Hogyan működik a GPT-3?

Egy számítógép képernyőjének képe, amely egy GPT-3-mal folytatott beszélgetést mutat be, a mesterséges intelligencia nyelvi feldolgozási lépéseit szemléltető ábrákkal átfedve.

Az alábbi lépések elmagyarázzák, hogyan működik a GPT-3 a válaszok generálásához:

  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: 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.
  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.
Az openAI kiadja a gpt-3-at

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.

Melyek a GPT-3 képességei?

A GPT-3 számos területen jártas, többek között:

  1. Nyelvi generálás: A GPT-3 emberhez hasonló szöveget generál, amely a felszólításokra válaszol, így hasznos lehet például chatbotok, tartalomgenerálás és kreatív írás számára.
  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 kiegészítés: A GPT-3 adott felszólítás alapján mondatokat vagy bekezdéseket egészít ki, így hasznos az automatikus kiegészítéshez és az összegzéshez.
  4. Kérdések és válaszok: A GPT-3 természetes nyelven válaszol 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 természetes nyelvi leírások alapján kódrészleteket generál, így hasznos a fejlesztők és programozók számára.
  7. Érzelemelemzés: Elemzi egy adott szöveg hangulatát, így olyan alkalmazásokban használható, 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 hosszú szövegeket rövidebbé foglalja össze, miközben megőrzi a fő gondolatokat, így hasznos lehet például hírek összesítésében és tudományos kutatásokban.

Gyakran ismételt kérdések

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 vezérigazgatója, Sam Altman a GPT-3 fejlesztését egy harmadik generációs „legmodernebb nyelvi modellként” jellemzi. Emellett ez az első lépés a mesterséges általános intelligencia felé vezető úton.

Hogyan képezték ki a GPT-3-at?

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.

Ossza meg a posztot:

A legmodernebb mesterséges intelligencia.

Kezdje el az Eskritorral most!

Kapcsolódó cikkek

Egy számítógép képernyőjének képe, amely egy GPT-3-mal folytatott beszélgetést mutat be, a mesterséges intelligencia nyelvi feldolgozási lépéseit szemléltető ábrákkal átfedve.
Eskritor

Hogyan működik a GPT-3?

Az alábbi lépések elmagyarázzák, hogyan működik a GPT-3 a válaszok generálásához: Miért hasznos a GPT-3? Íme egy lista azokról az okokról, amelyek miatt a GPT-3 hasznos: Mi a GPT-3 története?

Egy vizuális diagram, amely a mesterséges intelligenciának a tartalomírók munkaerőpiacára gyakorolt hatásával kapcsolatos adatokat mutatja be.
Eskritor

A mesterséges intelligencia helyettesíti a tartalomírókat?

Igen, a mesterséges intelligencia írók helyettesíthetnek néhány írót, de a jó írókat soha nem tudják helyettesíteni. Ez bizonyos típusú írói munkákat fog helyettesíteni. A mesterséges intelligencia tartalomgenerátorok képesek olyan alapvető

A ChatGPT architektúrájának vizuális ábrázolása, a nyelvi megértést és generálást lehetővé tevő transzformátor modellel.
Eskritor

Hogyan működik a ChatGPT?

Magas szinten a ChatGPT egy mély tanulási modell, amely neurális hálózatot használ az emberhez hasonló szövegek generálására. A modell konkrét változata, a ChatGPT-3 a transzformátor-architektúrának nevezett technikán alapul. Ez a