Hur fungerar Gpt-3?

Vad är GPT-3?

GPT-3, eller Generative Pre-trained Transformer 3, är en modell för maskininlärning med neuralt nätverk som är utbildad för att generera alla typer av text. OpenAI SEO, Sam Altman beskrev utvecklingen av GPT-3, en tredje generationens ”toppmoderna språkmodell”. GPT-3 är också enligt vissa personer det första steget i strävan efter artificiell allmän intelligens.

GPT-3 har över 175 miljarder parametrar för maskininlärning medan GPT-2 endast hade 1,5 miljoner parametrar. Före GPT-3 var den största tränade språkmodellen Microsofts Turing Natural Language Generation (NLG)-modell, som hade 10 miljarder parametrar. GPT-3 tränades på flera datamängder med olika vikt, inklusive Common Crawl, WebText2 och Wikipedia.

Varför är GPT-3 användbart?

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

• GPT-3 är ett stort genombrott inom AI för språk.
• Genom att förstå och generera människoliknande text kan GPT-3-modellen bidra 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 kan förbättra kundservice och support.
• GPT-3 skapar personligt utbildningsmaterial för eleverna. Den kan också erbjuda 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?

• 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.

Vad kan GPT-3 göra?

1. Språkgenerering: GPT-3 kan generera människoliknande text som svar på uppmaningar, vilket gör den användbar för tillämpningar som chattrobotar, innehållsgenerering och till och med 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 kan komplettera meningar eller stycken utifrån en given uppmaning, vilket gör den användbar för automatisk komplettering och sammanfattning.
4. Frågor och svar: GPT-3 kan besvara frågor på naturligt språk, vilket gör den användbar för virtuella assistenter och kundtjänsttillämpningar.
5. Dialog: Den kan delta i samtal fram och tillbaka med användare, vilket gör den användbar för chattrobotar och andra konversationsagenter.
6. Kodgenerering: GPT-3 kan generera kodstycken baserat på beskrivningar i naturligt språk, vilket gör den användbar för utvecklare och programmerare.
7. Sentimentanalys: GPT-3 kan analysera känslan i en given text, vilket gör den användbar för tillämpningar som övervakning av sociala medier och analys av kundfeedback.
8. Generering av text: Den kan generera text i olika kategorier baserat på dess innehåll, vilket gör den användbar för tillämpningar som innehållsmoderering och skräppostfiltrering.
9. Sammanfattning: GPT-3 kan sammanfatta långa texter till kortare texter med bibehållande av de viktigaste idéerna, vilket gör den användbar för tillämpningar som nyhetsförmedling och akademisk forskning.

Hur fungerar GPT-3?

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 förträningen är klar finjusteras den för specifika uppgifter genom att den utsätts för en mindre mängd uppgiftsspecifika data. Denna finjusteringsprocess hjälper modellen att lära sig hur den ska utföra en viss uppgift, t.ex. översättning av språk eller generering av kod som python, genom att justera sina algoritmer för att bättre passa in i de nya uppgifterna.
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.