Кораци у наставку објашњавају како ГПТ-3 ради на генерисању одговора:
- 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 заврши претходна обука, фино се подешава за специфичне задатке тако што се излаже подацима који су мање специфични 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 тако да боље одговарају 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.
Зашто је ГПТ-3 користан?
Ево листе разлога зашто је ГПТ-3 користан:
- Разумевањем и генерисањем текста налик човеку, ГПТ-3 модел помаже 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 побољшава корисничку услугу и подршку.
- ГПТ-3 креира персонализоване образовне материјале за ученике. Такође пружа 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?
Развој ГПТ-3 је итеративни процес. Ево развоја догађаја у историји ГПТ-3:
- 2015: ОпенАИ је основан са циљем безбедног развоја вештачке интелигенције .
- 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.
Које су могућности ГПТ-3?
ГПТ-3 је стручан у многим областима укључујући:
- Генерисање језика: ГПТ-3 генерише текст попут човека који реагује на упите, што га чини корисним за апликације као што су цхат ботови, генерисање садржаја и креативно писање.
- Превођење језика: Има могућност превођења текста са једног језика на други, што га чини корисним за међународну комуникацију и локализацију.
- Довршавање језика: ГПТ-3 довршава реченице или пасусе на основу датог упита, што га чини корисним за аутоматско довршавање и резимирање.
- Питања и одговори: ГПТ-3 одговара на питања на природном језику, што га чини корисним за виртуелне асистенте и апликације за корисничку подршку.
- Дијалог: Укључује се у напредне разговоре са корисницима, што га чини корисним за цхат ботове и друге агенте за разговор.
- Генерисање кода: ГПТ-3 генерише исечке кода на основу описа природног језика, што га чини корисним за програмере и програмере.
- Анализа сентимента: Анализира сентимент датог текста, чинећи га корисним за апликације као што су праћење друштвених медија и анализа повратних информација купаца.
- Генерисање текста: генерише текст у различите категорије на основу садржаја, што га чини корисним за апликације као што су модерирање садржаја и филтрирање нежељене поште.
- Сажимање: сажима дугачке текстове у краће уз очување главних идеја, што га чини корисним за апликације као што су прикупљање вести и академска истраживања.
Често постављана питања
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. Извршни директор ОпенАИ, Сем Алтман, описује развој ГПТ-3 као треће генерације „најсавременијег језичког модела“. Такође, сматра се првим кораком у потрази за вештачком општом интелигенцијом .
Како је ГПТ-3 обучен?
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.
