Koraci u nastavku objašnjavaju kako GPT-3 radi na generiranju odgovora:
- Generativna prethodna obuka: GPT-3 je prvo prethodno obučena na ogromnoj količini tekstualnih podataka s interneta, uključujući knjige, članke i web stranice. Tijekom ovog procesa, model koristi transformatorsku neuronsku mrežu za analizu konteksta svake riječi ili izraza i generiranje njihovog prikaza koji predviđa sljedeću riječ u rečenici. GPT-3 izračunava koliko je vjerojatno da se neka riječ može pojaviti u tekstu s obzirom na drugu u ovom tekstu. Poznata je kao uvjetna vjerojatnost riječi.
- Fino ugađanje: Nakon završetka predobuke, fino se podešava za određene zadatke izlažući ga podacima koji su manje specifični za zadatak. Ovaj proces finog podešavanja pomaže modelu da nauči kako izvršiti određeni zadatak, kao što je prijevod jezika ili generiranje koda kao što je Python, prilagodbom njegovih algoritama kako bi bolje odgovarali novim podacima.
- Kontekstualna analiza: Kada dobije upit ili ulazni tekst, GPT-3 koristi slučajeve i svoju transformatorsku mrežu za analizu konteksta svake riječi ili izraza i generiranje njihovog prikaza. Ovo pomaže modelu da razumije značenje i odnose između riječi u ulaznom tekstu.
- Generiranje jezika: Na temelju svoje kontekstualne analize ulaznog teksta, generira tekst nalik ljudskom kao odgovor na upit. Model koristi svoje razumijevanje jezičnih zadataka i odnosa između riječi i fraza kako bi predvidio koja će riječ ili fraza najvjerojatnije doći na red.
- Iterativno usavršavanje: GPT-3 može generirati više izlaza na temelju istog ulaznog teksta, dopuštajući korisniku da odabere najbolji. Model se također može uvježbati na temelju povratnih informacija korisnika kako bi se poboljšao njegov rezultat tijekom vremena, dodatno usavršavajući njegovu sposobnost generiranja teksta nalik ljudskom.
Zašto je GPT-3 koristan?
Evo popisa razloga zašto je GPT-3 koristan:
- Razumijevanjem i generiranjem ljudskog teksta, model GPT-3 pomaže premostiti jaz između ljudi i strojeva. Stoga će ljudima biti lakše komunicirati s računalima i drugim pametnim uređajima.
- GPT-3 jezični model stvara zanimljivije i učinkovitije chatbotove i virtualne pomoćnike. Ovo poboljšava korisničku uslugu i podršku.
- GPT-3 stvara personalizirane obrazovne materijale za studente. Također pruža virtualno podučavanje i podršku osobama koje uče novi jezik.
- GPT-3 ima potencijal za automatizaciju širokog spektra zadataka koji zahtijevaju jezične vještine slične ljudskim. To uključuje strojno prevođenje, sažimanje, pa čak i pravna i medicinska istraživanja.
- Razvoj GPT-3 značajno je unaprijedio područje zadataka obrade prirodnog jezika. Njegov uspjeh nadahnuo je daljnja istraživanja i razvoj u ovom području.
Koja je povijest GPT-3?
Razvoj GPT-3 je iterativni proces. Evo razvoja događaja u povijesti GPT-3:
- 2015: OpenAI je osnovan s ciljem sigurnog razvoja umjetne inteligencije .
- 2018.: OpenAI izdaje prvu verziju jezičnog modela Generative Pre-trained Transformer (GPT 1). Raniji veliki jezični modeli, kao što su BERT i Turing NLG, pokazali su održivost metode generiranja teksta. Ovi su alati generirali duge nizove teksta koji su se prije činili nedostižnima.
- 2019: OpenAI objavljuje GPT-2, poboljšanu verziju GPT generativnog modela s više parametara. GPT-2 generira tekst s neviđenom kvalitetom, ali nije objavljen u cijelosti zbog zabrinutosti o njegovoj mogućoj zlouporabi.
- 2020: OpenAI izdaje GPT-3, najnoviju i najmoćniju verziju GPT jezičnog modela. GPT-3 sadrži 175 milijardi parametara, što ga čini najvećim i najsloženijim jezičnim modelom ikada stvorenim. generira tekst s još većom točnošću i tečnošću nego GPT-2. Sposoban je obavljati širok raspon zadataka obrade prirodnog jezika s učenjem u nekoliko pokušaja, bez pokušaja i učenjem u jednom koraku.
Koje su mogućnosti GPT-3?
GPT-3 je vješt u mnogim područjima uključujući:
- Generiranje jezika: GPT-3 generira tekst sličan ljudskom odgovaranju na upite, što ga čini korisnim za aplikacije kao što su chatbotovi, generiranje sadržaja i kreativno pisanje.
- Prijevod jezika: Ima mogućnost prevođenja teksta s jednog jezika na drugi, što ga čini korisnim za međunarodnu komunikaciju i lokalizaciju.
- Dovršavanje jezika: GPT-3 dovršava rečenice ili odlomke na temelju zadanog odziva, što ga čini korisnim za automatsko dovršavanje i sažimanje.
- Pitanja i odgovori: GPT-3 odgovara na pitanja prirodnim jezikom, što ga čini korisnim za virtualne asistente i aplikacije za korisničku službu.
- Dijalog: uključuje se u razgovore naprijed-nazad s korisnicima, što ga čini korisnim za chatbotove i druge agente za razgovor.
- Generiranje koda: GPT-3 generira isječke koda na temelju opisa prirodnog jezika, što ga čini korisnim za programere i programere.
- Analiza raspoloženja: Analizira raspoloženje određenog teksta, što ga čini korisnim za aplikacije kao što su praćenje društvenih medija i analiza povratnih informacija korisnika.
- Generiranje teksta: Generira tekst u različite kategorije na temelju sadržaja, što ga čini korisnim za aplikacije kao što su moderiranje sadržaja i filtriranje neželjene pošte.
- Sažimanje: sažima duge tekstove u kraće, a pritom zadržava glavne ideje, što ga čini korisnim za aplikacije kao što su prikupljanje vijesti i akademsko istraživanje.
Često postavljana pitanja
Što je GPT-3?
GPT-3, ili Generative Pre-trained Transformer 3, model je strojnog učenja neuronske mreže osposobljen za generiranje bilo koje vrste teksta. Generalni direktor OpenAI-ja, Sam Altman, opisuje razvoj GPT-3 kao treću generaciju “najsuvremenijeg jezičnog modela”. Također, to se smatra prvim korakom u potrazi za općom umjetnom inteligencijom .
Kako je obučen GPT-3?
GPT-3 ima preko 175 milijardi parametara strojnog učenja dok je GPT-2 imao samo 1,5 milijuna parametara. Prije GPT-3, najveći obučeni jezični model bio je Microsoftov model Turing Natural Language Generation (NLG), koji je imao 10 milijardi parametara. GPT-3 je treniran na nekoliko skupova podataka, svaki s različitim težinama, uključujući Common Crawl, WebText2 i Wikipedia.
