Bagaimana Cara Kerja Gpt-3?

Apa yang dimaksud dengan GPT-3?

GPT-3, atau Generative Pre-trained Transformer 3, adalah model pembelajaran mesin jaringan saraf yang dilatih untuk menghasilkan semua jenis teks. OpenAI SEO, Sam Altman menjelaskan pengembangan GPT-3, sebuah “model bahasa mutakhir” generasi ketiga. Selain itu, GPT-3 adalah langkah pertama menurut sebagian orang dalam pencarian Kecerdasan Umum Buatan.

GPT-3 memiliki lebih dari 175 miliar parameter pembelajaran mesin, sementara GPT-2 hanya memiliki 1,5 juta parameter. Sebelum GPT-3, model bahasa terlatih terbesar adalah model Turing Natural Language Generation (NLG) dari Microsoft, yang memiliki 10 miliar parameter. GPT-3 dilatih pada beberapa set data, masing-masing dengan bobot yang berbeda, termasuk Common Crawl, WebText2, dan Wikipedia.

Mengapa GPT-3 Berguna?

Berikut adalah daftar alasan mengapa GPT-3 berguna:

• GPT-3 merupakan terobosan besar dalam AI bahasa.
• Dengan memahami dan menghasilkan teks seperti manusia, model GPT-3 dapat membantu menjembatani kesenjangan antara manusia dan mesin. Oleh karena itu, akan lebih mudah bagi orang untuk berinteraksi dengan komputer dan perangkat pintar lainnya.
• Model bahasa GPT-3 menciptakan chatbot dan asisten virtual yang lebih menarik dan efektif. Hal ini dapat meningkatkan layanan dan dukungan pelanggan.
• GPT-3 menciptakan materi pendidikan yang dipersonalisasi untuk siswa. Aplikasi ini juga dapat memberikan bimbingan dan dukungan virtual untuk orang-orang yang sedang belajar bahasa baru.
• GPT-3 memiliki potensi untuk mengotomatisasi berbagai tugas yang membutuhkan keterampilan bahasa seperti manusia. Ini termasuk penerjemahan mesin, peringkasan, dan bahkan penelitian hukum dan medis.
• Pengembangan GPT-3 telah memajukan bidang tugas pemrosesan bahasa alami secara signifikan. Keberhasilannya telah mengilhami penelitian dan pengembangan lebih lanjut di bidang ini.

Apa Sejarah GPT-3?

• 2015: OpenAI didirikan dengan tujuan untuk mengembangkan kecerdasan buatan dengan cara yang aman.
• 2018: OpenAI merilis versi pertama dari model bahasa Generative Pre-trained Transformer (GPT 1). Model bahasa besar sebelumnya, seperti BERT dan Turing NLG, menunjukkan kelayakan metode generator teks. Semua alat bantu ini menghasilkan untaian teks yang panjang, yang sebelumnya tidak mungkin dicapai.
• 2019: OpenAI merilis GPT-2, versi perbaikan dari model generatif GPT dengan lebih banyak parameter. GPT-2 menghasilkan teks dengan kualitas yang belum pernah ada sebelumnya, tetapi tidak dirilis sepenuhnya karena kekhawatiran tentang potensi penyalahgunaannya.
• 2020: OpenAI merilis GPT-3, versi terbaru dan paling kuat dari model bahasa GPT. GPT-3 berisi 175 miliar parameter, menjadikannya model bahasa terbesar dan paling kompleks yang pernah dibuat. menghasilkan teks dengan akurasi dan kefasihan yang lebih baik daripada GPT-2. Kamera ini mampu melakukan berbagai macam tugas pemrosesan bahasa alami dengan pembelajaran beberapa bidikan, tanpa bidikan, dan satu bidikan.

Apa yang Dapat Dilakukan GPT-3?

