Kas ir GPT-3?

GPT-3 jeb Generative Pre-trained Transformer 3 ir neironu tīkla mašīnmācīšanās modelis, kas apmācīts ģenerēt jebkura veida tekstu. OpenAI SEO, Sems Altmans aprakstīja GPT-3, trešās paaudzes “jaunākā līmeņa valodas modeļa”, izstrādi. Turklāt GPT-3 ir pirmais solis, kā daži uzskata, mākslīgā vispārējā intelekta meklējumos.

GPT-3 ir vairāk nekā 175 miljardi mašīnmācīšanās parametru, savukārt GPT-2 bija tikai 1,5 miljoni parametru. Pirms GPT-3 lielākais apmācītais valodas modelis bija Microsoft Turing Natural Language Generation (NLG) modelis, kam bija 10 miljardi parametru. GPT-3 tika apmācīta ar vairākām datu kopām, katrai no tām piešķirot atšķirīgu svaru, tostarp Common Crawl, WebText2 un Wikipedia.

openAI izdod gpt-3

Kāpēc GPT-3 ir noderīgs?

Šeit ir saraksts ar iemesliem, kāpēc GPT-3 ir noderīgs:

Kāda ir GPT-3 vēsture?

Ko spēj GPT-3?

  1. Valodas radīšana: GPT-3 var ģenerēt cilvēkam līdzīgu tekstu, atbildot uz norādījumiem, tādējādi tas ir noderīgs tādām lietojumprogrammām kā tērzēšanas roboti, satura ģenerēšana un pat radošā rakstīšana.
  2. Valodas tulkojums: Tā spēj tulkot tekstu no vienas valodas uz citu, tādējādi tā ir noderīga starptautiskai saziņai un lokalizācijai.
  3. Valodas apguve: GPT-3 var pabeigt teikumus vai rindkopas, pamatojoties uz doto pamācību, tādējādi tas ir noderīgs automātiskai pabeigšanai un kopsavilkumu veidošanai.
  4. Jautājumi un atbildes: GPT-3 var atbildēt uz jautājumiem dabīgā valodā, tāpēc tas ir noderīgs virtuālajiem asistentiem un klientu apkalpošanas lietojumprogrammām.
  5. Dialogs: Tas var iesaistīties savstarpējās sarunās ar lietotājiem, tādējādi tas ir noderīgs tērzēšanas robotiem un citiem sarunu aģentiem.
  6. Koda ģenerēšana: GPT-3 var ģenerēt koda fragmentus, pamatojoties uz dabiskās valodas aprakstiem, tādējādi padarot to noderīgu izstrādātājiem un programmētājiem.
  7. Sentimentu analīze: GPT-3 var analizēt konkrēta teksta noskaņojumu, tādējādi tas ir noderīgs tādām lietojumprogrammām kā sociālo mediju monitorings un klientu atsauksmju analīze.
  8. Teksta ģenerēšana: Tā var ģenerēt tekstu dažādās kategorijās, pamatojoties uz tā saturu, tādējādi padarot to noderīgu tādām lietojumprogrammām kā satura moderēšana un surogātpasta filtrēšana.
  9. Apkopojums: GPT-3 var apkopot garus tekstus īsākos tekstos, saglabājot galvenās idejas, tādējādi padarot to noderīgu tādiem lietojumiem kā ziņu apkopošana un akadēmiskie pētījumi.

Kā darbojas GPT-3?

  1. Ģeneratīvā pirmapmācība: GPT-3 vispirms tiek iepriekš apmācīts, izmantojot milzīgu daudzumu teksta datu no interneta, tostarp grāmatas, rakstus un tīmekļa vietnes. Šajā procesā modelis izmanto transformatoru neironu tīklu, lai analizētu katra vārda vai frāzes kontekstu un ģenerētu tā attēlojumu, kas paredz nākamo vārdu teikumā. GPT-3 aprēķina, cik iespējams, ka kāds vārds var parādīties tekstā, ņemot vērā citu vārdu šajā tekstā. To sauc par vārdu nosacīto varbūtību.
  2. Precīza regulēšana: Pēc tam, kad ir pabeigta iepriekšēja apmācība, tā tiek pielāgota konkrētiem uzdevumiem, pakļaujot to mazāka apjoma datiem, kas attiecas uz konkrēto uzdevumu. Šis precizēšanas process palīdz modelim iemācīties, kā veikt konkrētu uzdevumu, piemēram, valodas tulkošanu vai kodu ģenerēšanu, piemēram, python, pielāgojot algoritmus, lai tie labāk atbilstu jaunajiem datiem.
  3. Kontekstuālā analīze: GPT-3 izmanto gadījumus un transformatoru tīklu, lai analizētu katra vārda vai frāzes kontekstu un ģenerētu tā attēlojumu. Tas palīdz modelim izprast ievadītā teksta vārdu nozīmi un sakarības starp tiem.
  4. Valodas radīšana: Pamatojoties uz ievadītā teksta kontekstuālo analīzi, tā ģenerē cilvēkam līdzīgu tekstu, atbildot uz uzaicinājumu. Modelis izmanto savu izpratni par valodas uzdevumiem un sakarībām starp vārdiem un frāzēm, lai prognozētu, kurš vārds vai frāze, visticamāk, būs nākamais.
  5. Iteratīva pilnveidošana: GPT-3 var ģenerēt vairākus rezultātus, pamatojoties uz vienu un to pašu ievades tekstu, ļaujot lietotājam izvēlēties labāko. Modeli var arī apmācīt, izmantojot lietotāju atsauksmes, lai laika gaitā uzlabotu tā rezultātus, vēl vairāk uzlabojot tā spēju ģenerēt cilvēkam līdzīgu tekstu.