Mi a GPT-3?

A GPT-3, vagyis a Generative Pre-trained Transformer 3 egy neurális hálózati gépi tanulási modell, amely bármilyen típusú szöveg generálására van kiképezve. Az OpenAI SEO, Sam Altman ismertette a GPT-3, a harmadik generációs „legmodernebb nyelvi modell” fejlesztését. Egyesek szerint a GPT-3 az első lépés a mesterséges általános intelligencia felé vezető úton.

A GPT-3 több mint 175 milliárd gépi tanulási paramétert tartalmaz, míg a GPT-2 csak 1,5 millió paramétert. A GPT-3 előtt a legnagyobb betanított nyelvi modell a Microsoft Turing Natural Language Generation (NLG) modellje volt, amely 10 milliárd paramétert tartalmazott. A GPT-3-at több, különböző súlyozású adathalmazon képeztük ki, köztük a Common Crawl, a WebText2 és a Wikipedia adathalmazokon.

Az openAI kiadja a gpt-3-at

Miért hasznos a GPT-3?

Íme egy lista azokról az okokról, amelyek miatt a GPT-3 hasznos:

Mi a GPT-3 története?

Mit tud a GPT-3?

  1. Nyelvi generálás: A GPT-3 képes emberi szöveghez hasonló szöveget generálni felszólításokra válaszul, így hasznos lehet olyan alkalmazásokban, mint a chatbotok, a tartalomgenerálás vagy akár a kreatív írás.
  2. Nyelvi fordítás: Ez lehetővé teszi, hogy a szöveget egyik nyelvről a másikra fordítsa, így hasznos a nemzetközi kommunikáció és a lokalizáció számára.
  3. Nyelvi befejezés: A GPT-3 képes egy adott felszólítás alapján mondatokat vagy bekezdéseket kiegészíteni, így hasznos az automatikus kiegészítéshez és az összegzéshez.
  4. Kérdések és válaszok: A GPT-3 képes természetes nyelven válaszolni a kérdésekre, így hasznos lehet virtuális asszisztensek és ügyfélszolgálati alkalmazások számára.
  5. Párbeszéd: Ezáltal hasznos a chatbotok és más társalgási ügynökök számára.
  6. Kódgenerálás: A GPT-3 képes kódrészleteket generálni a természetes nyelvi leírások alapján, így hasznos a fejlesztők és programozók számára.
  7. Érzelemelemzés: A GPT-3 képes elemezni egy adott szöveg hangulatát, így hasznos lehet olyan alkalmazásokban, mint a közösségi média megfigyelése és az ügyfelek visszajelzéseinek elemzése.
  8. Szöveggenerálás: Ez olyan alkalmazásokban teszi hasznossá, mint a tartalom moderálása és a spamszűrés.
  9. Összefoglalás: A GPT-3 képes a hosszú szövegeket rövidebb szövegekké összefoglalni, miközben megőrzi a fő gondolatokat, így hasznos lehet olyan alkalmazásokban, mint a hírek összesítése és a tudományos kutatás.

Hogyan működik a GPT-3?

  1. 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.
  2. Finomhangolás: Ha az előképzés befejeződött, a rendszer finomhangolására kerül sor az egyes feladatokhoz, mégpedig úgy, hogy kisebb mennyiségű feladatspecifikus adatnak 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.
  3. 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.
  4. 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.
  5. 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.