איך Gpt-3 עובד?

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.

מדוע GPT-3 שימושי?

להלן רשימה של סיבות מדוע GPT-3 שימושי:

• GPT-3 מייצג פריצת דרך גדולה ב-AI בשפה.
• על ידי הבנה ויצירת טקסט דמוי אדם, מודל GPT-3 יכול לעזור לגשר על הפער בין בני אדם למכונות. לכן יהיה קל יותר לאנשים לקיים אינטראקציה עם מחשבים ומכשירים חכמים אחרים.
• מודל השפה GPT-3 יוצר צ'אטבוטים ועוזרים וירטואליים מרתקים ויעילים יותר. זה יכול לשפר את שירות הלקוחות והתמיכה.
• GPT-3 יוצר חומרים חינוכיים מותאמים אישית לתלמידים. זה יכול גם לספק שיעורים וירטואליים ותמיכה לאנשים הלומדים שפה חדשה.
• ל-GPT-3 יש פוטנציאל לבצע אוטומציה של מגוון רחב של משימות הדורשות כישורי שפה דמויי אדם. אלה כוללים תרגום מכונה, סיכום ואפילו מחקר משפטי ורפואי.
• הפיתוח של GPT-3 קידם את תחום משימות עיבוד השפה הטבעית בצורה משמעותית. הצלחתו העניקה השראה למחקר ופיתוח נוספים בתחום זה.

מהי ההיסטוריה של GPT-3?

• 2015: OpenAI נוסדה במטרה לפתח בינה מלאכותית בצורה בטוחה.
• 2018: OpenAI משחררת את הגרסה הראשונה של מודל השפה Generative Pre-trained Transformer (GPT 1). מודלים קודמים של שפות גדולות, כמו BERT ו-Turing NLG, הדגימו את הכדאיות של שיטת מחולל הטקסט. כלים אלה יצרו מחרוזות ארוכות של טקסט שנראו בלתי ניתנות להשגה בעבר.
• 2019: OpenAI משחררת את GPT-2, גרסה משופרת של המודל המחולל GPT עם פרמטרים נוספים. GPT-2 יוצר טקסט באיכות חסרת תקדים אך אינו משוחרר במלואו עקב חששות לגבי שימוש לרעה הפוטנציאלי שלו.
• 2020: OpenAI משחררת את GPT-3, הגרסה העדכנית והחזקה ביותר של מודל שפת ה-GPT. GPT-3 מכיל 175 מיליארד פרמטרים, מה שהופך אותו למודל השפה הגדול והמורכב ביותר שנוצר אי פעם. הוא יוצר טקסט עם דיוק ושטף אפילו יותר מאשר GPT-2. הוא מסוגל לבצע מגוון רחב של משימות עיבוד שפה טבעית עם למידה של כמה-shot, Zero-shot ו-one-shot.

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.