GPT-3란 무엇입니까?

GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3)은 모든 유형의 텍스트를 생성하도록 훈련된 신경망 기계 학습 모델입니다. OpenAI SEO, Sam Altman은 3세대 “첨단 언어 모델”인 GPT-3의 개발에 대해 설명했습니다. 또한 GPT-3는 인공 일반 지능을 추구하는 일부 사람들에 따르면 첫 번째 단계입니다.

GPT-3에는 1,750억 개 이상의 기계 학습 매개변수가 있는 반면 GPT-2에는 150만 개의 매개변수만 있습니다. GPT-3 이전에 가장 큰 훈련된 언어 모델은 100억 개의 매개변수가 있는 Microsoft의 튜링 자연어 생성(NLG) 모델이었습니다. GPT-3는 Common Crawl, WebText2 및 Wikipedia를 포함하여 각각 가중치가 다른 여러 데이터 세트에 대해 교육을 받았습니다.

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GPT-3가 유용한 이유는 무엇입니까?

다음은 GPT-3가 유용한 이유 목록입니다.

GPT-3의 역사는 무엇입니까?

GPT-3는 무엇을 할 수 있습니까?

  1. 언어 생성: GPT-3는 프롬프트에 대한 응답으로 인간과 유사한 텍스트를 생성할 수 있으므로 챗봇, 콘텐츠 생성, 심지어 창의적인 글쓰기와 같은 애플리케이션에 유용합니다.
  2. 언어 번역: 텍스트를 한 언어에서 다른 언어로 번역하는 기능이 있어 국제 커뮤니케이션 및 현지화에 유용합니다.
  3. 언어 완성: GPT-3는 주어진 프롬프트를 기반으로 문장이나 단락을 완성할 수 있으므로 자동 완성 및 요약에 유용합니다.
  4. Q&A: GPT-3는 자연어로 질문에 답할 수 있어 가상 비서 및 고객 서비스 애플리케이션에 유용합니다.
  5. 대화: 사용자와 주고받는 대화에 참여할 수 있어 챗봇 및 기타 대화형 에이전트에 유용합니다.
  6. 코드 생성: GPT-3는 자연어 설명을 기반으로 코드 스니펫을 생성할 수 있으므로 개발자와 프로그래머에게 유용합니다.
  7. 감정 분석: GPT-3는 주어진 텍스트의 감정을 분석할 수 있으므로 소셜 미디어 모니터링 및 고객 피드백 분석과 같은 애플리케이션에 유용합니다.
  8. 텍스트 생성: 콘텐츠를 기반으로 다양한 범주로 텍스트를 생성할 수 있으므로 콘텐츠 조정 및 스팸 필터링과 같은 애플리케이션에 유용합니다.
  9. 요약: GPT-3는 주요 아이디어를 보존하면서 긴 텍스트를 짧은 텍스트로 요약할 수 있으므로 뉴스 집계 및 학술 연구와 같은 응용 프로그램에 유용합니다.

GPT-3는 어떻게 작동합니까?

  1. Generative Pre-training: GPT-3는 먼저 책, 기사, 웹사이트를 포함하여 인터넷에서 가져온 방대한 양의 텍스트 데이터에 대해 사전 교육을 받습니다. 이 과정에서 모델은 변환기 신경망을 사용하여 각 단어 또는 구문의 컨텍스트를 분석하고 문장의 다음 단어를 예측하는 표현을 생성합니다. GPT-3는 이 텍스트에서 다른 단어가 주어졌을 때 일부 단어가 텍스트에 나타날 가능성을 계산합니다. 단어의 조건부 확률이라고 합니다.
  2. 미세 조정: 사전 훈련이 완료되면 더 적은 양의 작업별 데이터에 노출하여 특정 작업에 맞게 미세 조정됩니다. 이 미세 조정 프로세스는 모델이 새 데이터에 더 잘 맞도록 알고리즘을 조정하여 언어 번역 또는 Python과 같은 코드 생성과 같은 특정 작업을 수행하는 방법을 배우는 데 도움이 됩니다.
  3. 컨텍스트 분석: 프롬프트 또는 입력 텍스트가 주어지면 GPT-3는 사례 및 변환 네트워크를 사용하여 각 단어 또는 구문의 컨텍스트를 분석하고 이를 나타내는 표현을 생성합니다. 이는 모델이 입력 텍스트의 단어 간의 의미와 관계를 이해하는 데 도움이 됩니다.
  4. 언어 생성: 입력 텍스트의 컨텍스트 분석을 기반으로 프롬프트에 대한 응답으로 사람과 유사한 텍스트를 생성합니다. 이 모델은 언어 작업에 대한 이해와 단어와 구 사이의 관계를 사용하여 다음에 올 가능성이 가장 높은 단어나 구를 예측합니다.
  5. 반복 개선: GPT-3는 동일한 입력 텍스트를 기반으로 여러 출력을 생성하여 사용자가 최상의 것을 선택할 수 있도록 합니다. 이 모델은 또한 시간이 지남에 따라 출력을 개선하기 위해 사용자의 피드백에 대해 교육을 받을 수 있으며, 인간과 유사한 텍스트를 생성하는 기능을 더욱 개선할 수 있습니다.