GPT-3 ทำงานอย่างไร

ขั้นตอนด้านล่างอธิบายวิธีการทำงานของ GPT-3 เพื่อสร้างการตอบกลับ:

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

เหตุใด GPT-3 จึงมีประโยชน์

ต่อไปนี้เป็นรายการเหตุผลที่ GPT-3 มีประโยชน์:

• ด้วยการทำความเข้าใจและสร้างข้อความที่เหมือนมนุษย์ โมเดล GPT-3 ช่วยลดช่องว่างระหว่างมนุษย์และเครื่องจักร ดังนั้นผู้คนจะโต้ตอบกับคอมพิวเตอร์และอุปกรณ์สมาร์ทอื่น ๆ ได้ง่ายขึ้น
• โมเดลภาษา GPT-3 สร้างแชทบอทและผู้ช่วยเสมือนที่มีส่วนร่วมและมีประสิทธิภาพมากขึ้น สิ่งนี้ช่วยปรับปรุงการบริการลูกค้าและการสนับสนุน
• GPT-3 สร้างสื่อการเรียนรู้ส่วนบุคคลสำหรับนักเรียน นอกจากนี้ยังมีการสอนเสมือนจริงและการสนับสนุนสำหรับผู้ที่เรียนรู้ภาษาใหม่
• GPT-3 มีศักยภาพในการทำงานที่หลากหลายซึ่งต้องใช้ทักษะทางภาษาเหมือนมนุษย์โดยอัตโนมัติ ซึ่งรวมถึงการแปลด้วยคอมพิวเตอร์ การสรุปผล และแม้กระทั่งการวิจัยทางกฎหมายและทางการแพทย์
• การพัฒนา GPT-3 ได้พัฒนางานด้านการประมวลผลภาษาธรรมชาติอย่างมาก ความสำเร็จได้สร้างแรงบันดาลใจในการวิจัยและพัฒนาเพิ่มเติมในด้านนี้

ประวัติของ GPT-3 คืออะไร?

การพัฒนา GPT-3 เป็นกระบวนการที่ทำซ้ำๆ นี่คือพัฒนาการในประวัติศาสตร์ของ GPT-3:

• 2015: OpenAI ก่อตั้งขึ้นโดยมีเป้าหมายในการพัฒนา ปัญญาประดิษฐ์ อย่างปลอดภัย
• 2018: OpenAI เปิดตัวโมเดลภาษา Generative Pre-trained Transformer (GPT 1) เวอร์ชันแรก แบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ก่อนหน้านี้ เช่น BERT และ Turing NLG แสดงให้เห็นถึงศักยภาพของวิธีการสร้างข้อความ เครื่องมือเหล่านี้สร้างสตริงข้อความยาว ๆ ที่ดูเหมือนไม่สามารถบรรลุได้ก่อนหน้านี้
• 2019: OpenAI เปิดตัว GPT-2 ซึ่งเป็นรุ่นปรับปรุงของโมเดลกำเนิด GPT พร้อมพารามิเตอร์เพิ่มเติม GPT-2 สร้างข้อความที่มีคุณภาพอย่างที่ไม่เคยมีมาก่อน แต่ยังไม่ได้เผยแพร่อย่างสมบูรณ์เนื่องจากความกังวลเกี่ยวกับการใช้งานในทางที่ผิดที่อาจเกิดขึ้น
• 2020: OpenAI เปิดตัว GPT-3 ซึ่งเป็นเวอร์ชันล่าสุดของโมเดลภาษา GPT ที่ทรงพลังที่สุด GPT-3 มีพารามิเตอร์ 175 พันล้านพารามิเตอร์ ทำให้เป็นโมเดลภาษาที่ใหญ่ที่สุดและซับซ้อนที่สุดเท่าที่เคยสร้างมา มันสร้างข้อความที่มีความแม่นยำและคล่องแคล่วยิ่งกว่า GPT-2 มีความสามารถในการประมวลผลภาษาธรรมชาติได้หลากหลายด้วยการเรียนรู้แบบไม่กี่ช็อต Zero-shot และ One-shot

GPT-3 มีความเชี่ยวชาญในหลายด้าน ได้แก่ :

1. การสร้างภาษา: GPT-3 สร้างข้อความที่เหมือนมนุษย์เพื่อตอบสนองต่อข้อความแจ้ง ทำให้มีประโยชน์สำหรับแอปพลิเคชันต่างๆ เช่น แชทบอท การสร้างเนื้อหา และการเขียนเชิงสร้างสรรค์
2. การแปลภาษา: มีความสามารถในการแปลข้อความจากภาษาหนึ่งไปยังอีกภาษาหนึ่ง ทำให้มีประโยชน์สำหรับการสื่อสารระหว่างประเทศและการแปลเป็นภาษาท้องถิ่น
3. การเติมภาษา: GPT-3 เติมประโยคหรือย่อหน้าให้สมบูรณ์ตามข้อความแจ้งที่กำหนด ทำให้มีประโยชน์สำหรับการเติมข้อความอัตโนมัติและการสรุป
4. Q&A: GPT-3 ตอบคำถามเป็นภาษาธรรมชาติ ทำให้มีประโยชน์สำหรับผู้ช่วยเสมือนและแอปพลิเคชันการบริการลูกค้า
5. บทสนทนา: มีส่วนร่วมในการสนทนากลับไปกลับมากับผู้ใช้ ทำให้มีประโยชน์สำหรับแชทบอทและตัวแทนการสนทนาอื่นๆ
6. การสร้างรหัส: GPT-3 สร้างส่วนย่อยของรหัสตามคำอธิบายภาษาธรรมชาติ ทำให้มีประโยชน์สำหรับนักพัฒนาและโปรแกรมเมอร์
7. การวิเคราะห์ความรู้สึก: วิเคราะห์ความรู้สึกของข้อความที่กำหนด ทำให้มีประโยชน์สำหรับแอปพลิเคชันต่างๆ เช่น การตรวจสอบโซเชียลมีเดียและการวิเคราะห์ความคิดเห็นของลูกค้า
8. การสร้างข้อความ: สร้างข้อความเป็นหมวดหมู่ต่างๆ ตามเนื้อหา ทำให้มีประโยชน์สำหรับแอปพลิเคชันต่างๆ เช่น การกลั่นกรองเนื้อหาและการกรองสแปม
9. การสรุป: เป็นการสรุปข้อความขนาดยาวให้สั้นลงในขณะที่รักษาแนวคิดหลักไว้ ทำให้มีประโยชน์สำหรับการใช้งานต่างๆ เช่น การรวบรวมข่าวสารและการวิจัยเชิงวิชาการ