Hva er GPT-3?

GPT-3 , eller Generative Pre-trained Transformer 3, er en maskinlæringsmodell for nevrale nettverk som er trent til å generere alle typer tekst. OpenAI SEO, Sam Altman beskrev utviklingen av GPT-3, en tredje generasjons «state-of-the-art språkmodell». GPT-3 er også det første trinnet ifølge noen mennesker i jakten på kunstig generell intelligens.

GPT-3 har over 175 milliarder maskinlæringsparametere mens GPT-2 bare hadde 1,5 millioner parametere. Før GPT-3 var den største trente språkmodellen Microsofts Turing Natural Language Generation (NLG) modell, som hadde 10 milliarder parametere. GPT-3 ble trent på flere datasett, hver med forskjellig vekt, inkludert Common Crawl, WebText2 og Wikipedia.

openAI slipper gpt-3

Hvorfor er GPT-3 nyttig?

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

Hva er historien til GPT-3?

Hva kan GPT-3 gjøre?

  1. Språkgenerering: GPT-3 kan generere menneskelignende tekst som svar på spørsmål, noe som gjør den nyttig for applikasjoner som chatbots, innholdsgenerering og til og med 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 kan fullføre setninger eller avsnitt basert på en gitt ledetekst, noe som gjør det nyttig for automatisk fullføring og oppsummering.
  4. Spørsmål og svar: GPT-3 kan svare på spørsmål på naturlig språk, noe som gjør det nyttig for virtuelle assistenter og kundeserviceapplikasjoner.
  5. Dialog: Den kan delta i samtaler frem og tilbake med brukere, noe som gjør den nyttig for chatboter og andre samtaleagenter.
  6. Kodegenerering: GPT-3 kan generere kodebiter basert på naturlige språkbeskrivelser, noe som gjør det nyttig for utviklere og programmerere.
  7. Sentimentanalyse: GPT-3 kan analysere 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 kan generere tekst i forskjellige kategorier basert på innholdet, noe som gjør den nyttig for programmer som innholdsmoderering og spamfiltrering.
  9. Oppsummering: GPT-3 kan oppsummere lange tekster til kortere og samtidig bevare hovedideene, noe som gjør den nyttig for applikasjoner som nyhetsaggregering og akademisk forskning.

Hvordan fungerer GPT-3?

  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 en mindre mengde 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 bedre med de nye dataene.
  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.