מה זה GPT-3?

GPT-3 , או Generative Pre-trained Transformer 3, הוא מודל למידת מכונה של רשת עצבית שהוכשר ליצור כל סוג של טקסט. OpenAI SEO, סם אלטמן תיאר את הפיתוח של GPT-3, דור שלישי ל"מודל שפה מתקדם". כמו כן, GPT-3 הוא הצעד הראשון לפי כמה אנשים בחיפוש אחר בינה כללית מלאכותית.

ל-GPT-3 יש יותר מ-175 מיליארד פרמטרים של למידת מכונה בעוד ל-GPT-2 היו רק 1.5 מיליון פרמטרים. לפני GPT-3, מודל השפה המאומן הגדול ביותר היה מודל Turing Natural Language Generation (NLG) של מיקרוסופט, שהיה לו 10 מיליארד פרמטרים. GPT-3 הוכשר על מספר מערכי נתונים, שלכל אחד מהם משקלים שונים, כולל Common Crawl, WebText2 וויקיפדיה.

openAI משחרר את gpt-3

מדוע GPT-3 שימושי?

להלן רשימה של סיבות מדוע GPT-3 שימושי:

מהי ההיסטוריה של GPT-3?

מה יכול GPT-3 לעשות?

  1. יצירת שפה: GPT-3 יכול ליצור טקסט דמוי אדם בתגובה להנחיות, מה שהופך אותו לשימושי עבור יישומים כמו צ'אטבוטים, יצירת תוכן ואפילו כתיבה יצירתית.
  2. תרגום שפה: יש לו את היכולת לתרגם טקסט משפה אחת לאחרת, מה שהופך אותו לשימושי עבור תקשורת בינלאומית ולוקליזציה.
  3. השלמת שפה: GPT-3 יכול להשלים משפטים או פסקאות בהתבסס על הנחיה נתונה, מה שהופך אותו לשימושי עבור השלמה אוטומטית וסיכום.
  4. שאלות ותשובות: GPT-3 יכול לענות על שאלות בשפה טבעית, מה שהופך אותו לשימושי עבור עוזרים וירטואליים ויישומי שירות לקוחות.
  5. דיאלוג: זה יכול להשתתף בשיחות הלוך ושוב עם משתמשים, מה שהופך אותו לשימושי עבור צ'אטבוטים וסוכני שיחה אחרים.
  6. יצירת קוד: GPT-3 יכול ליצור קטעי קוד המבוססים על תיאורי שפה טבעית, מה שהופך אותו לשימושי עבור מפתחים ומתכנתים.
  7. ניתוח סנטימנטים: GPT-3 יכול לנתח את הסנטימנט של טקסט נתון, מה שהופך אותו לשימושי עבור יישומים כגון ניטור מדיה חברתית וניתוח משוב של לקוחות.
  8. יצירת טקסט: הוא יכול ליצור טקסט לקטגוריות שונות על סמך התוכן שלו, מה שהופך אותו לשימושי עבור יישומים כגון ניהול תוכן וסינון דואר זבל.
  9. סיכום: GPT-3 יכול לסכם טקסטים ארוכים לטקסטים קצרים יותר תוך שמירה על הרעיונות העיקריים, מה שהופך אותו לשימושי עבור יישומים כגון צבירת חדשות ומחקר אקדמי.

איך GPT-3 עובד?

  1. אימון מקדים יצירתי: GPT-3 הוכשר לראשונה על כמות עצומה של נתוני טקסט מהאינטרנט, כולל ספרים, מאמרים ואתרי אינטרנט. במהלך תהליך זה, המודל משתמש ברשת עצבית שנאי כדי לנתח את ההקשר של כל מילה או ביטוי וליצור ייצוג שלה המנבא את המילה הבאה במשפט. GPT-3 מחשב את הסבירות שמילה כלשהי יכולה להופיע בטקסט בהינתן השנייה בטקסט הזה. זה ידוע בתור ההסתברות המותנית של מילים.
  2. כוונון עדין: לאחר השלמת ההכשרה המוקדמת, הוא מכוון למשימות ספציפיות על ידי חשיפתו לכמות קטנה יותר של נתונים ספציפיים למשימה. תהליך כוונון עדין זה עוזר למודל ללמוד כיצד לבצע משימה מסוימת, כגון תרגום שפה או יצירת קוד כמו python, על ידי התאמת האלגוריתמים שלו כך שיתאימו טוב יותר לנתונים החדשים.
  3. ניתוח הקשר: כאשר מקבלים הנחיה או טקסט קלט, GPT-3 משתמש במקרים וברשת השנאים שלו כדי לנתח את ההקשר של כל מילה או ביטוי וליצור ייצוג שלה. זה עוזר למודל להבין את המשמעות והקשרים בין המילים בטקסט הקלט.
  4. יצירת שפה: בהתבסס על הניתוח ההקשרי של טקסט הקלט, הוא יוצר טקסט דמוי אדם בתגובה להנחיה. המודל משתמש בהבנתו של משימות השפה והקשרים בין מילים וביטויים כדי לחזות את המילה או הביטוי הסביר ביותר שיגיעו בהמשך.
  5. חידוד איטרטיבי: GPT-3 יכול ליצור פלטים מרובים על סמך אותו טקסט קלט, מה שמאפשר למשתמש לבחור את הטוב ביותר. ניתן גם לאמן את המודל על פי משוב ממשתמשים כדי לשפר את התפוקה שלו לאורך זמן, ולחדד עוד יותר את יכולתו ליצור טקסט דמוי אדם.