Jak działa Gpt-3?

Co to jest GPT-3?

GPT-3, czyli Generative Pre-trained Transformer 3, to model uczenia maszynowego oparty na sieci neuronowej, wyszkolony do generowania dowolnego typu tekstu. SEO OpenAI, Sam Altman opisał rozwój GPT-3, „state-of-the-art language model” trzeciej generacji. Również GPT-3 jest pierwszym krokiem według niektórych osób w dążeniu do stworzenia sztucznej inteligencji ogólnej.

GPT-3 ma ponad 175 miliardów parametrów uczenia maszynowego, podczas gdy GPT-2 miał tylko 1,5 miliona parametrów. Przed GPT-3 największym wytrenowanym modelem językowym był model Turing Natural Language Generation (NLG) firmy Microsoft, który miał 10 miliardów parametrów. GPT-3 był trenowany na kilku zestawach danych, każdy z nich z różnymi wagami, w tym Common Crawl, WebText2 i Wikipedia.

Dlaczego GPT-3 jest przydatny?

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

• GPT-3 stanowi wielki przełom w językowej sztucznej inteligencji.
• Poprzez zrozumienie i generowanie tekstu podobnego do ludzkiego, model GPT-3 może pomóc wypełnić lukę pomiędzy 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. Może to poprawić obsługę klienta i wsparcie.
• GPT-3 tworzy spersonalizowane materiały edukacyjne dla uczniów. Może również zapewnić 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?

• 2015: Powstaje OpenAI, którego celem jest rozwijanie sztucznej inteligencji w bezpieczny sposób.
• 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.

Co może zrobić GPT-3?

1. Generowanie języka: GPT-3 może generować tekst podobny do ludzkiego w odpowiedzi na podpowiedzi, co czyni go przydatnym w takich zastosowaniach jak chatboty, generowanie treści, a nawet 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 może uzupełniać zdania lub akapity na podstawie danej podpowiedzi, co czyni go przydatnym do autouzupełniania i podsumowywania.
4. Q&A: GPT-3 może odpowiadać na pytania w języku naturalnym, co czyni go użytecznym dla wirtualnych asystentów i aplikacji obsługi klienta.
5. Dialog: Może angażować się w rozmowy wsteczne z użytkownikami, co czyni go użytecznym dla chatbotów i innych agentów konwersacyjnych.
6. Generowanie kodu: GPT-3 może generować fragmenty kodu na podstawie opisów w języku naturalnym, co czyni go przydatnym dla programistów i deweloperów.
7. Analiza sentymentu: GPT-3 może analizować sentyment danego tekstu, co czyni go przydatnym w takich zastosowaniach jak monitorowanie mediów społecznościowych i analiza opinii klientów.
8. Generowanie tekstu: Może generować tekst na różne kategorie w oparciu o jego treść, co czyni go użytecznym w takich zastosowaniach jak moderacja treści i filtrowanie spamu.
9. Podsumowanie: GPT-3 może podsumować długie teksty na krótsze, zachowując główne idee, co czyni go użytecznym w takich zastosowaniach jak agregacja wiadomości i badania akademickie.

Jak działa GPT-3?

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 konkretnych zadań poprzez wystawienie go na działanie mniejszej ilości danych specyficznych dla danego zadania. Ten proces dostrajania pomaga modelowi nauczyć się, jak wykonać konkretne zadanie, takie jak tłumaczenie języka lub generowanie kodu jak w Pythonie, poprzez dostosowanie swoich algorytmów do lepszego dopasowania 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.