Kā darbojas Gpt-3?

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.

Kāpēc GPT-3 ir noderīgs?

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

• GPT-3 ir nozīmīgs sasniegums valodas mākslīgā intelekta jomā.
• Izprotot un ģenerējot cilvēkam līdzīgu tekstu, GPT-3 modelis var palīdzēt pārvarēt plaisu starp cilvēkiem un mašīnām. Tāpēc cilvēkiem būs vieglāk mijiedarboties ar datoriem un citām viedierīcēm.
• GPT-3 valodas modelis rada saistošākus un efektīvākus tērzēšanas robotus un virtuālos asistentus. Tas var uzlabot klientu apkalpošanu un atbalstu.
• GPT-3 izveido personalizētus mācību materiālus skolēniem. Tā var arī nodrošināt virtuālu apmācību un atbalstu cilvēkiem, kuri apgūst jaunu valodu.
• Ar GPT-3 var automatizēt plašu uzdevumu klāstu, kuru veikšanai nepieciešamas cilvēkam līdzīgas valodas prasmes. Tie ietver mašīntulkošanu, kopsavilkumu veidošanu un pat juridisko un medicīnisko izpēti.
• Izstrādājot GPT-3, dabiskās valodas apstrādes uzdevumu jomā ir panākts ievērojams progress. Tās panākumi ir iedvesmojuši turpmākus pētījumus un attīstību šajā jomā.

Kāda ir GPT-3 vēsture?

• 2015: OpenAI tiek dibināta ar mērķi attīstīt mākslīgo intelektu drošā veidā.
• 2018: OpenAI izlaiž pirmo versiju Generative Pre-trained Transformer (GPT 1) valodas modelim. Iepriekšējie lielie valodas modeļi, piemēram, BERT un Turing NLG, pierādīja teksta ģeneratora metodes dzīvotspēju. Šie rīki ģenerēja garas teksta virknes, kas iepriekš šķita nesasniedzamas.
• 2019: OpenAI izlaiž GPT-2 – uzlabotu GPT ģeneratīvā modeļa versiju ar vairāk parametriem. GPT-2 ģenerē nepieredzēti kvalitatīvu tekstu, taču tas nav pilnībā publicēts, jo pastāv bažas par tā iespējamu ļaunprātīgu izmantošanu.
• 2020: OpenAI izdod GPT-3, jaunāko un jaudīgāko GPT valodas modeļa versiju. GPT-3 satur 175 miljardus parametru, un tas ir lielākais un sarežģītākais valodas modelis, kāds jebkad radīts. tā ģenerē tekstu ar vēl lielāku precizitāti un plūdumu nekā GPT-2. Tā spēj veikt plašu dabiskās valodas apstrādes uzdevumu klāstu, izmantojot mācīšanos ar dažiem kadriem, nulles kadru un vienu kadru.

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.