Как работает Gpt-3?

Что такое GPT-3?

GPT-3, или Generative Pre-trained Transformer 3, — это нейросетевая модель машинного обучения, обученная генерировать любой тип текста. СЕО OpenAI Сэм Альтман рассказал о разработке GPT-3, «самой современной языковой модели» третьего поколения. Кроме того, GPT-3, по мнению некоторых людей, является первым шагом в поисках искусственного общего интеллекта.

GPT-3 имеет более 175 миллиардов параметров машинного обучения, в то время как GPT-2 имел всего 1,5 миллиона параметров. До GPT-3 самой большой обученной языковой моделью была модель Turing Natural Language Generation (NLG) компании Microsoft, которая имела 10 миллиардов параметров. GPT-3 был обучен на нескольких наборах данных, каждый с разным весом, включая Common Crawl, WebText2 и Wikipedia.

Почему полезен GPT-3?

Вот список причин, по которым GPT-3 полезен:

• GPT-3 представляет собой крупный прорыв в области языкового ИИ.
• Понимая и генерируя человекоподобный текст, модель GPT-3 может помочь преодолеть разрыв между людьми и машинами. Поэтому людям будет проще взаимодействовать с компьютерами и другими умными устройствами.
• Языковая модель GPT-3 создает более увлекательные и эффективные чат-боты и виртуальные помощники. Это может улучшить обслуживание и поддержку клиентов.
• GPT-3 создает персонализированные учебные материалы для студентов. Он также может предоставлять виртуальное обучение и поддержку людям, изучающим новый язык.
• GPT-3 имеет потенциал для автоматизации широкого спектра задач, требующих человекоподобных языковых навыков. К ним относятся машинный перевод, резюмирование и даже юридические и медицинские исследования.
• Разработка GPT-3 значительно продвинула область задач по обработке естественного языка. Его успех вдохновил на дальнейшие исследования и разработки в этой области.

Какова история GPT-3?

• 2015: Основана организация OpenAI с целью безопасного развития искусственного интеллекта.
• 2018: OpenAI выпускает первую версию языковой модели Generative Pre-trained Transformer (GPT 1). Более ранние большие языковые модели, такие как BERT и Turing NLG, продемонстрировали жизнеспособность метода генератора текста. Эти инструменты создавали длинные строки текста, которые раньше казались недостижимыми.
• 2019: OpenAI выпускает GPT-2, улучшенную версию генеративной модели GPT с большим количеством параметров. GPT-2 генерирует текст с беспрецедентным качеством, но не выпускается в полном объеме из-за опасений по поводу его возможного использования не по назначению.
• 2020: OpenAI выпускает GPT-3, последнюю и самую мощную версию языковой модели GPT. GPT-3 содержит 175 миллиардов параметров, что делает его самой большой и сложной языковой моделью из когда-либо созданных. он генерирует текст с еще большей точностью и беглостью, чем GPT-2. Он способен выполнять широкий спектр задач по обработке естественного языка с помощью многократного, нулевого и однократного обучения.

Что может сделать GPT-3?

1. Генерация языка: GPT-3 может генерировать человекоподобный текст в ответ на подсказки, что делает его полезным для таких приложений, как чат-боты, создание контента и даже творческое письмо.
2. Языковой перевод: Он способен переводить текст с одного языка на другой, что делает его полезным для международного общения и локализации.
3. Завершение языка: GPT-3 может завершать предложения или абзацы на основе заданной подсказки, что делает его полезным для автозавершения и подведения итогов.
4. Вопросы и ответы: GPT-3 может отвечать на вопросы на естественном языке, что делает его полезным для виртуальных помощников и приложений по обслуживанию клиентов.
5. Диалог: Он может вести диалог с пользователями «туда-сюда», что делает его полезным для чат-ботов и других разговорных агентов.
6. Генерация кода: GPT-3 может генерировать фрагменты кода на основе описаний на естественном языке, что делает его полезным для разработчиков и программистов.
7. Анализ настроения: GPT-3 может анализировать настроение заданного текста, что делает его полезным для таких приложений, как мониторинг социальных сетей и анализ отзывов клиентов.
8. Генерация текста: Он может генерировать текст в различные категории на основе его содержания, что делает его полезным для таких приложений, как модерация контента и фильтрация спама.
9. Резюме: GPT-3 может резюмировать длинные тексты в более короткие, сохраняя при этом основные идеи, что делает его полезным для таких приложений, как агрегация новостей и академические исследования.

Как работает GPT-3?

1. Генеративное предварительное обучение: GPT-3 сначала проходит предварительное обучение на большом количестве текстовых данных из Интернета, включая книги, статьи и веб-сайты. Во время этого процесса модель использует преобразующую нейронную сеть для анализа контекста каждого слова или фразы и создания его представления, которое предсказывает следующее слово в предложении. GPT-3 вычисляет, насколько вероятно появление какого-либо слова в тексте, учитывая наличие другого слова в этом тексте. Она известна как условная вероятность слов.
2. Тонкая настройка: После завершения предварительной подготовки он настраивается под конкретные задачи путем воздействия на него меньшим количеством данных, специфичных для конкретной задачи. Этот процесс тонкой настройки помогает модели научиться выполнять конкретную задачу, например, перевод языка или генерацию кода, например, python, путем корректировки своих алгоритмов для лучшего соответствия новым данным.
3. Контекстуальный анализ: При получении подсказки или входного текста GPT-3 использует кейсы и свою сеть трансформаторов для анализа контекста каждого слова или фразы и создания их представления. Это помогает модели понять значение и связи между словами во входном тексте.
4. Генерация языка: На основе контекстного анализа входного текста генерирует человекоподобный текст в ответ на запрос. Модель использует свое понимание языковых задач и связей между словами и фразами, чтобы предсказать наиболее вероятное слово или фразу, которая будет следующей.
5. Итеративное уточнение: GPT-3 может генерировать несколько результатов на основе одного и того же входного текста, позволяя пользователю выбрать лучший из них. Модель также может быть обучена на обратной связи от пользователей, чтобы со временем улучшать свои результаты, совершенствуя свою способность генерировать человекоподобный текст.