Як працює Gpt-3?

Що таке GPT-3?

GPT-3, або Генеративний попередньо навчений трансформатор 3, – це нейромережева модель машинного навчання, навчена генерувати будь-який тип тексту. OpenAI SEO, Сем Альтман розповів про розробку GPT-3, “найсучаснішої мовної моделі” третього покоління. Крім того, GPT-3 є першим кроком на шляху до створення штучного загального інтелекту, який, на думку деяких людей, є першим кроком на шляху до штучного інтелекту.

GPT-3 має понад 175 мільярдів параметрів машинного навчання, тоді як GPT-2 мав лише 1,5 мільйона параметрів. До GPT-3 найбільшою навченою мовною моделлю була модель Turing Natural Language Generation (NLG) від Microsoft, яка мала 10 мільярдів параметрів. GPT-3 навчався на декількох наборах даних, кожен з яких мав різну вагу, включаючи Common Crawl, WebText2 та Вікіпедію.

Чому GPT-3 корисний?

Ось список причин, чому GPT-3 корисний:

• GPT-3 – це великий прорив у мовному ШІ.
• Розуміючи і генеруючи текст, схожий на людський, модель GPT-3 може допомогти подолати розрив між людьми і машинами. Тому людям буде легше взаємодіяти з комп’ютерами та іншими розумними пристроями.
• Мовна модель GPT-3 створює більш привабливих та ефективних чат-ботів і віртуальних асистентів. Це може покращити обслуговування та підтримку клієнтів.
• GPT-3 створює персоналізовані навчальні матеріали для студентів. Він також може надавати віртуальне навчання та підтримку людям, які вивчають нову мову.
• GPT-3 має потенціал для автоматизації широкого спектру завдань, що вимагають навичок володіння мовою, подібною до людської. Це і машинний переклад, і реферування, і навіть юридичні та медичні дослідження.
• Розробка GPT-3 значно просунула вперед область задач обробки природної мови. Його успіх надихнув на подальші дослідження і розробки в цій галузі.

Яка історія GPT-3?

• 2015: OpenAI засновано з метою розвитку штучного інтелекту в безпечний спосіб.
• 2018: OpenAI випускає першу версію мовної моделі Generative Pre-trained Transformer (GPT 1). Більш ранні великі мовні моделі, такі як BERT і Turing NLG, продемонстрували життєздатність методу генератора тексту. Ці інструменти генерували довгі рядки тексту, які раніше здавалися недосяжними.
• 2019: OpenAI випускає GPT-2, покращену версію генеративної моделі GPT з більшою кількістю параметрів. GPT-2 генерує текст з безпрецедентною якістю, але не випускається повністю через побоювання щодо його потенційного зловживання.
• 2020: OpenAI випускає GPT-3, останню і найпотужнішу версію мовної моделі GPT. GPT-3 містить 175 мільярдів параметрів, що робить її найбільшою і найскладнішою мовною моделлю з усіх коли-небудь створених. він генерує текст з ще більшою точністю і швидкістю, ніж GPT-2. Він здатний виконувати широкий спектр завдань з обробки природної мови з навчанням за кілька спроб, нульовою спробою та однією спробою.

Що може GPT-3?

1. Генерація мови: GPT-3 може генерувати людський текст у відповідь на підказки, що робить його корисним для таких додатків, як чат-боти, генерація контенту і навіть творче письмо.
2. Мовний переклад: Має можливість перекладати текст з однієї мови на іншу, що робить його корисним для міжнародного спілкування та локалізації.
3. Мовне завершення: GPT-3 може завершувати речення або абзаци на основі заданої підказки, що робить його корисним для автоматичного завершення та підбиття підсумків.
4. Питання та відповіді: GPT-3 може відповідати на питання природною мовою, що робить його корисним для віртуальних асистентів і додатків для обслуговування клієнтів.
5. Діалог: Він може вести діалог з користувачами, що робить його корисним для чат-ботів та інших діалогових агентів.
6. Генерація коду: GPT-3 може генерувати фрагменти коду на основі описів природної мови, що робить його корисним для розробників і програмістів.
7. Аналіз настроїв: GPT-3 може аналізувати настрій тексту, що робить його корисним для таких застосувань, як моніторинг соціальних мереж та аналіз відгуків клієнтів.
8. Генерація тексту: Він може генерувати текст за різними категоріями на основі його змісту, що робить його корисним для таких програм, як модерація контенту та фільтрація спаму.
9. Підсумовування: GPT-3 може скорочувати довгі тексти до коротших, зберігаючи основні ідеї, що робить його корисним для таких застосувань, як агрегація новин та академічні дослідження.

Як працює GPT-3?

1. Генеративне попереднє навчання: GPT-3 спочатку попередньо тренується на великій кількості текстових даних з Інтернету, включаючи книги, статті та веб-сайти. Під час цього процесу модель використовує нейронну мережу-трансформер для аналізу контексту кожного слова або фрази і генерує його представлення, яке передбачає наступне слово в реченні. GPT-3 обчислює ймовірність появи певного слова в тексті за наявності в ньому іншого слова. Вона відома як умовна ймовірність слів.
2. Точне налаштування: Після завершення попереднього навчання його налаштовують під конкретні завдання, використовуючи меншу кількість даних, що стосуються конкретного завдання. Цей процес точного налаштування допомагає моделі навчитися виконувати певне завдання, наприклад, переклад мови або генерацію коду на зразок python, підлаштовуючи свої алгоритми так, щоб вони краще відповідали новим даним.
3. Контекстний аналіз: Отримавши підказку або вхідний текст, GPT-3 використовує відмінки та мережу трансформаторів для аналізу контексту кожного слова або фрази і генерує його представлення. Це допомагає моделі зрозуміти значення та зв’язки між словами у вхідному тексті.
4. Генерація мови: На основі контекстного аналізу вхідного тексту він генерує текст, схожий на людський, у відповідь на підказку. Модель використовує своє розуміння мовних завдань і взаємозв’язків між словами та фразами, щоб передбачити найбільш ймовірне слово або фразу, яка буде наступною.
5. Ітеративне вдосконалення: GPT-3 може генерувати кілька результатів на основі одного вхідного тексту, дозволяючи користувачеві вибрати найкращий з них. Модель також можна навчати на основі відгуків користувачів, щоб з часом покращити її результати, ще більше вдосконалюючи її здатність генерувати текст, схожий на людський.