Bagaimanakah Gpt-3 Berfungsi?

Apakah GPT-3?

GPT-3 , atau Generative Pre-trained Transformer 3, ialah model pembelajaran mesin rangkaian saraf yang dilatih untuk menjana sebarang jenis teks. SEO OpenAI, Sam Altman menyifatkan pembangunan GPT-3, “model bahasa canggih” generasi ketiga. Selain itu, GPT-3 adalah langkah pertama menurut sesetengah orang dalam usaha untuk Kepintaran Am Buatan.

GPT-3 mempunyai lebih 175 bilion parameter pembelajaran mesin manakala GPT-2 hanya mempunyai 1.5 juta parameter. Sebelum GPT-3, model bahasa terlatih terbesar ialah model Turing Natural Language Generation (NLG) Microsoft, yang mempunyai 10 bilion parameter. GPT-3 telah dilatih pada beberapa set data, setiap satu dengan berat yang berbeza, termasuk Common Crawl, WebText2, dan Wikipedia.

Mengapa GPT-3 Berguna?

Berikut ialah senarai sebab GPT-3 berguna:

• GPT-3 mewakili kejayaan besar dalam AI bahasa.
• Dengan memahami dan menjana teks seperti manusia, model GPT-3 boleh membantu merapatkan jurang antara manusia dan mesin. Oleh itu, lebih mudah bagi orang ramai untuk berinteraksi dengan komputer dan peranti pintar lain.
• Model bahasa GPT-3 mencipta chatbot dan pembantu maya yang lebih menarik dan berkesan. Ini boleh meningkatkan perkhidmatan dan sokongan pelanggan.
• GPT-3 mencipta bahan pendidikan yang diperibadikan untuk pelajar. Ia juga boleh menyediakan tunjuk ajar maya dan sokongan untuk orang yang mempelajari bahasa baharu.
• GPT-3 berpotensi untuk mengautomasikan pelbagai tugas yang memerlukan kemahiran bahasa seperti manusia. Ini termasuk terjemahan mesin, ringkasan, dan juga penyelidikan undang-undang dan perubatan.
• Pembangunan GPT-3 telah memajukan bidang tugas pemprosesan bahasa semula jadi dengan ketara. Kejayaannya telah memberi inspirasi kepada penyelidikan dan pembangunan lanjut dalam bidang ini.

Apakah Sejarah GPT-3?

• 2015: OpenAI diasaskan dengan matlamat untuk membangunkan kecerdasan buatan dengan cara yang selamat.
• 2018: OpenAI mengeluarkan versi pertama model bahasa Generative Pre-trained Transformer (GPT 1). Model bahasa besar terdahulu, seperti BERT dan Turing NLG, menunjukkan daya maju kaedah penjana teks. Alat ini menghasilkan rentetan panjang teks yang kelihatan tidak dapat dicapai sebelum ini.
• 2019: OpenAI mengeluarkan GPT-2, versi model generatif GPT yang dipertingkatkan dengan lebih banyak parameter. GPT-2 menjana teks dengan kualiti yang tidak pernah berlaku sebelum ini tetapi tidak dikeluarkan sepenuhnya kerana kebimbangan tentang kemungkinan penyalahgunaannya.
• 2020: OpenAI mengeluarkan GPT-3, versi terbaru dan paling berkuasa model bahasa GPT. GPT-3 mengandungi 175 bilion parameter, menjadikannya model bahasa terbesar dan paling kompleks yang pernah dibuat. ia menjana teks dengan ketepatan dan kelancaran yang lebih besar daripada GPT-2. Ia mampu melaksanakan pelbagai tugas pemprosesan bahasa semula jadi dengan beberapa pukulan, sifar pukulan dan pembelajaran satu pukulan.

Apa yang Boleh GPT-3 Lakukan?

