Az alábbi lépések elmagyarázzák, hogyan működik a GPT-3 a válaszok generálásához:
- Generatív előképzés: A GPT-3 először az internetről származó hatalmas mennyiségű szöveges adaton, köztük könyveken, cikkeken és weboldalakon történik előtanítás. E folyamat során a modell egy transzformátor neurális hálózat segítségével elemzi az egyes szavak vagy mondatok kontextusát, és létrehozza annak egy olyan reprezentációját, amely megjósolja a mondat következő szavát. A GPT-3 kiszámítja, hogy milyen valószínűséggel jelenhet meg egy szó a szövegben, ha egy másik szó szerepel a szövegben. Ezt nevezik a szavak feltételes valószínűségének.
- Finomhangolás: Az előképzés befejezése után a rendszer finomhangolására kerül sor az egyes feladatokhoz, azáltal, hogy kevésbé feladatspecifikus adatoknak tesszük ki. Ez a finomhangolási folyamat segít a modellnek megtanulni, hogyan végezzen el egy adott feladatot, például a nyelvi fordítást vagy a Pythonhoz hasonló kódgenerálást, azáltal, hogy algoritmusait az új adatokhoz jobban igazítja.
- Kontextuális elemzés: Amikor a GPT-3 egy kérés vagy egy bemeneti szöveg kap, az esetek és a transzformátorhálózat segítségével elemzi az egyes szavak vagy kifejezések kontextusát, és létrehozza azok ábrázolását. Ez segít a modellnek megérteni a bemeneti szövegben lévő szavak jelentését és a köztük lévő kapcsolatokat.
- Nyelvi generálás: A bemeneti szöveg kontextuális elemzése alapján a program emberhez hasonló szöveget generál válaszul a felszólításra. A modell a nyelvi feladatok és a szavak és mondatok közötti kapcsolatok megértését használja arra, hogy megjósolja a legvalószínűbb következő szót vagy mondatot.
- Iteratív finomítás: A GPT-3 képes több kimenetet generálni ugyanazon bemeneti szöveg alapján, lehetővé téve a felhasználó számára, hogy kiválassza a legjobbat. A modell a felhasználóktól érkező visszajelzések alapján is képezhető, hogy idővel javítsa a kimenetét, tovább finomítva ezzel az emberhez hasonló szövegek generálására való képességét.
Miért hasznos a GPT-3?
Íme egy lista azokról az okokról, amelyek miatt a GPT-3 hasznos:
- A GPT-3 modell az emberhez hasonló szövegek megértésével és generálásával segít áthidalni az emberek és a gépek közötti szakadékot. Ezért az emberek számára könnyebb lesz a számítógépekkel és más intelligens eszközökkel való interakció.
- A GPT-3 nyelvi modell vonzóbb és hatékonyabb chatbotokat és virtuális asszisztenseket hoz létre. Ez javítja az ügyfélszolgálatot és a támogatást.
- A GPT-3 személyre szabott oktatási anyagokat készít a diákok számára. Emellett virtuális korrepetálást és támogatást nyújt az új nyelvet tanulóknak.
- A GPT-3 képes automatizálni az emberhez hasonló nyelvi készségeket igénylő feladatok széles körét. Ezek közé tartozik a gépi fordítás, az összegzés, sőt a jogi és orvosi kutatás is.
- A GPT-3 kifejlesztése jelentős előrelépést hozott a természetes nyelvi feldolgozási feladatok területén. Sikere további kutatásokat és fejlesztéseket ösztönzött ezen a területen.
Mi a GPT-3 története?
A GPT-3 fejlesztése iteratív folyamat. A GPT-3 történetének fejleményei:
- 2015: Az OpenAI-t azzal a céllal alapítják, hogy biztonságosan fejlessze a mesterséges intelligenciát .
- 2018: Az OpenAI kiadja a Generative Pre-trained Transformer (GPT 1) nyelvi modell első verzióját. Korábbi nagy nyelvi modellek, mint például a BERT és a Turing NLG, bizonyították a szöveggenerátoros módszer életképességét. Ezek az eszközök olyan hosszú szövegrészeket generáltak, amelyek korábban elérhetetlennek tűntek.
- 2019: Az OpenAI kiadja a GPT-2-t, a GPT generatív modell továbbfejlesztett, több paraméterrel rendelkező változatát. A GPT-2 példátlan minőségű szöveget generál, de a lehetséges visszaélésekkel kapcsolatos aggodalmak miatt nem adták ki teljesen.
- 2020: Az OpenAI kiadja a GPT-3-at, a GPT nyelvi modell legújabb és legerősebb változatát. A GPT-3 175 milliárd paramétert tartalmaz, így ez a valaha létrehozott legnagyobb és legösszetettebb nyelvi modell. még a GPT-2-nél is nagyobb pontossággal és gördülékenyebben generál szöveget. A természetes nyelvi feldolgozási feladatok széles skáláját képes elvégezni kevés, nulla és egylövéses tanulással.
A GPT-3 számos területen jártas, többek között:
- Nyelvi generálás: A GPT-3 emberhez hasonló szöveget generál, amely a felszólításokra válaszol, így hasznos lehet például chatbotok, tartalomgenerálás és kreatív írás számára.
- Nyelvi fordítás: Ez lehetővé teszi, hogy a szöveget egyik nyelvről a másikra fordítsa, így hasznos a nemzetközi kommunikáció és a lokalizáció számára.
- Nyelvi kiegészítés: A GPT-3 adott felszólítás alapján mondatokat vagy bekezdéseket egészít ki, így hasznos az automatikus kiegészítéshez és az összegzéshez.
- Kérdések és válaszok: A GPT-3 természetes nyelven válaszol a kérdésekre, így hasznos lehet virtuális asszisztensek és ügyfélszolgálati alkalmazások számára.
- Párbeszéd: Ezáltal hasznos a chatbotok és más társalgási ügynökök számára.
- Kódgenerálás: A GPT-3 természetes nyelvi leírások alapján kódrészleteket generál, így hasznos a fejlesztők és programozók számára.
- Érzelemelemzés: Elemzi egy adott szöveg hangulatát, így olyan alkalmazásokban használható, mint a közösségi média megfigyelése és az ügyfelek visszajelzéseinek elemzése.
- Szöveggenerálás: Ez olyan alkalmazásokban teszi hasznossá, mint a tartalom moderálása és a spamszűrés.
- Összefoglalás: A hosszú szövegeket rövidebbé foglalja össze, miközben megőrzi a fő gondolatokat, így hasznos lehet például hírek összesítésében és tudományos kutatásokban.
