Wat is GPT-3?

GPT-3, of Generative Pre-trained Transformer 3, is een neuraal netwerkmachine-leermodel dat is getraind om elk type tekst te genereren. OpenAI SEO, Sam Altman beschreef de ontwikkeling van GPT-3, een derde generatie “state-of-the-art taalmodel”. Ook is GPT-3 volgens sommigen de eerste stap in de zoektocht naar Kunstmatige Algemene Intelligentie.

GPT-3 heeft meer dan 175 miljard parameters voor machinaal leren, terwijl GPT-2 slechts 1,5 miljoen parameters had. Vóór GPT-3 was het grootste getrainde taalmodel het Turing Natural Language Generation (NLG) model van Microsoft, dat 10 miljard parameters had. GPT-3 werd getraind op verschillende datasets, elk met verschillende gewichten, waaronder Common Crawl, WebText2 en Wikipedia.

openAI brengt gpt-3 uit

Waarom is GPT-3 nuttig?

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

Wat is de geschiedenis van GPT-3?

Wat kan GPT-3 doen?

  1. Taalgeneratie: GPT-3 kan mensachtige tekst genereren in antwoord op aanwijzingen, waardoor het nuttig is voor toepassingen zoals chatbots, het genereren van inhoud en zelfs 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 kan zinnen of paragrafen aanvullen op basis van een gegeven vraag, waardoor het nuttig is voor autoaanvulling en samenvatting.
  4. Vraag en antwoord: GPT-3 kan vragen in natuurlijke taal beantwoorden, waardoor het nuttig is voor virtuele assistenten en toepassingen voor klantenservice.
  5. Dialoog: Het kan heen-en-weer gesprekken aangaan met gebruikers, waardoor het nuttig is voor chatbots en andere conversationele agenten.
  6. Code generatie: GPT-3 kan codesnippers genereren op basis van beschrijvingen in natuurlijke taal, waardoor het nuttig is voor ontwikkelaars en programmeurs.
  7. Sentimentanalyse: GPT-3 kan het sentiment van een gegeven tekst analyseren, waardoor het nuttig is voor toepassingen zoals sociale media monitoring en analyse van feedback van klanten.
  8. Tekstgeneratie: Het kan tekst genereren in verschillende categorieën op basis van de inhoud, waardoor het nuttig is voor toepassingen zoals inhoudsmatiging en spamfiltering.
  9. Samenvatten: GPT-3 kan lange teksten samenvatten in kortere met behoud van de belangrijkste ideeën, waardoor het nuttig is voor toepassingen zoals nieuwsaggregatie en academisch onderzoek.

Hoe werkt GPT-3?

  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 pre-training is voltooid, wordt deze verfijnd voor specifieke taken door deze bloot te stellen aan een kleinere hoeveelheid taakspecifieke gegevens. Dit fijnafstemmingsproces helpt het model te leren hoe het een bepaalde taak, zoals taalvertaling of het genereren van code zoals python, moet uitvoeren 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.