Kaip veikia GPT-3?

Kompiuterio ekrano, kuriame rodomas pokalbis su GPT-3, vaizdas, pridengtas diagramomis, iliustruojančiomis dirbtinio intelekto kalbos apdorojimo etapus.

Toliau pateikiamuose veiksmuose paaiškinta, kaip veikia GPT-3, kad būtų gauti atsakymai:

  1. Generatyvinis išankstinis mokymas: GPT-3 pirmiausia iš anksto apmokytas apdoroti didžiulį kiekį tekstinių duomenų iš interneto, įskaitant knygas, straipsnius ir interneto svetaines. Šio proceso metu modelis, naudodamasis neuronų tinklo transformatoriumi, analizuoja kiekvieno žodžio ar frazės kontekstą ir sukuria jo atvaizdavimą, pagal kurį numatomas kitas sakinio žodis. GPT-3 apskaičiuoja, kiek tikėtina, kad tam tikras žodis gali atsirasti tekste, atsižvelgiant į kitą žodį šiame tekste. Ji vadinama sąlygine žodžių tikimybe.
  2. Tikslus derinimas: Po to, kai parengiamasis mokymas baigtas, jis tikslinamas konkrečioms užduotims atlikti, pateikiant jam mažiau specifinių duomenų. Šis tikslaus derinimo procesas padeda modeliui išmokti atlikti konkrečią užduotį, pavyzdžiui, versti iš kalbos arba kurti kodą, pavyzdžiui, „Python”, nes jo algoritmai geriau pritaikomi prie naujų duomenų.
  3. Kontekstinė analizė: GPT-3, gavęs užklausą arba įvesties tekstą, naudoja atvejus ir transformatorių tinklą, kad išanalizuotų kiekvieno žodžio ar frazės kontekstą ir sukurtų jo atvaizdavimą. Tai padeda modeliui suprasti įvesties teksto žodžių reikšmę ir ryšius.
  4. Kalbos generavimas: Remdamasis įvesties teksto kontekstine analize, jis generuoja į žmogų panašų tekstą kaip atsakymą į užklausą. Modelis, remdamasis savo kalbos užduočių ir žodžių bei frazių ryšių supratimu, numato, koks žodis ar frazė greičiausiai bus kitas.
  5. Iteracinis tobulinimas: GPT-3, remdamasis tuo pačiu įvesties tekstu, gali generuoti kelis rezultatus, o naudotojas gali pasirinkti geriausią. Modelį taip pat galima mokyti pagal naudotojų atsiliepimus, kad laikui bėgant jis būtų tobulinamas ir dar labiau pagerėtų jo gebėjimas kurti į žmogų panašų tekstą.
openAI išleidžia gpt-3

Kuo naudingas GPT-3?

Štai sąrašas priežasčių, kodėl GPT-3 yra naudingas:

  • Suprasdamas ir generuodamas panašų į žmogaus tekstą, GPT-3 modelis padeda sumažinti atotrūkį tarp žmonių ir mašinų. Todėl žmonėms bus lengviau bendrauti su kompiuteriais ir kitais išmaniaisiais prietaisais.
  • GPT-3 kalbos modelis sukuria įdomesnius ir veiksmingesnius pokalbių robotus ir virtualius asistentus. Tai pagerina klientų aptarnavimą ir pagalbą.
  • „GPT-3” kuria mokiniams skirtą asmeninę mokomąją medžiagą. Ji taip pat teikia virtualias pamokas ir pagalbą besimokantiems naujos kalbos.
  • GPT-3 gali automatizuoti daugybę užduočių, kurioms reikia panašių į žmogaus kalbos įgūdžių. Tai – mašininis vertimas, apibendrinimas ir net teisiniai bei medicininiai tyrimai.
  • Sukūrus GPT-3, natūralios kalbos apdorojimo užduočių srityje padaryta didelė pažanga. Jo sėkmė paskatino tolesnius šios srities mokslinius tyrimus ir plėtrą.

Kokia GPT-3 istorija?

GPT-3 kūrimas yra kartotinis procesas. Čia pateikiami GPT-3 istorijos pokyčiai:

  • 2015: Įkuriama „OpenAI”, kurios tikslas – saugiai kurti dirbtinį intelektą.
  • 2018: išleidžia pirmąją kalbos modelio „Generative Pre-trained Transformer” (GPT 1) versiją. Ankstesni didelės apimties kalbos modeliai, tokie kaip BERT ir Turing NLG, įrodė teksto generatoriaus metodo perspektyvumą. Šie įrankiai generavo ilgas teksto eilutes, kurios anksčiau atrodė nepasiekiamos.
  • 2019 m.: „OpenAI” išleidžia GPT-2 – patobulintą GPT generatyvinio modelio versiją su daugiau parametrų. GPT-2 generuoja precedento neturinčios kokybės tekstą, tačiau dėl susirūpinimo dėl galimo piktnaudžiavimo juo nėra visiškai išleistas.
  • 2020: „OpenAI” išleidžia naujausią ir galingiausią GPT kalbos modelio versiją GPT-3. GPT-3 turi 175 mlrd. parametrų, todėl yra didžiausias ir sudėtingiausias kada nors sukurtas kalbos modelis. ji generuoja tekstą dar tiksliau ir sklandžiau nei GPT-2. Jis gali atlikti įvairias natūralios kalbos apdorojimo užduotis, naudodamas mokymąsi keliais, nuliniais ir vienkartiniais bandymais.

