Како работи GPT-3?

Слика на компјутерски екран што прикажува разговор со GPT-3, прекриен со дијаграми што ги илустрираат чекорите за обработка на јазикот на вештачката интелигенција

Следните чекори објаснуваат како GPT-3 работи за да генерира одговори:

  1. Генеративен пред-тренинг: GPT-3 прво се тренира за огромен број текстуални податоци од интернет, вклучувајќи книги, статии и веб-страници. За време на овој процес, моделот користи трансформаторска невронска мрежа за да го анализира контекстот на секој збор или фраза и да генерира негова претстава што го предвидува следниот збор во реченицата. GPT-3 пресметува колку е веројатно некој збор да се појави во текстот со оглед на другиот во овој текст. Таа е позната како условна веројатност на зборови.
  2. Фино подесување: штом ќе заврши пред-тренингот, тој е фино подесен за конкретни задачи со тоа што ќе го изложи на помалку податоци специфични за задачите. Овој процес на дотерување му помага на моделот да научи како да извршува одредена задача, како што е превод на јазици или генерирање кодови како Python, со прилагодување на неговите алгоритми за подобро да одговараат на новите податоци.
  3. Контекстуална анализа: Кога добива промпт или внесен текст, GPT-3 користи случаи и неговата трансформаторска мрежа за да го анализира контекстот на секој збор или фраза и да генерира негова претстава. Ова му помага на моделот да го разбере значењето и односите помеѓу зборовите во влезниот текст.
  4. Генерирање јазик: Врз основа на неговата контекстуална анализа на влезниот текст, тој генерира текст сличен на човекот како одговор на барањето. Моделот го користи своето разбирање за јазичните задачи и односите помеѓу зборовите и фразите за да го предвиди најверојатниот збор или фраза што ќе дојде следниот.
  5. Итеративно префинетост: GPT-3 може да генерира повеќе излези врз основа на истиот влезен текст, овозможувајќи му на корисникот да го избере најдобриот. Моделот може да се обучи и за повратни информации од корисниците за да го подобри својот излез со текот на времето, дополнително усовршувајќи ја неговата способност да генерира текст сличен на човекот.
openAI објавува gpt-3

Зошто е корисен GPT-3?

Еве список на причини зошто GPT-3 е корисен:

  • Со разбирање и генерирање текст сличен на човекот, моделот GPT-3 помага да се премости јазот помеѓу луѓето и машините. Затоа на луѓето ќе им биде полесно да комуницираат со компјутери и други паметни уреди.
  • Јазичниот модел GPT-3 создава попривлечни и ефективни чет-ботови и виртуелни асистенти. Ова ја подобрува услугата и поддршката за клиентите.
  • GPT-3 создава персонализирани едукативни материјали за студенти. Исто така, обезбедува виртуелно туторство и поддршка за луѓето кои учат нов јазик.
  • GPT-3 има потенцијал да автоматизира широк опсег на задачи кои бараат јазични вештини слични на луѓето. Тие вклучуваат машински превод, сумирање, па дури и правни и медицински истражувања.
  • Развојот на GPT-3 значително го унапреди полето на задачите за обработка на природен јазик. Неговиот успех инспирираше понатамошно истражување и развој во оваа област.

Која е историјата на GPT-3?

Развојот на GPT-3 е итеративен процес. Еве ги случувањата во историјата на GPT-3:

  • 2015: OpenAI е основан со цел безбедно да се развие вештачка интелигенција .
  • 2018: OpenAI ја објавува првата верзија на јазичниот модел Generative Pre-trained Transformer (GPT 1). Претходните големи јазични модели, како што се BERT и Turing NLG, ја покажаа одржливоста на методот на генерирање текст. Овие алатки генерираа долги низи текст што претходно изгледаа недостижни.
  • 2019: OpenAI објавува GPT-2, подобрена верзија на генеративниот модел GPT со повеќе параметри. GPT-2 генерира текст со невиден квалитет, но не е целосно објавен поради загриженоста за неговата потенцијална злоупотреба.
  • 2020: OpenAI го објавува GPT-3, најновата и најмоќната верзија на моделот на јазикот GPT. GPT-3 содржи 175 милијарди параметри, што го прави најголемиот и најкомплексен јазичен модел некогаш создаден. генерира текст со уште поголема точност и флуентност од GPT-2. Тој е способен да извршува широк опсег на задачи за обработка на природен јазик со учење со неколку снимки, нула и еднократно учење.

