Шта је ГПТ-3?
ГПТ-3 , или Генеративни унапред обучени трансформатор 3, је модел машинског учења неуронске мреже обучен да генерише било коју врсту текста. ОпенАИ СЕО, Сем Алтман је описао развој ГПТ-3, треће генерације „најсавременијег модела језика“. Такође, ГПТ-3 је први корак према неким људима у потрази за вештачком општом интелигенцијом.
ГПТ-3 има преко 175 милијарди параметара машинског учења, док ГПТ-2 има само 1,5 милиона параметара. Пре ГПТ-3, највећи обучени језички модел био је Мајкрософтов модел за генерисање природног језика по Тјурингу (НЛГ), који је имао 10 милијарди параметара. ГПТ-3 је обучен за неколико скупова података, сваки са различитим тежинама, укључујући Цоммон Цравл, ВебТект2 и Википедиа.
Зашто је ГПТ-3 користан?
Ево листе разлога зашто је ГПТ-3 користан:
- ГПТ-3 представља велики напредак у језичкој АИ.
- Разумевањем и генерисањем текста налик човеку, ГПТ-3 модел може помоћи да се премости јаз између људи и машина. Због тога ће људима бити лакше да комуницирају са рачунарима и другим паметним уређајима.
- ГПТ-3 језички модел ствара привлачније и ефикасније цхатботове и виртуелне асистенте. Ово може побољшати корисничку услугу и подршку.
- ГПТ-3 креира персонализоване образовне материјале за ученике. Такође може да обезбеди виртуелно подучавање и подршку људима који уче нови језик.
- ГПТ-3 има потенцијал да аутоматизује широк спектар задатака који захтевају језичке вештине сличне људима. То укључује машинско превођење, сумирање, па чак и правна и медицинска истраживања.
- Развој ГПТ-3 значајно је унапредио поље задатака обраде природног језика. Његов успех је инспирисао даља истраживања и развој у овој области.
Каква је историја ГПТ-3?
- 2015: ОпенАИ је основан са циљем развоја вештачке интелигенције на безбедан начин.
- 2018: ОпенАИ издаје прву верзију језичког модела Генеративе Пре-траинед Трансформер (ГПТ 1). Ранији велики језички модели, као што су БЕРТ и Туринг НЛГ, показали су одрживост методе генератора текста. Ови алати су генерисали дугачке низове текста који су се раније чинили недостижним.
- 2019: ОпенАИ објављује ГПТ-2, побољшану верзију ГПТ генеративног модела са више параметара. ГПТ-2 генерише текст са невиђеним квалитетом, али није објављен у потпуности због забринутости због његове потенцијалне злоупотребе.
- 2020: ОпенАИ објављује ГПТ-3, најновију и најмоћнију верзију ГПТ језичког модела. ГПТ-3 садржи 175 милијарди параметара, што га чини највећим и најкомплекснијим језичким моделом икада створеним. он генерише текст са још већом прецизношћу и течношћу од ГПТ-2. Способан је да обавља широк спектар задатака обраде природног језика са учењем неколико снимака, нула снимака и једнократним учењем.
Шта може ГПТ-3?
- Генерисање језика: ГПТ-3 може да генерише текст налик човеку као одговор на упите, што га чини корисним за апликације као што су цхатботови, генерисање садржаја, па чак и креативно писање.
- Превођење језика: Има могућност превођења текста са једног језика на други, што га чини корисним за међународну комуникацију и локализацију.
- Завршавање језика: ГПТ-3 може да довршава реченице или пасусе на основу датог упита, што га чини корисним за аутоматско довршавање и резимирање.
- Питања и одговори: ГПТ-3 може да одговори на питања на природном језику, што га чини корисним за виртуелне асистенте и апликације за корисничку подршку.
- Дијалог: Може да се укључи у разговоре напред-назад са корисницима, што га чини корисним за цхат ботове и друге агенте за разговор.
- Генерисање кода: ГПТ-3 може да генерише исечке кода на основу описа природног језика, што га чини корисним за програмере и програмере.
- Анализа сентимента: ГПТ-3 може анализирати сентимент датог текста, што га чини корисним за апликације као што су праћење друштвених медија и анализа повратних информација корисника.
- Генерисање текста: Може да генерише текст у различите категорије на основу његовог садржаја, што га чини корисним за апликације као што су модерирање садржаја и филтрирање нежељене поште.
- Резиме: ГПТ-3 може сажимати дугачке текстове у краће уз очување главних идеја, што га чини корисним за апликације као што су агрегација вести и академска истраживања.
Како функционише ГПТ-3?
- Генеративна пред-обука: ГПТ-3 је прво претходно обучен за огромну количину текстуалних података са интернета, укључујући књиге, чланке и веб локације. Током овог процеса, модел користи трансформаторску неуронску мрежу да анализира контекст сваке речи или фразе и генерише њену репрезентацију која предвиђа следећу реч у реченици. ГПТ-3 израчунава колико је вероватно да се нека реч може појавити у тексту с обзиром на другу у овом тексту. Позната је као условна вероватноћа речи.
- Фино подешавање: Када се пред-обука заврши, фино се подешава за специфичне задатке тако што се излаже мањој количини података специфичних за задатак. Овај процес финог подешавања помаже моделу да научи како да изврши одређени задатак, као што је превод језика или генерисање кода као што је Питхон, прилагођавајући своје алгоритме како би боље одговарали новим подацима.
- Контекстуална анализа: Када се добије промпт или текст за унос, ГПТ-3 користи случајеве и своју трансформаторску мрежу да анализира контекст сваке речи или фразе и генерише њену репрезентацију. Ово помаже моделу да разуме значење и односе између речи у улазном тексту.
- Генерисање језика: На основу своје контекстуалне анализе улазног текста, генерише текст сличан човеку као одговор на упит. Модел користи своје разумевање језичких задатака и односа између речи и фраза да би предвидео реч или фразу која ће највероватније доћи следеће.
- Итеративно усавршавање: ГПТ-3 може да генерише више излаза на основу истог улазног текста, омогућавајући кориснику да одабере најбољи. Модел се такође може обучити на основу повратних информација корисника како би се временом побољшао његов резултат, додатно усавршавајући његову способност да генерише текст сличан човеку.