Kokios yra GPT-3 galimybės?

„GPT-3” yra kompetentinga daugelyje sričių, įskaitant:

  1. Kalbos generavimas: GPT-3 generuoja panašų į žmogaus tekstą, reaguojantį į užklausas, todėl jis naudingas tokioms programoms kaip pokalbių robotai, turinio generavimas ir kūrybinis rašymas.
  2. Kalbos vertimas: Jis gali versti tekstą iš vienos kalbos į kitą, todėl yra naudingas tarptautiniam bendravimui ir lokalizavimui.
  3. Kalbos užbaigimas: GPT-3 papildo sakinius ar pastraipas pagal pateiktą užklausą, todėl jis naudingas automatiniam užbaigimui ir apibendrinimui.
  4. Klausimai ir atsakymai: GPT-3 atsako į klausimus natūralia kalba, todėl jis naudingas virtualiems asistentams ir klientų aptarnavimo programoms.
  5. Dialogas: Tai padeda palaikyti pokalbius su vartotojais, todėl yra naudinga pokalbių robotams ir kitiems pokalbių agentams.
  6. Kodų generavimas: GPT-3 generuoja kodo fragmentus pagal natūralios kalbos aprašymus, todėl yra naudingas kūrėjams ir programuotojams.
  7. Nuotaikų analizė: Ji analizuoja tam tikro teksto nuotaikas, todėl yra naudinga tokioms programoms kaip socialinės žiniasklaidos stebėsena ir klientų atsiliepimų analizė.
  8. Teksto generavimas: Jis generuoja tekstą į skirtingas kategorijas pagal turinį, todėl yra naudingas tokioms programoms kaip turinio moderavimas ir nepageidaujamų laiškų filtravimas.
  9. Apibendrinimas: Jis apibendrina ilgus tekstus į trumpesnius, išsaugodamas pagrindines mintis, todėl yra naudingas tokiose srityse kaip naujienų kaupimas ir akademiniai tyrimai.

Dažnai užduodami klausimai

Kas yra GPT-3?

„GPT-3”, arba „Generative Pre-trained Transformer 3”, yra neuroninio tinklo mašininio mokymosi modelis, apmokytas generuoti bet kokio tipo tekstą. „OpenAI” generalinis direktorius Samas Altmanas apibūdina GPT-3 kūrimą kaip trečiosios kartos „moderniausią kalbos modelį”. Be to, jis laikomas pirmuoju žingsniu kuriant dirbtinį bendrąjį intelektą.

Kaip buvo apmokytas GPT-3?

GPT-3 turi daugiau kaip 175 milijardus mašininio mokymosi parametrų, o GPT-2 – tik 1,5 milijono parametrų. Iki GPT-3 didžiausias apmokytas kalbos modelis buvo „Microsoft” „Turing Natural Language Generation” (NLG) modelis, turėjęs 10 mlrd. parametrų. GPT-3 buvo apmokytas naudojant kelis duomenų rinkinius, kurių kiekvienas turėjo skirtingą svorį, įskaitant „Common Crawl”, „WebText2” ir „Wikipedia”.

Dalytis pranešimu:

Naujausios technologijos A.I.

Pradėkite dirbti su "Eskritor" dabar!

Susiję straipsniai

Kompiuterio ekrano, kuriame rodomas pokalbis su GPT-3, vaizdas, pridengtas diagramomis, iliustruojančiomis dirbtinio intelekto kalbos apdorojimo etapus.
Eskritor

Kaip veikia GPT-3?

Toliau pateikiamuose veiksmuose paaiškinta, kaip veikia GPT-3, kad būtų gauti atsakymai: Kuo naudingas GPT-3? Štai sąrašas priežasčių, kodėl GPT-3 yra naudingas: Kokia GPT-3 istorija? GPT-3 kūrimas yra kartotinis procesas. Čia

vaizdinė diagrama, kurioje pateikiami duomenys, susiję su dirbtinio intelekto poveikiu turinio rašytojų darbo rinkai
Eskritor

Ar dirbtinis intelektas pakeis turinio rašytojus?

Taip, dirbtinio intelekto rašytojai gali pakeisti kai kuriuos rašytojus, tačiau jie niekada nepakeis gerų rašytojų. Ji pakeis tam tikrus rašymo darbus. Dirbtinio intelekto turinio generatoriai gali kurti pagrindinį turinį, kuriam

"ChatGPT" architektūros vaizdinis atvaizdavimas, kuriame matomas transformatoriaus modelis, leidžiantis suprasti kalbą ir generuoti informaciją.
Eskritor

Kaip veikia ChatGPT?

Aukšto lygio „ChatGPT” yra gilaus mokymosi modelis, kuris naudoja neuroninį tinklą, kad sukurtų į žmogų panašų tekstą. Konkreti modelio versija „ChatGPT-3” pagrįsta transformatoriaus architektūra. Tokio tipo architektūra leidžia modeliui atpažinti