Кои се можностите на GPT-3?

GPT-3 е умешен во многу области, вклучувајќи:

  1. Генерирање јазик: GPT-3 генерира текст сличен на човекот кој одговара на барања, што го прави корисен за апликации како што се чет-ботови, генерирање содржини и креативно пишување.
  2. Јазичен превод: Има способност да преведува текст од еден јазик на друг, што го прави корисен за меѓународна комуникација и локализација.
  3. Пополнување јазик: GPT-3 комплетира реченици или параграфи врз основа на дадено барање, што го прави корисен за автоматско пополнување и сумирање.
  4. Прашања и одговори: GPT-3 одговара на прашања на природен јазик, што го прави корисен за виртуелни асистенти и апликации за услуги на клиентите.
  5. Дијалог: Вклучува во разговори напред-назад со корисниците, што го прави корисен за чет-ботови и други агенти за разговор.
  6. Генерирање код: GPT-3 генерира фрагменти од код врз основа на описи на природни јазици, што го прави корисен за програмерите и програмерите.
  7. Анализа на чувства: го анализира чувството на даден текст, што го прави корисен за апликации како што се следење на социјалните медиуми и анализа на повратни информации од клиентите.
  8. Генерирање текст: генерира текст во различни категории врз основа на содржината, што го прави корисен за апликации како што се модерирање на содржина и филтрирање спам.
  9. Резимирање: Ги сумира долгите текстови во пократки додека ги зачувува главните идеи, што го прави корисен за апликации како што се собирање вести и академско истражување.

Најчесто поставувани прашања

Што е GPT-3?

GPT-3, или Generative Pre-trained Transformer 3, е модел за машинско учење на невронска мрежа, обучен да генерира секаков тип текст. Извршниот директор на OpenAI, Сем Алтман, го опишува развојот на GPT-3 како трета генерација „најсовремен јазичен модел“. Исто така, се гледа како прв чекор во потрагата по вештачка општа интелигенција .

Како беше обучен GPT-3?

GPT-3 има над 175 милијарди параметри за машинско учење додека GPT-2 имаше само 1,5 милиони параметри. Пред GPT-3, најголемиот обучен јазичен модел беше моделот Turing Natural Language Generation (NLG) на Microsoft, кој имаше 10 милијарди параметри. GPT-3 беше обучен на неколку збирки податоци, секој со различна тежина, вклучувајќи ги и Common Crawl, WebText2 и Wikipedia.

Споделете ја објавата:

Најсовремена вештачка интелигенција

Започнете со Ekritor сега!

Поврзани написи

Слика на компјутерски екран што прикажува разговор со GPT-3, прекриен со дијаграми што ги илустрираат чекорите за обработка на јазикот на вештачката интелигенција
Eskritor

Како работи GPT-3?

Следните чекори објаснуваат како GPT-3 работи за да генерира одговори: Зошто е корисен GPT-3? Еве список на причини зошто GPT-3 е корисен: Која е историјата на GPT-3? Развојот на GPT-3

Визуелна табела што прикажува податоци поврзани со влијанието на вештачката интелигенција на пазарот на труд за пишувачите на содржини
Eskritor

Дали вештачката интелигенција ќе ги замени пишувачите на содржина?

Да, писателите на вештачка интелигенција можат да заменат некои писатели, но никогаш не можат да ги заменат добрите писатели. Ќе замени одредени видови работни места за пишување. Генераторите на содржина

Визуелна претстава на архитектурата на ChatGPT, со трансформаторски модел кој овозможува разбирање на јазикот и генерирање способности
Eskritor

Како работи ChatGPT?

На високо ниво, ChatGPT е модел за длабоко учење кој користи невронска мрежа за да генерира текст сличен на човекот. Специфичната верзија на моделот, ChatGPT-3, се заснова на техника наречена