Hvordan fungerer Gpt-3?

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.

Hvorfor er GPT-3 nyttig?

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

• GPT-3 representerer et stort gjennombrudd innen språklig AI.
• Ved å forstå og generere menneskelignende tekst, kan GPT-3-modellen bidra til 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 kan forbedre kundeservice og støtte.
• GPT-3 lager personlig tilpasset undervisningsmateriell for studenter. Det kan også gi 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?

• 2015: OpenAI er grunnlagt med mål om å utvikle kunstig intelligens på en trygg måte.
• 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.

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.