Hur fungerar GPT-3?

Nedanstående steg förklarar hur GPT-3 fungerar för att generera svar:

1. Generativ förträning: GPT-3 förtränas först på en stor mängd textdata från internet, inklusive böcker, artiklar och webbplatser. Under den här processen använder modellen ett transformatoriskt neuralt nätverk för att analysera sammanhanget för varje ord eller fras och skapa en representation av det som förutsäger nästa ord i meningen. GPT-3 beräknar hur troligt det är att ett ord kan förekomma i texten om det finns ett annat ord i texten. Det kallas den villkorliga sannolikheten för ord.
2. Finjustering: När förutbildningen är klar finjusteras den för specifika uppgifter genom att exponeras för mindre uppgiftsspecifika data. Denna finjusteringsprocess hjälper modellen att lära sig hur man utför en viss uppgift, t.ex. språköversättning eller kodgenerering som Python, genom att justera sina algoritmer så att de passar de nya uppgifterna bättre.
3. Kontextuell analys: När GPT-3 får en uppmaning eller inmatningstext använder GPT-3 fall och sitt transformatornätverk för att analysera sammanhanget för varje ord eller fras och skapa en representation av det. Detta hjälper modellen att förstå innebörden och sambanden mellan orden i den inmatade texten.
4. Språkgenerering: Utifrån den kontextuella analysen av den inmatade texten genereras människoliknande text som svar på uppmaningen. Modellen använder sin förståelse för språkliga uppgifter och förhållandet mellan ord och fraser för att förutsäga vilket ord eller vilken fras som troligtvis kommer härnäst.
5. Iterativ förfining: GPT-3 kan generera flera utdata baserat på samma inmatningstext, så att användaren kan välja den bästa. Modellen kan också tränas med hjälp av feedback från användare för att förbättra sitt resultat med tiden, vilket ytterligare förbättrar dess förmåga att generera människoliknande text.

Varför är GPT-3 användbart?

Här är en lista med anledningar till varför GPT-3 är användbart:

• Genom att förstå och generera människoliknande text hjälper GPT-3-modellen till att överbrygga klyftan mellan människor och maskiner. Därför blir det lättare för människor att interagera med datorer och andra smarta enheter.
• Språkmodellen GPT-3 skapar mer engagerande och effektiva chatbots och virtuella assistenter. Detta förbättrar kundservice och support.
• GPT-3 skapar personligt utbildningsmaterial för eleverna. Det erbjuder också virtuell handledning och stöd för personer som lär sig ett nytt språk.
• GPT-3 har potential att automatisera ett stort antal uppgifter som kräver människoliknande språkkunskaper. Det handlar bland annat om maskinöversättning, sammanfattning och till och med juridisk och medicinsk forskning.
• Utvecklingen av GPT-3 har gjort stora framsteg inom området för uppgifter för behandling av naturliga språk. Dess framgång har inspirerat till ytterligare forskning och utveckling på detta område.

Vad är GPT-3:s historia?

Utvecklingen av GPT-3 är en iterativ process. Här följer en översikt över utvecklingen av GPT-3:

• 2015: OpenAI grundas med målet att utveckla artificiell intelligens på ett säkert sätt.
• 2018: OpenAI släpper den första versionen av språkmodellen Generative Pre-trained Transformer (GPT 1). Tidigare stora språkmodeller, som BERT och Turing NLG, har visat att textgeneratormetoden är gångbar. Dessa verktyg genererade långa textsträngar som tidigare verkade omöjliga att få fram.
• 2019: OpenAI släpper GPT-2, en förbättrad version av den generativa modellen GPT med fler parametrar. GPT-2 genererar text av oöverträffad kvalitet, men har inte släppts fullt ut på grund av oro för att den kan missbrukas.
• 2020: OpenAI släpper GPT-3, den senaste och mest kraftfulla versionen av GPT-språkmodellen. GPT-3 innehåller 175 miljarder parametrar, vilket gör den till den största och mest komplexa språkmodell som någonsin skapats. Den genererar text med ännu större noggrannhet och flyt än GPT-2. Den kan utföra ett stort antal uppgifter för behandling av naturliga språk med inlärning med några få skott, noll skott och ett skott.

GPT-3 är skicklig på många områden, bland annat

1. Generering av språk: GPT-3 genererar människoliknande text som svarar på uppmaningar, vilket gör den användbar för applikationer som chatbots, innehållsgenerering och kreativt skrivande.
2. Översättning av språk: Det har förmågan att översätta text från ett språk till ett annat, vilket gör det användbart för internationell kommunikation och lokalisering.
3. Språklig komplettering: GPT-3 kompletterar meningar eller stycken baserat på en given uppmaning, vilket gör det användbart för automatisk komplettering och sammanfattning.
4. Q&A: GPT-3 besvarar frågor på naturligt språk, vilket gör den användbar för virtuella assistenter och kundtjänstapplikationer.
5. Dialog: Den deltar i konversationer fram och tillbaka med användarna, vilket gör den användbar för chatbots och andra konversationsagenter.
6. Generering av kod: GPT-3 genererar kodavsnitt baserat på beskrivningar i naturligt språk, vilket gör det användbart för utvecklare och programmerare.
7. Sentimentanalys: Den analyserar känslan i en given text, vilket gör den användbar för tillämpningar som övervakning av sociala medier och analys av kundfeedback.
8. Textgenerering: Den genererar text i olika kategorier baserat på innehåll, vilket gör den användbar för applikationer som innehållsmoderering och skräppostfiltrering.
9. Sammanfattning: Den sammanfattar långa texter till kortare texter samtidigt som de viktigaste idéerna bevaras, vilket gör den användbar för applikationer som nyhetsaggregering och akademisk forskning.