Hogyan működik a Gpt-3?

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.

Miért hasznos a GPT-3?

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

• A GPT-3 jelentős áttörést jelent a nyelvi mesterséges intelligencia területén.
• A GPT-3 modell az emberhez hasonló szövegek megértésével és generálásával segíthet 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 javíthatja az ügyfélszolgálatot és a támogatást.
• A GPT-3 személyre szabott oktatási anyagokat készít a diákok számára. Emellett virtuális korrepetálást és támogatást is nyújthat 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?

• 2015: Az OpenAI-t azzal a céllal alapították, hogy a mesterséges intelligenciát biztonságos módon fejlessze.
• 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.

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.