Hvordan fungerer GPT-3?

Trinnene nedenfor forklarer hvordan GPT-3 fungerer for å generere svar:

1. Generativ forhåndstrening: GPT-3 er først forhåndstrent på en enorm mengde tekstdata fra internett, inkludert bøker, artikler og nettsteder. Under denne prosessen bruker modellen et transformatornevralt nettverk for å analysere konteksten til hvert ord eller uttrykk og generere en representasjon av det som forutsier det neste ordet i en setning. GPT-3 beregner hvor sannsynlig et ord kan vises i teksten gitt det andre i denne teksten. Det er kjent som den betingede sannsynligheten for ord.
2. Finjustering: Når forhåndstreningen er fullført, finjusteres den for spesifikke oppgaver ved å eksponere den for mindre oppgavespesifikke data. Denne finjusteringsprosessen hjelper modellen med å lære å utføre en bestemt oppgave, for eksempel språkoversettelse eller kodegenerering som Python, ved å justere algoritmene for å passe de nye dataene bedre.
3. Kontekstuell analyse: Når GPT-3 får en melding eller tekst, bruker GPT-3 tilfeller og transformatornettverket til å analysere konteksten til hvert ord eller uttrykk og generere en representasjon av det. Dette hjelper modellen til å forstå betydningen og sammenhengene mellom ordene i inndatateksten.
4. Språkgenerering: Basert på sin kontekstuelle analyse av inndatateksten, genererer den menneskelignende tekst som svar på ledeteksten. Modellen bruker sin forståelse av språkoppgaver og relasjonene mellom ord og uttrykk for å forutsi det mest sannsynlige ordet eller uttrykket som kommer neste gang.
5. Iterativ forfining: GPT-3 kan generere flere utdata basert på samme inndatatekst, slik at brukeren kan velge den beste. Modellen kan også trenes på tilbakemeldinger fra brukere for å forbedre produksjonen over tid, og ytterligere forbedre evnen til å generere menneskelignende tekst.

Hvorfor er GPT-3 nyttig?

Her er en liste over grunner til at GPT-3 er nyttig:

• Ved å forstå og generere menneskelignende tekst, hjelper GPT-3-modellen å bygge bro mellom mennesker og maskiner. Derfor vil det være lettere for folk å samhandle med datamaskiner og andre smarte enheter.
• GPT-3-språkmodellen skaper mer engasjerende og effektive chatboter og virtuelle assistenter. Dette forbedrer kundeservice og støtte.
• GPT-3 lager personlig tilpasset undervisningsmateriell for studenter. Det gir også virtuell veiledning og støtte for folk som lærer et nytt språk.
• GPT-3 har potensial til å automatisere et bredt spekter av oppgaver som krever menneskelignende språkkunnskaper. Disse inkluderer maskinoversettelse, oppsummering og til og med juridisk og medisinsk forskning.
• Utviklingen av GPT-3 har avansert feltet for prosesseringsoppgaver for naturlig språk betydelig. Suksessen har inspirert videre forskning og utvikling på dette området.

Hva er historien til GPT-3?

Utviklingen av GPT-3 er en iterativ prosess. Her er utviklingen i historien til GPT-3:

• 2015: OpenAI er grunnlagt med mål om å utvikle kunstig intelligens trygt.
• 2018: OpenAI lanserer den første versjonen av språkmodellen Generative Pre-trained Transformer (GPT 1). Tidligere store språkmodeller, som BERT og Turing NLG, demonstrerte levedyktigheten til tekstgeneratormetoden. Disse verktøyene genererte lange tekststrenger som tidligere virket uoppnåelige.
• 2019: OpenAI slipper GPT-2, en forbedret versjon av den generative GPT-modellen med flere parametere. GPT-2 genererer tekst med enestående kvalitet, men blir ikke utgitt i sin helhet på grunn av bekymringer om mulig misbruk.
• 2020: OpenAI slipper GPT-3, den nyeste og kraftigste versjonen av GPT-språkmodellen. GPT-3 inneholder 175 milliarder parametere, noe som gjør den til den største og mest komplekse språkmodellen som noen gang er laget. den genererer tekst med enda større nøyaktighet og flyt enn GPT-2. Den er i stand til å utføre et bredt spekter av naturlig språkbehandlingsoppgaver med få-skudd, null-skudd og ett-skudd læring.

GPT-3 er dyktig på mange områder, inkludert:

1. Språkgenerering: GPT-3 genererer menneskelignende tekst som svarer på spørsmål, noe som gjør den nyttig for applikasjoner som chatbots, innholdsgenerering og kreativ skriving.
2. Språkoversettelse: Den har evnen til å oversette tekst fra ett språk til et annet, noe som gjør det nyttig for internasjonal kommunikasjon og lokalisering.
3. Språkfullføring: GPT-3 fullfører setninger eller avsnitt basert på en gitt ledetekst, noe som gjør den nyttig for automatisk fullføring og oppsummering.
4. Spørsmål og svar: GPT-3 svarer på spørsmål på naturlig språk, noe som gjør det nyttig for virtuelle assistenter og kundeserviceapplikasjoner.
5. Dialog: Den engasjerer seg i frem og tilbake samtaler med brukere, noe som gjør den nyttig for chatboter og andre samtaleagenter.
6. Kodegenerering: GPT-3 genererer kodebiter basert på naturlige språkbeskrivelser, noe som gjør det nyttig for utviklere og programmerere.
7. Sentimentanalyse: Den analyserer sentimentet til en gitt tekst, noe som gjør den nyttig for applikasjoner som overvåking av sosiale medier og analyse av tilbakemeldinger fra kunder.
8. Tekstgenerering: Den genererer tekst i forskjellige kategorier basert på innhold, noe som gjør den nyttig for programmer som innholdsmoderering og spamfiltrering.
9. Oppsummering: Den oppsummerer lange tekster til kortere samtidig som hovedideene bevares, noe som gjør den nyttig for applikasjoner som nyhetsaggregering og akademisk forskning.