1. Penjanaan bahasa: GPT-3 boleh menjana teks seperti manusia sebagai tindak balas kepada gesaan, menjadikannya berguna untuk aplikasi seperti chatbots, penjanaan kandungan dan juga penulisan kreatif.
2. Terjemahan bahasa: Ia mempunyai keupayaan untuk menterjemah teks daripada satu bahasa ke bahasa lain, menjadikannya berguna untuk komunikasi antarabangsa dan penyetempatan.
3. Pelengkapan bahasa: GPT-3 boleh melengkapkan ayat atau perenggan berdasarkan gesaan yang diberikan, menjadikannya berguna untuk pelengkapan automatik dan ringkasan.
4. S&J: GPT-3 boleh menjawab soalan dalam bahasa semula jadi, menjadikannya berguna untuk pembantu maya dan aplikasi perkhidmatan pelanggan.
5. Dialog: Ia boleh terlibat dalam perbualan berulang-alik dengan pengguna, menjadikannya berguna untuk chatbots dan ejen perbualan lain.
6. Penjanaan kod: GPT-3 boleh menjana coretan kod berdasarkan perihalan bahasa semula jadi, menjadikannya berguna untuk pembangun dan pengaturcara.
7. Analisis sentimen: GPT-3 boleh menganalisis sentimen teks tertentu, menjadikannya berguna untuk aplikasi seperti pemantauan media sosial dan analisis maklum balas pelanggan.
8. Penjanaan teks: Ia boleh menjana teks ke dalam kategori berbeza berdasarkan kandungannya, menjadikannya berguna untuk aplikasi seperti penyederhanaan kandungan dan penapisan spam.
9. Rumusan: GPT-3 boleh meringkaskan teks yang panjang kepada yang lebih pendek sambil mengekalkan idea utama, menjadikannya berguna untuk aplikasi seperti pengagregatan berita dan penyelidikan akademik.

Bagaimanakah GPT-3 Berfungsi?

1. Pra-latihan Generatif: GPT-3 mula-mula dilatih terlebih dahulu mengenai sejumlah besar data teks daripada internet, termasuk buku, artikel dan tapak web. Semasa proses ini, model menggunakan rangkaian saraf pengubah untuk menganalisis konteks setiap perkataan atau frasa dan menjana perwakilannya yang meramalkan perkataan seterusnya dalam ayat. GPT-3 mengira kemungkinan beberapa perkataan boleh muncul dalam teks yang diberikan satu lagi dalam teks ini. Ia dikenali sebagai kebarangkalian bersyarat bagi perkataan.
2. Penalaan halus: Setelah pra-latihan selesai, ia diperhalusi untuk tugasan tertentu dengan mendedahkannya kepada jumlah data khusus tugasan yang lebih kecil. Proses penalaan halus ini membantu model mempelajari cara melaksanakan tugas tertentu, seperti terjemahan bahasa atau penjanaan kod seperti python, dengan melaraskan algoritmanya agar lebih sesuai dengan data baharu.
3. Analisis kontekstual: Apabila diberi teks gesaan atau input, GPT-3 menggunakan kes dan rangkaian pengubahnya untuk menganalisis konteks setiap perkataan atau frasa dan menjana perwakilannya. Ini membantu model memahami makna dan hubungan antara perkataan dalam teks input.
4. Penjanaan bahasa: Berdasarkan analisis kontekstual teks input, ia menghasilkan teks seperti manusia sebagai tindak balas kepada gesaan. Model ini menggunakan pemahamannya tentang tugas bahasa dan hubungan antara perkataan dan frasa untuk meramalkan perkataan atau frasa yang paling mungkin akan datang seterusnya.
5. Penapisan berulang: GPT-3 boleh menjana berbilang output berdasarkan teks input yang sama, membolehkan pengguna memilih yang terbaik. Model ini juga boleh dilatih mengenai maklum balas daripada pengguna untuk meningkatkan outputnya dari semasa ke semasa, memperhalusi lagi keupayaannya untuk menjana teks seperti manusia.