GPT-3 nedir?

GPT-3 veya Generative Pre-trained Transformer 3, her türlü metni oluşturmak için eğitilmiş bir sinir ağı makine öğrenimi modelidir. OpenAI SEO’su Sam Altman, üçüncü nesil bir “son teknoloji dil modeli” olan GPT-3’ün geliştirildiğini açıkladı. Ayrıca, GPT-3 bazı kişilere göre Yapay Genel Zeka arayışının ilk adımıdır.

GPT-3 175 milyardan fazla makine öğrenimi parametresine sahipken GPT-2 yalnızca 1,5 milyon parametreye sahiptir. GPT-3’ten önce, eğitilmiş en büyük dil modeli Microsoft’un 10 milyar parametreye sahip Turing Natural Language Generation (NLG) modeliydi. GPT-3, Common Crawl, WebText2 ve Wikipedia dahil olmak üzere her biri farklı ağırlıklara sahip çeşitli veri setleri üzerinde eğitilmiştir.

openAI gpt-3'ü yayınladı

GPT-3 Neden Faydalıdır?

İşte GPT-3’ün neden yararlı olduğunun bir listesi:

GPT-3’ün Tarihçesi Nedir?

GPT-3 Ne Yapabilir?

  1. Dil üretimi: GPT-3, komutlara yanıt olarak insan benzeri metinler üretebilir, bu da onu sohbet robotları, içerik üretimi ve hatta yaratıcı yazarlık gibi uygulamalar için kullanışlı hale getirir.
  2. Dil çevirisi: Metni bir dilden diğerine çevirme yeteneğine sahiptir, bu da onu uluslararası iletişim ve yerelleştirme için kullanışlı hale getirir.
  3. Dil tamamlama: GPT-3, verilen bir istemi temel alarak cümleleri veya paragrafları tamamlayabilir, bu da onu otomatik tamamlama ve özetleme için kullanışlı hale getirir.
  4. Soru-Cevap: GPT-3 doğal dilde sorulara cevap verebilir, bu da onu sanal asistanlar ve müşteri hizmetleri uygulamaları için kullanışlı hale getirir.
  5. Diyalog: Kullanıcılarla ileri geri konuşmalar yapabilir, bu da onu sohbet robotları ve diğer konuşma ajanları için kullanışlı hale getirir.
  6. Kod oluşturma: GPT-3, doğal dil açıklamalarına dayalı kod parçacıkları oluşturabilir, bu da onu geliştiriciler ve programcılar için kullanışlı hale getirir.
  7. Duygu analizi: GPT-3, belirli bir metnin duygu durumunu analiz edebilir, bu da onu sosyal medya izleme ve müşteri geri bildirim analizi gibi uygulamalar için kullanışlı hale getirir.
  8. Metin oluşturma: İçeriğine göre farklı kategorilerde metin oluşturabilir, bu da onu içerik denetimi ve spam filtreleme gibi uygulamalar için kullanışlı hale getirir.
  9. Özetleme: GPT-3, ana fikirleri koruyarak uzun metinleri daha kısa metinlere özetleyebilir, bu da onu haber toplama ve akademik araştırma gibi uygulamalar için kullanışlı hale getirir.

GPT-3 Nasıl Çalışır?

  1. Üretken Ön Eğitim: GPT-3 ilk olarak kitaplar, makaleler ve web siteleri de dahil olmak üzere internetten alınan büyük miktarda metin verisi üzerinde ön eğitime tabi tutulur. Bu işlem sırasında model, her bir kelime veya kelime öbeğinin bağlamını analiz etmek ve cümledeki bir sonraki kelimeyi tahmin eden bir temsil oluşturmak için bir dönüştürücü sinir ağı kullanır. GPT-3, metinde geçen bir kelimenin diğer bir kelimeye göre metinde geçme olasılığını hesaplar. Kelimelerin koşullu olasılığı olarak bilinir.
  2. İnce ayar: Ön eğitim tamamlandıktan sonra, daha az miktarda göreve özgü veriye maruz bırakılarak belirli görevler için ince ayar yapılır. Bu ince ayar süreci, algoritmalarını yeni verilere daha iyi uyacak şekilde ayarlayarak modelin dil çevirisi veya python gibi kod oluşturma gibi belirli bir görevi nasıl yerine getireceğini öğrenmesine yardımcı olur.
  3. Bağlamsal analiz: Bir komut istemi veya giriş metni verildiğinde GPT-3, her bir kelime veya ifadenin bağlamını analiz etmek ve bunun bir temsilini oluşturmak için vakaları ve dönüştürücü ağını kullanır. Bu, modelin girdi metnindeki kelimeler arasındaki anlam ve ilişkileri anlamasına yardımcı olur.
  4. Dil üretimi: Giriş metninin bağlamsal analizine dayanarak, komut istemine yanıt olarak insan benzeri bir metin oluşturur. Model, dil görevleri ve sözcükler ile ifadeler arasındaki ilişkiler hakkındaki anlayışını kullanarak bir sonraki en olası sözcük veya ifadeyi tahmin eder.
  5. Yinelemeli arıtma: GPT-3, aynı girdi metnine dayalı olarak birden fazla çıktı üretebilir ve kullanıcının en iyisini seçmesine olanak tanır. Model ayrıca kullanıcılardan gelen geri bildirimlerle eğitilerek zaman içinde çıktılarını iyileştirebilir ve insan benzeri metin üretme becerisini daha da geliştirebilir.