Hoe werkt GPT-3?

De onderstaande stappen leggen uit hoe GPT-3 werkt om reacties te genereren:

1. Generatieve vooropleiding: GPT-3 wordt eerst voorgetraind op een enorme hoeveelheid tekstgegevens van het internet, waaronder boeken, artikelen en websites. Tijdens dit proces gebruikt het model een transformator-neuraal netwerk om de context van elk woord of elke zin te analyseren en er een representatie van te genereren die het volgende woord in een zin voorspelt. GPT-3 berekent hoe groot de kans is dat een bepaald woord in de tekst voorkomt, gegeven het andere woord in deze tekst. Het staat bekend als de voorwaardelijke waarschijnlijkheid van woorden.
2. Fijnafstemming: Zodra de voortraining is voltooid, wordt deze verfijnd voor specifieke taken door deze bloot te stellen aan minder taakspecifieke gegevens. Dit fijnafstemmingsproces helpt het model om te leren hoe het een bepaalde taak moet uitvoeren, zoals het vertalen van een taal of het genereren van code zoals Python, door zijn algoritmen aan te passen zodat ze beter passen bij de nieuwe gegevens.
3. Contextuele analyse: Wanneer GPT-3 een prompt of ingevoerde tekst krijgt, gebruikt hij cases en zijn transformatienetwerk om de context van elk woord of elke zin te analyseren en er een voorstelling van te maken. Dit helpt het model de betekenis en de relaties tussen de woorden in de ingevoerde tekst te begrijpen.
4. Taalgeneratie: Op basis van de contextuele analyse van de ingevoerde tekst genereert het een mensachtige tekst als antwoord op de vraag. Het model gebruikt zijn begrip van taaltaken en de relaties tussen woorden en zinnen om te voorspellen welk woord of welke zin het meest waarschijnlijk als volgende komt.
5. Iteratieve verfijning: GPT-3 kan meerdere outputs genereren op basis van dezelfde invoertekst, zodat de gebruiker de beste kan kiezen. Het model kan ook worden getraind op feedback van gebruikers om zijn output in de loop van de tijd te verbeteren, waardoor zijn vermogen om mensachtige tekst te genereren verder wordt verfijnd.

Waarom is GPT-3 nuttig?

Hier is een lijst van redenen waarom GPT-3 nuttig is:

• Door het begrijpen en genereren van mensachtige tekst helpt het GPT-3 model de kloof tussen mens en machine te overbruggen. Daarom wordt het voor mensen gemakkelijker om met computers en andere slimme apparaten om te gaan.
• Het GPT-3 taalmodel zorgt voor aantrekkelijkere en effectievere chatbots en virtuele assistenten. Dit verbetert de klantenservice en ondersteuning.
• GPT-3 creëert gepersonaliseerd onderwijsmateriaal voor studenten. Het biedt ook virtuele begeleiding en ondersteuning voor mensen die een nieuwe taal leren.
• GPT-3 heeft het potentieel om een groot aantal taken te automatiseren die een menselijke taalvaardigheid vereisen. Deze omvatten automatische vertaling, samenvatting en zelfs juridisch en medisch onderzoek.
• De ontwikkeling van GPT-3 heeft het gebied van natuurlijke taalverwerkingstaken aanzienlijk vooruitgeholpen. Het succes ervan heeft de aanzet gegeven tot verder onderzoek en ontwikkeling op dit gebied.

Wat is de geschiedenis van GPT-3?

De ontwikkeling van GPT-3 is een iteratief proces. Hier zijn de ontwikkelingen in de geschiedenis van GPT-3:

• 2015: OpenAI wordt opgericht met als doel kunstmatige intelligentie veilig te ontwikkelen.
• 2018: OpenAI brengt de eerste versie uit van het Generative Pre-trained Transformer (GPT 1) taalmodel. Eerdere grote taalmodellen, zoals BERT en Turing NLG, hebben de levensvatbaarheid van de tekstgeneratormethode aangetoond. Deze hulpmiddelen genereerden lange tekstreeksen die voorheen onbereikbaar leken.
• 2019: OpenAI brengt GPT-2 uit, een verbeterde versie van het GPT-generatieve model met meer parameters. GPT-2 genereert tekst van ongekende kwaliteit, maar wordt niet volledig vrijgegeven wegens bezorgdheid over mogelijk misbruik.
• 2020: OpenAI brengt GPT-3 uit, de nieuwste en krachtigste versie van het GPT-taalmodel. GPT-3 bevat 175 miljard parameters en is daarmee het grootste en meest complexe taalmodel dat ooit is gemaakt. het genereert tekst met een nog grotere nauwkeurigheid en vlotheid dan GPT-2. Het kan een breed scala aan natuurlijke taalverwerkingstaken uitvoeren met few-shot, zero-shot en one-shot learning.

GPT-3 is bedreven in vele gebieden, waaronder:

1. Taalgeneratie: GPT-3 genereert mensachtige tekst die reageert op prompts, waardoor het nuttig is voor toepassingen zoals chatbots, het genereren van inhoud en creatief schrijven.
2. Taalvertaling: Het heeft de mogelijkheid om tekst te vertalen van de ene taal naar de andere, waardoor het nuttig is voor internationale communicatie en lokalisatie.
3. Taalaanvulling: GPT-3 vult zinnen of alinea’s aan op basis van een gegeven prompt, waardoor het handig is voor auto-aanvullen en samenvatten.
4. V&A: GPT-3 beantwoordt vragen in natuurlijke taal, waardoor het nuttig is voor virtuele assistenten en applicaties voor klantenservice.
5. Dialoog: Het gaat heen-en-weer gesprekken aan met gebruikers, waardoor het nuttig is voor chatbots en andere gespreksagenten.
6. Code genereren: GPT-3 genereert codefragmenten op basis van beschrijvingen in natuurlijke taal, waardoor het nuttig is voor ontwikkelaars en programmeurs.
7. Sentimentanalyse: Het analyseert het sentiment van een gegeven tekst, waardoor het nuttig is voor toepassingen zoals het monitoren van sociale media en het analyseren van feedback van klanten.
8. Tekstgeneratie: Het genereert tekst in verschillende categorieën op basis van inhoud, waardoor het nuttig is voor toepassingen zoals inhoudsmoderatie en spamfiltering.
9. Samenvatten: Het vat lange teksten samen in kortere teksten met behoud van de belangrijkste ideeën, waardoor het nuttig is voor toepassingen zoals nieuwsaggregatie en academisch onderzoek.