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 SEO, Sam Altman kirjeldas GPT-3, kolmanda põlvkonna “tipptasemel keelemudeli” arendamist. Samuti on GPT-3 mõnede inimeste arvates esimene samm kunstliku üldise intelligentsuse poole püüdlemisel.

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.

openAI annab välja gpt-3

Miks on GPT-3 kasulik?

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

Milline on GPT-3 ajalugu?

Mida saab GPT-3 teha?

  1. Keele genereerimine: GPT-3 suudab genereerida inimsarnast teksti vastuseks üleskutsetele, mis muudab selle kasulikuks sellistes rakendustes nagu juturobotid, sisu genereerimine ja isegi 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 suudab antud ülesande alusel täiendada lauseid või lõike, mis muudab selle kasulikuks automaatseks täiendamiseks ja kokkuvõtete tegemiseks.
  4. Küsimused ja vastused: GPT-3 suudab vastata küsimustele loomulikus keeles, mis muudab selle kasulikuks virtuaalsete assistentide ja klienditeeninduse rakenduste jaoks.
  5. Dialoog: See võib pidada kasutajatega edasi-tagasi vestlusi, mis muudab selle kasulikuks juturobotite ja muude vestlusagentide jaoks.
  6. Koodide genereerimine: GPT-3 suudab genereerida koodilõike loomuliku keele kirjelduste põhjal, mis teeb selle kasulikuks arendajatele ja programmeerijatele.
  7. Sentimentaalanalüüs: GPT-3 suudab analüüsida antud teksti sentimenti, mis muudab selle kasulikuks sellistes rakendustes nagu sotsiaalmeedia jälgimine ja klientide tagasiside analüüs.
  8. Teksti genereerimine: See võimaldab teksti genereerida eri kategooriatesse vastavalt selle sisule, mis muudab selle kasulikuks selliste rakenduste jaoks nagu sisu modereerimine ja rämpsposti filtreerimine.
  9. Kokkuvõte: GPT-3 suudab teha kokkuvõtteid pikkadest tekstidest lühemaks, säilitades samal ajal põhilised ideed, mis muudab selle kasulikuks sellistes rakendustes nagu uudiste koondamine ja akadeemilised uuringud.

Kuidas GPT-3 töötab?

  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 väiksemat hulka ülesandepõhiseid andmeid. See peenhäälestusprotsess aitab mudelil õppida, kuidas täita konkreetset ülesannet, näiteks keele tõlkimist või koodi genereerimist, näiteks 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.