1. Pembuatan bahasa: GPT-3 dapat menghasilkan teks yang mirip manusia sebagai respons terhadap permintaan, sehingga berguna untuk aplikasi seperti chatbot, pembuatan konten, dan bahkan penulisan kreatif.
2. Terjemahan bahasa: Memiliki kemampuan untuk menerjemahkan teks dari satu bahasa ke bahasa lain, sehingga berguna untuk komunikasi internasional dan pelokalan.
3. Penyelesaian bahasa: GPT-3 dapat melengkapi kalimat atau paragraf berdasarkan perintah yang diberikan, sehingga berguna untuk pelengkapan otomatis dan ringkasan.
4. T&J: GPT-3 dapat menjawab pertanyaan dalam bahasa alami, sehingga berguna untuk asisten virtual dan aplikasi layanan pelanggan.
5. Dialog: Dapat terlibat dalam percakapan bolak-balik dengan pengguna, sehingga berguna untuk chatbot dan agen percakapan lainnya.
6. Pembuatan kode: GPT-3 dapat menghasilkan cuplikan kode berdasarkan deskripsi bahasa alami, sehingga berguna bagi pengembang dan pemrogram.
7. Analisis sentimen: GPT-3 dapat menganalisis sentimen teks yang diberikan, sehingga berguna untuk aplikasi seperti pemantauan media sosial dan analisis umpan balik pelanggan.
8. Pembuatan teks: Aplikasi ini dapat menghasilkan teks ke dalam berbagai kategori berdasarkan isinya, sehingga berguna untuk aplikasi seperti moderasi konten dan penyaringan spam.
9. Peringkasan: GPT-3 dapat meringkas teks yang panjang menjadi teks yang lebih pendek sambil mempertahankan gagasan utama, sehingga berguna untuk aplikasi seperti agregasi berita dan penelitian akademis.

Bagaimana Cara Kerja GPT-3?

1. Pra-pelatihan Generatif: GPT-3 pertama-tama dilatih terlebih dahulu dengan sejumlah besar data teks dari internet, termasuk buku, artikel, dan situs web. Selama proses ini, model menggunakan jaringan saraf transformator untuk menganalisis konteks setiap kata atau frasa dan menghasilkan representasi yang memprediksi kata berikutnya dalam sebuah kalimat. GPT-3 menghitung seberapa besar kemungkinan suatu kata dapat muncul dalam teks dengan kata lainnya dalam teks ini. Hal ini dikenal sebagai probabilitas bersyarat dari kata-kata.
2. Penyempurnaan: Setelah pra-pelatihan selesai, ini akan disetel dengan baik untuk tugas-tugas tertentu dengan mengeksposnya ke sejumlah kecil data spesifik tugas. Proses fine-tuning ini membantu model belajar bagaimana melakukan tugas tertentu, seperti terjemahan bahasa atau pembuatan kode seperti python, dengan menyesuaikan algoritmanya agar lebih sesuai dengan data baru.
3. Analisis kontekstual: Ketika diberi prompt atau teks input, GPT-3 menggunakan kasus dan jaringan transformatornya untuk menganalisis konteks setiap kata atau frasa dan menghasilkan representasinya. Hal ini membantu model memahami makna dan hubungan antara kata-kata dalam teks masukan.
4. Pembuatan bahasa: Berdasarkan analisis kontekstualnya terhadap teks masukan, alat ini menghasilkan teks yang mirip manusia sebagai respons terhadap perintah. Model ini menggunakan pemahamannya tentang tugas bahasa dan hubungan antara kata dan frasa untuk memprediksi kata atau frasa yang paling mungkin muncul berikutnya.
5. Penyempurnaan berulang: GPT-3 dapat menghasilkan beberapa output berdasarkan teks input yang sama, sehingga pengguna dapat memilih yang terbaik. Model ini juga dapat dilatih berdasarkan umpan balik dari pengguna untuk meningkatkan keluarannya dari waktu ke waktu, sehingga semakin menyempurnakan kemampuannya dalam menghasilkan teks yang mirip dengan manusia.