GPT-3 คืออะไร?

GPT-3 หรือ Generative Pre-trained Transformer 3 เป็นโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงของโครงข่ายประสาทเทียมที่ได้รับการฝึกฝนให้สร้างข้อความประเภทใดก็ได้ OpenAI SEO, Sam Altman อธิบายถึงการพัฒนา GPT-3 ซึ่งเป็น “รูปแบบภาษาที่ล้ำสมัย” รุ่นที่สาม นอกจากนี้ GPT-3 ยังเป็นก้าวแรก ตามคำบอกเล่าของบางคน ในการแสวงหาปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป

GPT-3 มีพารามิเตอร์แมชชีนเลิร์นนิงมากกว่า 175 พันล้านพารามิเตอร์ ในขณะที่ GPT-2 มีพารามิเตอร์เพียง 1.5 ล้านพารามิเตอร์ ก่อน GPT-3 โมเดลภาษาที่ได้รับการฝึกฝนที่ใหญ่ที่สุดคือโมเดล Turing Natural Language Generation (NLG) ของ Microsoft ซึ่งมีพารามิเตอร์ 10 พันล้านพารามิเตอร์ GPT-3 ได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับชุดข้อมูลหลายชุด โดยแต่ละชุดมีน้ำหนักต่างกัน รวมทั้ง Common Crawl, WebText2 และ Wikipedia

openAI เผยแพร่ gpt-3

เหตุใด GPT-3 จึงมีประโยชน์

ต่อไปนี้เป็นรายการเหตุผลที่ GPT-3 มีประโยชน์:

ประวัติของ GPT-3 คืออะไร?

GPT-3 ทำอะไรได้บ้าง?

  1. การสร้างภาษา: GPT-3 สามารถสร้างข้อความที่เหมือนมนุษย์เพื่อตอบสนองต่อข้อความแจ้ง ทำให้มีประโยชน์สำหรับแอปพลิเคชันต่างๆ เช่น แชทบอท การสร้างเนื้อหา และแม้แต่การเขียนเชิงสร้างสรรค์
  2. การแปลภาษา: มีความสามารถในการแปลข้อความจากภาษาหนึ่งไปยังอีกภาษาหนึ่ง ทำให้มีประโยชน์สำหรับการสื่อสารระหว่างประเทศและการแปลเป็นภาษาท้องถิ่น
  3. การเติมภาษา: GPT-3 สามารถเติมประโยคหรือย่อหน้าให้สมบูรณ์ตามข้อความแจ้งที่กำหนด ทำให้มีประโยชน์สำหรับการเติมข้อความอัตโนมัติและการสรุป
  4. Q&A: GPT-3 สามารถตอบคำถามในภาษาธรรมชาติ ทำให้มีประโยชน์สำหรับผู้ช่วยเสมือนและแอปพลิเคชันการบริการลูกค้า
  5. Dialogue: สามารถมีส่วนร่วมในการสนทนากลับไปกลับมากับผู้ใช้ ทำให้มีประโยชน์สำหรับแชทบอทและตัวแทนการสนทนาอื่นๆ
  6. การสร้างโค้ด: GPT-3 สามารถสร้างตัวอย่างโค้ดตามคำอธิบายภาษาธรรมชาติ ทำให้มีประโยชน์สำหรับนักพัฒนาและโปรแกรมเมอร์
  7. การวิเคราะห์ความรู้สึก: GPT-3 สามารถวิเคราะห์ความรู้สึกของข้อความที่กำหนด ทำให้มีประโยชน์สำหรับแอปพลิเคชันต่างๆ เช่น การตรวจสอบโซเชียลมีเดียและการวิเคราะห์ความคิดเห็นของลูกค้า
  8. การสร้างข้อความ: สามารถสร้างข้อความเป็นหมวดหมู่ต่างๆ ตามเนื้อหา ทำให้มีประโยชน์สำหรับแอปพลิเคชันต่างๆ เช่น การกลั่นกรองเนื้อหาและการกรองสแปม
  9. การสรุป: GPT-3 สามารถสรุปข้อความยาวให้สั้นลงในขณะที่รักษาแนวคิดหลักไว้ ทำให้มีประโยชน์สำหรับการใช้งานต่างๆ เช่น การรวบรวมข่าวสารและการวิจัยเชิงวิชาการ

GPT-3 ทำงานอย่างไร

  1. การฝึกอบรมล่วงหน้าแบบทั่วไป: GPT-3 ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าครั้งแรกกับข้อมูลข้อความจำนวนมหาศาลจากอินเทอร์เน็ต รวมถึงหนังสือ บทความ และเว็บไซต์ ในระหว่างกระบวนการนี้ แบบจำลองจะใช้โครงข่ายประสาทเทียมของหม้อแปลงเพื่อวิเคราะห์บริบทของคำหรือวลีแต่ละคำ และสร้างตัวแทนที่ทำนายคำถัดไปในประโยค GPT-3 คำนวณว่าคำบางคำสามารถปรากฏในข้อความได้อย่างไร โดยระบุอีกคำหนึ่งไว้ในข้อความนี้ เป็นที่รู้จักกันในชื่อความน่าจะเป็นแบบมีเงื่อนไขของคำ
  2. การปรับแต่งอย่างละเอียด: เมื่อการฝึกอบรมล่วงหน้าเสร็จสิ้น จะมีการปรับแต่งอย่างละเอียดสำหรับงานเฉพาะโดยเปิดเผยข้อมูลเฉพาะงานในจำนวนที่น้อยลง กระบวนการปรับแต่งอย่างละเอียดนี้ช่วยให้โมเดลเรียนรู้วิธีการทำงานบางอย่าง เช่น การแปลภาษาหรือการสร้างโค้ด เช่น python โดยการปรับอัลกอริทึมให้เหมาะกับข้อมูลใหม่
  3. การวิเคราะห์บริบท: เมื่อได้รับข้อความแจ้งหรือข้อความป้อนเข้า GPT-3 จะใช้ตัวพิมพ์และเครือข่ายหม้อแปลงเพื่อวิเคราะห์บริบทของแต่ละคำหรือวลีและสร้างตัวแทนของมัน สิ่งนี้ช่วยให้โมเดลเข้าใจความหมายและความสัมพันธ์ระหว่างคำในข้อความอินพุต
  4. การสร้างภาษา: จากการวิเคราะห์บริบทของข้อความป้อนเข้า จะสร้างข้อความเหมือนมนุษย์เพื่อตอบสนองต่อข้อความแจ้ง แบบจำลองนี้ใช้ความเข้าใจในงานภาษาและความสัมพันธ์ระหว่างคำและวลีเพื่อทำนายคำหรือวลีที่น่าจะเป็นถัดไป
  5. การปรับแต่งซ้ำ: GPT-3 สามารถสร้างเอาต์พุตหลายรายการตามข้อความอินพุตเดียวกัน ทำให้ผู้ใช้สามารถเลือกสิ่งที่ดีที่สุดได้ แบบจำลองยังสามารถได้รับการฝึกฝนเกี่ยวกับคำติชมจากผู้ใช้เพื่อปรับปรุงผลลัพธ์เมื่อเวลาผ่านไป ปรับปรุงความสามารถในการสร้างข้อความที่เหมือนมนุษย์