Mikä on GPT-3?

GPT-3 eli Generative Pre-trained Transformer 3 on neuroverkkomalli, joka on koulutettu tuottamaan minkä tahansa tyyppistä tekstiä. OpenAI:n SEO Sam Altman kertoi GPT-3:n, kolmannen sukupolven ”huippuluokan kielimallin” kehityksestä. Lisäksi GPT-3 on joidenkin mukaan ensimmäinen askel kohti yleistä tekoälyä.

GPT-3:ssa on yli 175 miljardia koneoppimisparametria, kun taas GPT-2:ssa oli vain 1,5 miljoonaa parametria. Ennen GPT-3:a suurin koulutettu kielimalli oli Microsoftin Turing Natural Language Generation (NLG) -malli, jossa oli 10 miljardia parametria. GPT-3 koulutettiin useilla eri painotuksilla varustetuilla aineistoilla, kuten Common Crawl, WebText2 ja Wikipedia.

openAI julkaisee gpt-3:n

Miksi GPT-3 on hyödyllinen?

Tässä on luettelo syistä, joiden vuoksi GPT-3 on hyödyllinen:

Mikä on GPT-3:n historia?

Mitä GPT-3 voi tehdä?

  1. Kielten tuottaminen: GPT-3 pystyy tuottamaan ihmisen kaltaista tekstiä vastauksena kehotuksiin, mikä tekee siitä hyödyllisen sovelluksissa, kuten chat-roboteissa, sisällöntuotannossa ja jopa luovassa kirjoittamisessa.
  2. Kielikäännös: Käännös: Se pystyy kääntämään tekstiä yhdeltä kieleltä toiselle, joten se on hyödyllinen kansainvälisessä viestinnässä ja lokalisoinnissa.
  3. Kielen valmistuminen: GPT-3 voi täydentää lauseita tai kappaleita annetun kehotteen perusteella, joten se on hyödyllinen automaattisessa täydentämisessä ja tiivistämisessä.
  4. Kysymykset ja vastaukset: GPT-3 voi vastata kysymyksiin luonnollisella kielellä, joten se on hyödyllinen virtuaaliavustajille ja asiakaspalvelusovelluksille.
  5. Dialogi: Se voi käydä edestakaisia keskusteluja käyttäjien kanssa, mikä tekee siitä hyödyllisen chat-roboteille ja muille keskusteluagenteille.
  6. Koodin luominen: GPT-3 voi luoda koodinpätkiä luonnollisen kielen kuvausten perusteella, mikä tekee siitä hyödyllisen kehittäjille ja ohjelmoijille.
  7. Tunneanalyysi: GPT-3 voi analysoida tietyn tekstin tunnetilaa, mikä tekee siitä hyödyllisen sovelluksissa, kuten sosiaalisen median seurannassa ja asiakaspalautteen analysoinnissa.
  8. Tekstin tuottaminen: Se voi luoda tekstiä eri luokkiin sen sisällön perusteella, mikä tekee siitä hyödyllisen sovelluksissa, kuten sisällön moderoinnissa ja roskapostin suodatuksessa.
  9. Yhteenveto: GPT-3 voi tiivistää pitkiä tekstejä lyhyemmiksi säilyttäen samalla pääajatukset, mikä tekee siitä hyödyllisen sovelluksissa, kuten uutisten kokoamisessa ja akateemisessa tutkimuksessa.

Miten GPT-3 toimii?

  1. Generatiivinen esivalmennus: GPT-3:n esivalmennus tehdään ensin valtavaan määrään internetistä peräisin olevaa tekstidataa, kuten kirjoja, artikkeleita ja verkkosivustoja. Tämän prosessin aikana malli käyttää muuntohermoverkkoa analysoimaan kunkin sanan tai lauseen asiayhteyden ja luomaan siitä esityksen, joka ennustaa lauseen seuraavan sanan. GPT-3 laskee, kuinka todennäköisesti jokin sana voi esiintyä tekstissä, kun otetaan huomioon tekstin toinen sana. Sitä kutsutaan sanojen ehdolliseksi todennäköisyydeksi.
  2. Hienosäätö: Kun esivalmennus on valmis, se hienosäädetään tiettyjä tehtäviä varten altistamalla se pienemmälle määrälle tehtäväkohtaista dataa. Tämä hienosäätöprosessi auttaa mallia oppimaan, miten suorittaa tietty tehtävä, kuten kielen kääntäminen tai koodin luominen kuten python, mukauttamalla algoritmejaan paremmin uuteen dataan.
  3. Kontekstianalyysi: Kun GPT-3:lle annetaan kehote tai syöttöteksti, se käyttää tapauksia ja muuntajaverkkoa analysoidakseen jokaisen sanan tai lauseen kontekstin ja luodakseen siitä esityksen. Tämä auttaa mallia ymmärtämään syötetyn tekstin sanojen merkityksen ja väliset suhteet.
  4. Kielten tuottaminen: Kieli: Syötetyn tekstin kontekstuaalisen analyysin perusteella se luo ihmisen kaltaista tekstiä vastauksena kehotukseen. Malli käyttää kielen tehtäviä sekä sanojen ja lauseiden välisiä suhteita koskevaa ymmärrystään ennustaakseen seuraavaksi tulevan sanan tai lauseen todennäköisimmin.
  5. Iteratiivinen hienosäätö: GPT-3 voi tuottaa useita tulosteita samasta syötetekstistä, jolloin käyttäjä voi valita parhaan. Mallia voidaan myös kouluttaa käyttäjiltä saadun palautteen perusteella, jotta sen tulostusta voidaan parantaa ajan mittaan, jolloin sen kyky tuottaa ihmisen kaltaista tekstiä tarkentuu entisestään.