inimesele sarnase teksti. Mudel kasutab oma arusaamist keeleülesannetest ning sõnade ja fraaside vahelistest seostest, et ennustada kõige tõenäolisemalt järgnevat sõna või fraasi.
  5. Iteratiivne täiustamine: GPT-3 võib sama sisendteksti põhjal genereerida mitu väljundit, võimaldades kasutajal valida parima. Mudelit saab treenida ka kasutajate tagasiside põhjal, et selle väljundit aja jooksul parandada, täiustades veelgi selle võimet genereerida inimesele sarnast teksti.
openAI annab välja gpt-3

Miks on GPT-3 kasulik?

Siin on nimekiri põhjustest, miks GPT-3 on kasulik:

  • Mõistes ja genereerides inimesele sarnast teksti, aitab GPT-3 mudel ületada lõhet inimeste ja masinate vahel. Seetõttu on inimestel lihtsam arvutite ja muude nutiseadmetega suhelda.
  • GPT-3 keelemudel loob kaasahaaravamad ja tõhusamad vestlusrobotid ja virtuaalsed assistendid. See parandab klienditeenindust ja tuge.
  • GPT-3 loob õpilastele isikupärastatud õppematerjale. Samuti pakub see virtuaalset juhendamist ja tuge inimestele, kes õpivad uut keelt.
  • GPT-3 on võimeline automatiseerima paljusid ülesandeid, mis nõuavad inimesele sarnast keeleoskust. Nende hulka kuuluvad masintõlge, kokkuvõtete tegemine ja isegi juriidilised ja meditsiinilised uuringud.
  • GPT-3 väljatöötamine on oluliselt edasi arendanud loomuliku keeletöötluse ülesannete valdkonda. Selle edu on innustanud edasisi teadusuuringuid ja arendustegevust selles valdkonnas.

Milline on GPT-3 ajalugu?

GPT-3 väljatöötamine on iteratiivne protsess. Siin on GPT-3 ajaloo arengud:

  • 2015: OpenAI asutatakse eesmärgiga arendada tehisintellekti ohutult.
  • 2018: OpenAI avaldab esimese versiooni Generative Pre-trained Transformer (GPT 1) keelemudelist. Varasemad suured keelemudelid, nagu BERT ja Turing NLG, näitasid tekstigeneraatori meetodi elujõulisust. Need vahendid tekitasid pikki tekstijuppe, mis varem tundusid kättesaamatutena.
  • 2019: OpenAI annab välja GPT-2, GPT generatiivse mudeli täiustatud versiooni, millel on rohkem parameetreid. GPT-2 genereerib enneolematult kvaliteetse teksti, kuid seda ei ole täielikult avaldatud, kuna on mures selle võimaliku väärkasutuse pärast.
  • 2020: OpenAI annab välja GPT-3, GPT keelemudeli uusima ja võimsama versiooni. GPT-3 sisaldab 175 miljardit parameetrit, mis teeb sellest suurima ja kõige keerulisema keelemudeli, mis on kunagi loodud. see genereerib teksti isegi suurema täpsuse ja sujuvusega kui GPT-2. See on võimeline täitma mitmesuguseid loomuliku keele töötlemise ülesandeid, kasutades väheste, null- ja ühekordse õppimise võimalusi.

Millised on GPT-3 võimalused?

GPT-3 on pädev paljudes valdkondades, sealhulgas:

  1. Keele genereerimine: GPT-3 genereerib inimsarnast teksti, mis vastab käsklustele, mistõttu on see kasulik selliste rakenduste jaoks nagu juturobotid, sisu genereerimine ja loominguline kirjutamine.
  2. Keele tõlge: See on võimeline tõlkima teksti ühest keelest teise, mis muudab selle kasulikuks rahvusvaheliseks suhtluseks ja lokaliseerimiseks.
  3. Keele lõpuleviimine: GPT-3 täiendab lauseid või lõike antud ülesande alusel, mis muudab selle kasulikuks automaatseks täiendamiseks ja kokkuvõtete tegemiseks.
  4. Küsimused ja vastused: GPT-3 vastab küsimustele loomulikus keeles, mis muudab selle kasulikuks virtuaalsete assistentide ja klienditeeninduse rakenduste jaoks.
  5. Dialoog: See osaleb edasi-tagasi vestlustes kasutajatega, mis muudab selle kasulikuks juturobotite ja muude vestlusagentide jaoks.
  6. Koodide genereerimine: GPT-3 genereerib koodilõike loomuliku keele kirjelduste põhjal, mis teeb selle kasulikuks arendajatele ja programmeerijatele.
  7. Sentimentaalanalüüs: See analüüsib antud teksti sentimenti, mis muudab selle kasulikuks sellistes rakendustes nagu sotsiaalmeedia jälgimine ja klientide tagasiside analüüs.
  8. Teksti genereerimine: See genereerib teksti erinevatesse kategooriatesse sisu alusel, mis muudab selle kasulikuks sellistes rakendustes nagu sisu modereerimine ja rämpsposti filtreerimine.
  9. Kokkuvõte: See muudab pikad tekstid lühemaks, säilitades samal ajal põhiideed, mis muudab selle kasulikuks sellistes rakendustes nagu uudiste koondamine ja akadeemiline uurimistöö.

Korduma kippuvad küsimused

Mis on GPT-3?

GPT-3 ehk Generative Pre-trained Transformer 3 on närvivõrgu masinõppe mudel, mis on koolitatud mis tahes tüüpi teksti genereerimiseks. OpenAI tegevjuht Sam Altman kirjeldab GPT-3 arendamist kui kolmanda põlvkonna “tipptasemel keelemudelit”. Samuti peetakse seda esimeseks sammuks üldiste tehisintellektide poole püüdlemisel.

Kuidas koolitati GPT-3?

GPT-3-l on üle 175 miljardi masinõppe parameetri, samas kui GPT-2-l oli ainult 1,5 miljonit parameetrit. Enne GPT-3 oli suurim koolitatud keelemudel Microsofti Turingi Natural Language Generation (NLG) mudel, millel oli 10 miljardit parameetrit. GPT-3 treeniti mitme erineva kaaluga andmekogumiga, sealhulgas Common Crawl, WebText2 ja Wikipedia.

Jaga postitust:

Uusim moodne tehisintellektuaalkeskkond.

Alusta Eskritoriga kohe!

Seotud artiklid

Pilt arvutiekraanilt, millel on kujutatud vestlus GPT-3-ga, ning diagrammid, mis illustreerivad tehisintellekti keeletöötlusetappe.
Eskritor

Kuidas GPT-3 töötab?

Allpool on kirjeldatud, kuidas GPT-3 töötab vastuste genereerimiseks: Miks on GPT-3 kasulik? Siin on nimekiri põhjustest, miks GPT-3 on kasulik: Milline on GPT-3 ajalugu? GPT-3 väljatöötamine on iteratiivne protsess. Siin

Visuaalne graafik, mis näitab andmeid, mis on seotud tehisintellekti mõjuga sisukirjutajate tööturule.
Eskritor

Kas AI asendab sisukirjutajad?

Jah, tehisintellektuaalkirjanikud võivad asendada mõningaid kirjanikke, kuid nad ei saa kunagi asendada häid kirjanikke. See asendab teatavat tüüpi kirjutamistööd. Tehisintellekti sisugeneraatorid võivad luua põhilist sisu, mis ei nõua originaaluuringuid ega

ChatGPT arhitektuuri visuaalne esitus, mis näitab transformaatorite mudelit, mis võimaldab keeltest arusaamist ja nende genereerimise võimekust
Eskritor

Kuidas töötab ChatGPT?

Kõrgelt võttes on ChatGPT süvaõppe mudel, mis kasutab neuronivõrku, et genereerida inimesele sarnast teksti. Mudeli konkreetne versioon, ChatGPT-3, põhineb tehnikal, mida nimetatakse trafoarhitektuuriks. Selline arhitektuur võimaldab mudelil tuvastada keele mustreid

Visuaalne kujutis formaalse kirjatüki näidisest, kus on selgelt esile toodud plusse ja miinuseid illustreerivad lõigud.
Eskritor

Kuidas esitada plussid ja miinused ametlikus kirjas?

Järgnevast samm-sammult koostatud juhendist saate teada, kuidas kasutada plusse ja miinuseid oma kirjutamisprotsessis: Millised on ametlike kirjutiste liigid? Siin on mõned kõige levinumad ametliku kirjutamise tüübid: Millised on kirjutamisnipid tõhusaks