V spodnjih korakih je pojasnjeno, kako GPT-3 deluje pri ustvarjanju odzivov:
- Generativno predhodno usposabljanje: GPT-3 se najprej predhodno usposobi na veliki količini besedilnih podatkov z interneta, vključno s knjigami, članki in spletnimi stranmi. Med tem procesom model s pomočjo nevronske mreže analizira kontekst vsake besede ali besedne zveze in ustvari njeno predstavitev, ki napoveduje naslednjo besedo v stavku. GPT-3 izračuna, kako verjetno je, da se bo neka beseda pojavila v besedilu glede na drugo besedo v tem besedilu. Znana je kot pogojna verjetnost besed.
- Natančna nastavitev: Po končanem predhodnem usposabljanju ga natančno nastavimo za določene naloge tako, da ga izpostavimo manj specifičnim podatkom o nalogi. Ta postopek natančnega prilagajanja pomaga modelu, da se nauči, kako opraviti določeno nalogo, na primer prevajanje jezika ali ustvarjanje kode, kot je Python, tako da prilagodi svoje algoritme, da se bolje prilagajajo novim podatkom.
- Analiza konteksta: GPT-3, ko dobi poziv ali vhodno besedilo, s pomočjo primerov in svojega transformatorskega omrežja analizira kontekst vsake besede ali besedne zveze in ustvari njeno predstavitev. To modelu pomaga razumeti pomen in razmerja med besedami v vhodnem besedilu.
- Ustvarjanje jezikov: Na podlagi kontekstualne analize vhodnega besedila ustvari človeku podobno besedilo kot odgovor na poziv. Model na podlagi razumevanja jezikovnih nalog ter odnosov med besedami in besednimi zvezami predvidi najverjetnejšo naslednjo besedo ali besedno zvezo.
- Iterativno izpopolnjevanje: GPT-3 lahko na podlagi istega vhodnega besedila ustvari več rezultatov, uporabnik pa lahko izbere najboljšega. Model se lahko uči tudi na podlagi povratnih informacij uporabnikov, da bi sčasoma izboljšal svoj rezultat in še izboljšal svojo sposobnost ustvarjanja človeku podobnega besedila.
Zakaj je GPT-3 koristen?
Tukaj je seznam razlogov, zakaj je GPT-3 koristen:
- Model GPT-3 z razumevanjem in ustvarjanjem človeku podobnega besedila pomaga premostiti vrzel med ljudmi in stroji. Zato bodo ljudje lažje sodelovali z računalniki in drugimi pametnimi napravami.
- Jezikovni model GPT-3 ustvarja bolj zanimive in učinkovite klepetalnike in virtualne pomočnike. To izboljša storitve za stranke in podporo.
- GPT-3 ustvarja prilagojeno izobraževalno gradivo za učence. Zagotavlja tudi virtualno poučevanje in podporo ljudem, ki se učijo novega jezika.
- GPT-3 lahko avtomatizira številne naloge, za katere je potrebno človeku podobno znanje jezika. Mednje spadajo strojno prevajanje, povzemanje ter celo pravne in medicinske raziskave.
- Z razvojem GPT-3 se je področje nalog za obdelavo naravnega jezika močno razširilo. Njegov uspeh je spodbudil nadaljnje raziskave in razvoj na tem področju.
Kakšna je zgodovina GPT-3?
Razvoj sistema GPT-3 je ponavljajoč se proces. Tukaj so opisani dogodki v zgodovini GPT-3:
- 2015: OpenAI je bila ustanovljena z namenom varnega razvoja umetne inteligence.
- 2018: OpenAI izda prvo različico jezikovnega modela Generative Pre-trained Transformer (GPT 1). Prejšnji veliki jezikovni modeli, kot sta BERT in Turing NLG, so pokazali uspešnost metode generatorja besedila. Ta orodja so ustvarila dolge nize besedila, ki so se prej zdeli nedosegljivi.
- 2019: OpenAI izda GPT-2, izboljšano različico generativnega modela GPT z več parametri. GPT-2 ustvarja besedilo izjemne kakovosti, vendar zaradi pomislekov o njegovi morebitni zlorabi ni v celoti objavljen.
- 2020: OpenAI izda GPT-3, najnovejšo in najzmogljivejšo različico jezikovnega modela GPT. GPT-3 vsebuje 175 milijard parametrov, kar pomeni, da je največji in najbolj zapleten jezikovni model, kar jih je bilo kdaj koli ustvarjenih. ustvarja besedilo še bolj natančno in tekoče kot GPT-2. Zmožen je opravljati širok nabor nalog obdelave naravnega jezika z učenjem z nekaj posnetki, brez posnetkov in z učenjem z enim posnetkom.
Kakšne so zmogljivosti sistema GPT-3?
Podjetje GPT-3 je strokovno usposobljeno na številnih področjih, vključno z:
- Ustvarjanje jezikov: GPT-3 ustvarja človeku podobno besedilo, ki se odziva na pozive, zato je uporaben za aplikacije, kot so klepetalni roboti, ustvarjanje vsebine in kreativno pisanje.
- Jezikovni prevodi: To omogoča prevajanje besedila iz enega jezika v drugega, zato je uporaben za mednarodno komunikacijo in lokalizacijo.
- Dopolnitev jezika: GPT-3 dopolnjuje stavke ali odstavke na podlagi danega poziva, zato je uporaben za samodejno dopolnjevanje in povzemanje.
- Vprašanja in odgovori: GPT-3 odgovarja na vprašanja v naravnem jeziku, zato je uporaben za virtualne pomočnike in aplikacije za storitve za stranke.
- Dialog: Vključuje se v pogovore z uporabniki, zato je uporaben za klepetalne robote in druge pogovorne agente.
- Ustvarjanje kode: GPT-3 na podlagi opisov v naravnem jeziku generira koščke kode, zato je uporaben za razvijalce in programerje.
- Analiza čustev: Analizira razpoloženje določenega besedila, zato je uporabna za aplikacije, kot sta spremljanje družbenih medijev in analiza povratnih informacij strank.
- Ustvarjanje besedila: Generira besedilo v različne kategorije na podlagi vsebine, kar je uporabno za aplikacije, kot sta moderiranje vsebine in filtriranje neželene pošte.
- Povzetek: Zaradi tega je uporabna za aplikacije, kot sta združevanje novic in akademske raziskave.
Pogosto zastavljena vprašanja
Kaj je GPT-3?
GPT-3 ali Generative Pre-trained Transformer 3 je model strojnega učenja nevronske mreže, ki je usposobljen za ustvarjanje vseh vrst besedila. Sam Altman, izvršni direktor družbe OpenAI, opisuje razvoj GPT-3 kot “najsodobnejši jezikovni model” tretje generacije. Prav tako velja za prvi korak pri iskanju umetne splošne inteligence.
Kako je bil GPT-3 usposobljen?
GPT-3 ima več kot 175 milijard parametrov strojnega učenja, GPT-2 pa le 1,5 milijona parametrov. Pred GPT-3 je bil največji usposobljeni jezikovni model Microsoftov Turingov model za generiranje naravnega jezika (NLG), ki je imel 10 milijard parametrov. GPT-3 je bil usposobljen na več podatkovnih nizih z različnimi utežmi, vključno s Common Crawl, WebText2 in Wikipedijo.
