Kaip veikia Gpt-3?

Kas yra GPT-3?

„GPT-3″, arba „Generative Pre-trained Transformer 3”, yra neuroninio tinklo mašininio mokymosi modelis, apmokytas generuoti bet kokio tipo tekstą. Samas Altmanas (Sam Altman), „OpenAI SEO”, apibūdino trečiosios kartos „moderniausio kalbos modelio” GPT-3 kūrimą. Be to, kai kurių žmonių nuomone, GPT-3 yra pirmas žingsnis kuriant dirbtinį bendrąjį intelektą.

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”.

Kuo naudingas GPT-3?

Štai sąrašas priežasčių, kodėl GPT-3 yra naudingas:

• „GPT-3” yra didelis kalbos dirbtinio intelekto proveržis.
• Suprasdamas ir generuodamas panašų į žmogaus tekstą, GPT-3 modelis gali padėti 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 gali pagerinti klientų aptarnavimą ir pagalbą.
• „GPT-3” kuria mokiniams skirtą asmeninę mokomąją medžiagą. Ji taip pat gali teikti virtualias pamokas ir paramą asmenims, kurie mokosi 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?

• 2015: Įkurta „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.

Ką gali GPT-3?

1. Kalbos generavimas: GPT-3 gali generuoti panašų į žmogaus tekstą, reaguodama į užklausas, todėl ji naudinga tokioms programoms kaip pokalbių robotai, turinio generavimas ir net 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 gali užbaigti sakinius ar pastraipas pagal pateiktą užklausą, todėl ji naudinga automatiniam užbaigimui ir apibendrinimui.
4. Klausimai ir atsakymai: GPT-3 gali atsakyti į klausimus natūralia kalba, todėl gali būti naudingas virtualiems asistentams ir klientų aptarnavimo programoms.
5. Dialogas: Jis gali įsitraukti į pokalbius su vartotojais, todėl yra naudingas pokalbių robotams ir kitiems pokalbių agentams.
6. Kodų generavimas: GPT-3 gali generuoti kodo fragmentus pagal natūralios kalbos aprašymus, todėl ji naudinga kūrėjams ir programuotojams.
7. Nuotaikų analizė: GPT-3 gali analizuoti tam tikro teksto nuotaikas, todėl ji naudinga tokioms programoms kaip socialinės žiniasklaidos stebėsena ir klientų atsiliepimų analizė.
8. Teksto generavimas: Jis gali generuoti tekstą į skirtingas kategorijas pagal jo turinį, todėl gali būti naudingas tokioms programoms kaip turinio moderavimas ir nepageidaujamų laiškų filtravimas.
9. Apibendrinimas: GPT-3 gali apibendrinti ilgus tekstus į trumpesnius, išlaikydamas pagrindines mintis, todėl jis naudingas tokiose srityse kaip naujienų kaupimas ir akademiniai tyrimai.

Kaip veikia GPT-3?

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 mažesnį konkrečios užduoties duomenų kiekį. Šis tikslaus derinimo procesas padeda modeliui išmokti atlikti konkrečią užduotį, pavyzdžiui, versti iš kalbos arba kurti kodą, pavyzdžiui, „Python”, pritaikant algoritmus taip, kad jie geriau atitiktų naujus duomenis.
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.