איך GPT-3 עובד?

השלבים שלהלן מסבירים כיצד GPT-3 פועל ליצירת תגובות:

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 האימון המקדים, הוא מכוון למשימות ספציפיות על ידי חשיפתו לנתונים פחות 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.

מדוע GPT-3 שימושי?

להלן רשימה של סיבות מדוע GPT-3 שימושי:

• על ידי הבנה ויצירת טקסט דמוי אדם, מודל GPT-3 עוזר 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 משפר את שירות הלקוחות והתמיכה.
• GPT-3 יוצר חומרים חינוכיים מותאמים אישית לתלמידים. זה גם מספק 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?

הפיתוח של GPT-3 הוא תהליך איטרטיבי. להלן ההתפתחויות בהיסטוריה 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.

GPT-3 מיומן בתחומים רבים כולל:

1. יצירת שפה: GPT-3 יוצר טקסט דמוי אדם המגיב להנחיות, מה שהופך אותו לשימושי עבור יישומים כגון צ'אטבוטים, יצירת תוכן וכתיבה 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 משלים משפטים או פסקאות בהתבסס על הנחיה נתונה, מה שהופך אותו לשימושי עבור השלמה אוטומטית וסיכום.
4. שאלות ותשובות: GPT-3 עונה על שאלות בשפה טבעית, מה שהופך אותו לשימושי עבור עוזרים וירטואליים ויישומי שירות לקוחות.
5. דיאלוג: הוא עוסק בשיחות הלוך ושוב עם משתמשים, מה שהופך אותו לשימושי עבור צ'אטבוטים וסוכני שיחה אחרים.
6. יצירת קוד: GPT-3 יוצר קטעי קוד המבוססים על תיאורי שפה טבעית, מה שהופך אותו לשימושי עבור מפתחים ומתכנתים.
7. ניתוח סנטימנט: הוא מנתח את הסנטימנט של טקסט נתון, מה שהופך אותו לשימושי עבור יישומים כגון ניטור מדיה חברתית וניתוח משוב לקוחות.
8. יצירת טקסט: הוא יוצר טקסט לקטגוריות שונות על סמך תוכן, מה שהופך אותו לשימושי עבור יישומים כגון ניהול תוכן וסינון דואר זבל.
9. סיכום: הוא מסכם טקסטים ארוכים לטקסטים קצרים יותר תוך שמירה על הרעיונות העיקריים, מה שהופך אותו לשימושי עבור יישומים כגון צבירת חדשות ומחקר אקדמי.