Jak działa GPT-3?

Poniższe kroki wyjaśniają, w jaki sposób GPT-3 generuje odpowiedzi:

1. Wstępne szkolenie generatywne: GPT-3 jest najpierw wstępnie trenowany na ogromnej ilości danych tekstowych z Internetu, w tym książek, artykułów i stron internetowych. Podczas tego procesu model wykorzystuje transformatorową sieć neuronową do analizy kontekstu każdego słowa lub frazy i generuje jego reprezentację, która przewiduje następne słowo w zdaniu. GPT-3 oblicza, z jakim prawdopodobieństwem jakieś słowo może pojawić się w tekście, biorąc pod uwagę inne w tym tekście. Jest to znane jako warunkowe prawdopodobieństwo słów.
2. Dostrajanie: Po zakończeniu wstępnego szkolenia jest ono dostrajane do określonych zadań poprzez wystawienie go na mniej specyficzne dla zadania dane. Ten proces dostrajania pomaga modelowi nauczyć się, jak wykonywać określone zadanie, takie jak tłumaczenie języka lub generowanie kodu, takiego jak Python, poprzez dostosowanie jego algorytmów, aby lepiej pasowały do nowych danych.
3. Analiza kontekstowa: Po otrzymaniu podpowiedzi lub tekstu wejściowego, GPT-3 wykorzystuje przypadki i swoją sieć transformatorową do analizy kontekstu każdego słowa lub frazy i generuje jego reprezentację. Pomaga to modelowi zrozumieć znaczenie i relacje między słowami w tekście wejściowym.
4. Generowanie języka: Na podstawie analizy kontekstowej tekstu wejściowego generuje tekst podobny do ludzkiego w odpowiedzi na podpowiedź. Model wykorzystuje swoje zrozumienie zadań językowych i związków między słowami i frazami, aby przewidzieć najbardziej prawdopodobne słowo lub frazę, która pojawi się jako następna.
5. Iteracyjne udoskonalanie: GPT-3 może generować wiele wyjść na podstawie tego samego tekstu wejściowego, pozwalając użytkownikowi na wybór najlepszego. Model może być również trenowany na podstawie informacji zwrotnych od użytkowników, aby z czasem poprawić swoje wyniki, dalej doskonaląc swoją zdolność do generowania tekstu podobnego do ludzkiego.

Dlaczego GPT-3 jest przydatny?

Oto lista powodów, dla których GPT-3 jest przydatne:

• Rozumiejąc i generując tekst podobny do ludzkiego, model GPT-3 pomaga wypełnić lukę między ludźmi a maszynami. Dlatego łatwiej będzie ludziom wchodzić w interakcje z komputerami i innymi inteligentnymi urządzeniami.
• Model językowy GPT-3 tworzy bardziej angażujące i skuteczne chatboty i wirtualnych asystentów. Poprawia to obsługę klienta i wsparcie.
• GPT-3 tworzy spersonalizowane materiały edukacyjne dla uczniów. Zapewnia również wirtualne korepetycje i wsparcie dla osób uczących się nowego języka.
• GPT-3 ma potencjał do zautomatyzowania szerokiego zakresu zadań, które wymagają umiejętności językowych zbliżonych do ludzkich. Są to między innymi tłumaczenia maszynowe, streszczanie, a nawet badania prawne i medyczne.
• Opracowanie GPT-3 znacznie zaawansowało dziedzinę zadań z zakresu przetwarzania języka naturalnego. Jej sukces stał się inspiracją do dalszych badań i rozwoju w tej dziedzinie.

Jaka jest historia GPT-3?

Rozwój GPT-3 jest procesem iteracyjnym. Oto wydarzenia w historii GPT-3:

• 2015: Powstaje OpenAI, którego celem jest bezpieczny rozwój sztucznej inteligencji .
• 2018: OpenAI wypuszcza pierwszą wersję modelu językowego Generative Pre-trained Transformer (GPT 1). Wcześniejsze duże modele językowe, takie jak BERT i Turing NLG, wykazały wykonalność metody generatora tekstu. Narzędzia te generowały długie ciągi tekstu, które wcześniej wydawały się nieosiągalne.
• 2019: OpenAI wydaje GPT-2, ulepszoną wersję modelu generatywnego GPT z większą ilością parametrów. GPT-2 generuje tekst o niespotykanej dotąd jakości, ale nie został w pełni wypuszczony na rynek z powodu obaw o jego potencjalne nadużycia.
• 2020: OpenAI wypuszcza GPT-3, najnowszą i najmocniejszą wersję modelu językowego GPT. GPT-3 zawiera 175 miliardów parametrów, co czyni go największym i najbardziej złożonym modelem języka, jaki kiedykolwiek powstał. generuje tekst z jeszcze większą dokładnością i płynnością niż GPT-2. Jest w stanie wykonać szeroki zakres zadań związanych z przetwarzaniem języka naturalnego przy użyciu uczenia typu few-shot, zero-shot i one-shot.

GPT-3 jest biegły w wielu obszarach, w tym:

1. Generowanie języka: GPT-3 generuje tekst podobny do ludzkiego, odpowiadając na podpowiedzi, dzięki czemu jest przydatny w aplikacjach takich jak chatboty, generowanie treści i kreatywne pisanie.
2. Tłumaczenie językowe: Posiada możliwość tłumaczenia tekstu z jednego języka na drugi, dzięki czemu jest przydatny w komunikacji międzynarodowej i lokalizacji.
3. Uzupełnianie języka: GPT-3 uzupełnia zdania lub akapity na podstawie danej podpowiedzi, dzięki czemu jest przydatny do automatycznego uzupełniania i podsumowywania.
4. Q&A: GPT-3 odpowiada na pytania w języku naturalnym, dzięki czemu jest przydatny dla wirtualnych asystentów i aplikacji do obsługi klienta.
5. Dialog: Angażuje się w rozmowy z użytkownikami, dzięki czemu jest przydatny dla chatbotów i innych agentów konwersacyjnych.
6. Generowanie kodu: GPT-3 generuje fragmenty kodu na podstawie opisów w języku naturalnym, dzięki czemu jest przydatny dla deweloperów i programistów.
7. Analiza sentymentu: Analizuje sentyment danego tekstu, dzięki czemu jest przydatna w zastosowaniach takich jak monitorowanie mediów społecznościowych i analiza opinii klientów.
8. Generowanie tekstu: Generuje tekst w różnych kategoriach na podstawie treści, dzięki czemu jest przydatny w aplikacjach takich jak moderowanie treści i filtrowanie spamu.
9. Podsumowywanie: Podsumowuje długie teksty w krótsze, zachowując główne idee, dzięki czemu jest przydatna w zastosowaniach takich jak agregacja wiadomości i badania akademickie.