Cum funcționează Gpt-3?

Ce este GPT-3?

GPT-3, sau Generative Pre-trained Transformer 3, este un model de învățare automată cu rețea neuronală, antrenat pentru a genera orice tip de text. OpenAI SEO, Sam Altman a descris dezvoltarea GPT-3, un „model lingvistic de ultimă generație”. De asemenea, GPT-3 este primul pas, potrivit unor persoane, în căutarea inteligenței generale artificiale.

GPT-3 are peste 175 de miliarde de parametri de învățare automată, în timp ce GPT-2 avea doar 1,5 milioane de parametri. Înainte de GPT-3, cel mai mare model de limbaj instruit era modelul Turing Natural Language Generation (NLG) al Microsoft, care avea 10 miliarde de parametri. GPT-3 a fost antrenat pe mai multe seturi de date, fiecare cu ponderi diferite, inclusiv Common Crawl, WebText2 și Wikipedia.

De ce este GPT-3 util?

Iată o listă de motive pentru care GPT-3 este util:

• GPT-3 reprezintă o descoperire majoră în domeniul inteligenței artificiale a limbajului.
• Prin înțelegerea și generarea de text asemănător cu cel uman, modelul GPT-3 poate contribui la reducerea diferențelor dintre oameni și mașini. Prin urmare, oamenilor le va fi mai ușor să interacționeze cu computerele și alte dispozitive inteligente.
• Modelul lingvistic GPT-3 creează roboți de chat și asistenți virtuali mai atractivi și mai eficienți. Acest lucru poate îmbunătăți serviciile și asistența pentru clienți.
• GPT-3 creează materiale educaționale personalizate pentru elevi. De asemenea, poate oferi meditații virtuale și sprijin pentru persoanele care învață o limbă nouă.
• GPT-3 are potențialul de a automatiza o gamă largă de sarcini care necesită abilități lingvistice asemănătoare celor umane. Printre acestea se numără traducerea automată, rezumarea și chiar cercetarea juridică și medicală.
• Dezvoltarea GPT-3 a făcut să avanseze în mod semnificativ domeniul sarcinilor de procesare a limbajului natural. Succesul său a inspirat continuarea cercetării și dezvoltării în acest domeniu.

Care este istoria GPT-3?

• 2015: Se înființează OpenAI cu scopul de a dezvolta inteligența artificială într-un mod sigur.
• 2018: OpenAI lansează prima versiune a modelului de limbaj Generative Pre-trained Transformer (GPT 1). Modelele lingvistice mari anterioare, cum ar fi BERT și Turing NLG, au demonstrat viabilitatea metodei generatorului de text. Aceste instrumente au generat șiruri lungi de text care păreau de neatins anterior.
• 2019: OpenAI lansează GPT-2, o versiune îmbunătățită a modelului generativ GPT cu mai mulți parametri. GPT-2 generează texte de o calitate fără precedent, dar nu este lansat în totalitate din cauza preocupărilor legate de potențialul său abuziv.
• 2020: OpenAI lansează GPT-3, cea mai recentă și mai puternică versiune a modelului de limbaj GPT. GPT-3 conține 175 de miliarde de parametri, ceea ce îl face cel mai mare și mai complex model lingvistic creat vreodată. generează text cu o acuratețe și o fluență chiar mai mare decât GPT-2. Acesta este capabil să efectueze o gamă largă de sarcini de procesare a limbajului natural cu învățare în câteva seturi, zero seturi și un singur set.

Ce poate face GPT-3?

1. Generarea de limbi străine: GPT-3 poate genera text asemănător celui uman ca răspuns la solicitări, ceea ce îl face util pentru aplicații precum chatbots, generarea de conținut și chiar scriere creativă.
2. Traducere în limbi străine: Are capacitatea de a traduce textul dintr-o limbă în alta, ceea ce îl face util pentru comunicarea internațională și localizare.
3. Finalizarea limbii: GPT-3 poate completa propoziții sau paragrafe pe baza unei solicitări date, ceea ce îl face util pentru autocompletare și rezumare.
4. Întrebări și răspunsuri: GPT-3 poate răspunde la întrebări în limbaj natural, ceea ce îl face util pentru asistenții virtuali și aplicațiile de servicii pentru clienți.
5. Dialog: Se poate angaja în conversații de tip back-and-forth cu utilizatorii, ceea ce îl face util pentru chatbots și alți agenți de conversație.
6. Generarea de coduri: GPT-3 poate genera fragmente de cod pe baza descrierilor în limbaj natural, ceea ce îl face util pentru dezvoltatori și programatori.
7. Analiza sentimentelor: GPT-3 poate analiza sentimentul unui text dat, ceea ce îl face util pentru aplicații precum monitorizarea social media și analiza feedback-ului clienților.
8. Generarea de text: Poate genera text în diferite categorii pe baza conținutului său, ceea ce îl face util pentru aplicații precum moderarea conținutului și filtrarea spam-ului.
9. Rezumatul: GPT-3 poate rezuma texte lungi în texte mai scurte, păstrând ideile principale, ceea ce îl face util pentru aplicații precum agregarea de știri și cercetarea academică.

Cum funcționează GPT-3?

1. Pre-antrenare generativă: GPT-3 este mai întâi pre-antrenat pe o cantitate masivă de date de text de pe internet, inclusiv cărți, articole și site-uri web. În timpul acestui proces, modelul utilizează o rețea neuronală de transformare pentru a analiza contextul fiecărui cuvânt sau frază și pentru a genera o reprezentare a acestuia care să prezică următorul cuvânt dintr-o propoziție. GPT-3 calculează cât de probabil este ca un cuvânt să apară în text, având în vedere celălalt cuvânt din acest text. Aceasta este cunoscută sub numele de probabilitatea condiționată a cuvintelor.
2. Reglare fină: După ce preformarea este completă, se face o reglare fină pentru sarcini specifice prin expunerea la o cantitate mai mică de date specifice sarcinii. Acest proces de reglare fină ajută modelul să învețe cum să îndeplinească o anumită sarcină, cum ar fi traducerea unei limbi străine sau generarea de coduri precum python, prin ajustarea algoritmilor săi pentru a se potrivi mai bine noilor date.
3. Analiza contextuală: Atunci când primește un mesaj sau un text de intrare, GPT-3 utilizează cazuri și rețeaua sa de transformare pentru a analiza contextul fiecărui cuvânt sau frază și pentru a genera o reprezentare a acestuia. Acest lucru ajută modelul să înțeleagă sensul și relațiile dintre cuvintele din textul de intrare.
4. Generarea de limbi străine: Pe baza analizei contextuale a textului de intrare, acesta generează un text asemănător cu cel uman ca răspuns la solicitare. Modelul își folosește înțelegerea sarcinilor lingvistice și a relațiilor dintre cuvinte și fraze pentru a prezice cel mai probabil cuvântul sau fraza care urmează.
5. Rafinament iterativ: GPT-3 poate genera mai multe ieșiri pe baza aceluiași text de intrare, permițând utilizatorului să o aleagă pe cea mai bună. Modelul poate fi, de asemenea, antrenat pe baza feedback-ului de la utilizatori pentru a-și îmbunătăți producția în timp, rafinându-și și mai mult capacitatea de a genera text asemănător cu cel uman.