Các bước dưới đây giải thích cách hoạt động của GPT-3 để tạo phản hồi:
- Đào tạo trước tạo: GPT-3 trước tiên được đào tạo trước trên một lượng lớn dữ liệu văn bản từ internet, bao gồm sách, bài báo và trang web. Trong quá trình này, mô hình sử dụng mạng thần kinh biến áp để phân tích ngữ cảnh của từng từ hoặc cụm từ và tạo ra một biểu diễn của nó để dự đoán từ tiếp theo trong câu. GPT-3 tính toán khả năng một số từ có thể xuất hiện trong văn bản với từ còn lại trong văn bản này. Nó được gọi là xác suất có điều kiện của các từ.
- Tinh chỉnh: Sau khi quá trình đào tạo trước hoàn tất, nó sẽ được tinh chỉnh cho các nhiệm vụ cụ thể bằng cách hiển thị nó với dữ liệu ít cụ thể hơn cho nhiệm vụ. Quá trình tinh chỉnh này giúp mô hình học cách thực hiện một tác vụ cụ thể, chẳng hạn như dịch ngôn ngữ hoặc tạo mã như Python, bằng cách điều chỉnh các thuật toán của nó để phù hợp hơn với dữ liệu mới.
- Phân tích ngữ cảnh: Khi được cung cấp lời nhắc hoặc văn bản nhập, GPT-3 sử dụng các trường hợp và mạng máy biến áp của nó để phân tích ngữ cảnh của từng từ hoặc cụm từ và tạo ra biểu diễn của từ hoặc cụm từ đó. Điều này giúp mô hình hiểu ý nghĩa và mối quan hệ giữa các từ trong văn bản đầu vào.
- Tạo ngôn ngữ: Dựa trên phân tích ngữ cảnh của văn bản đầu vào, nó tạo ra văn bản giống con người để đáp lại lời nhắc. Mô hình sử dụng sự hiểu biết của nó về các nhiệm vụ ngôn ngữ và mối quan hệ giữa các từ và cụm từ để dự đoán từ hoặc cụm từ có khả năng nhất sẽ xuất hiện tiếp theo.
- Tinh chỉnh lặp đi lặp lại: GPT-3 có thể tạo nhiều đầu ra dựa trên cùng một văn bản đầu vào, cho phép người dùng chọn đầu ra tốt nhất. Mô hình cũng có thể được đào tạo dựa trên phản hồi từ người dùng để cải thiện đầu ra của nó theo thời gian, tiếp tục tinh chỉnh khả năng tạo văn bản giống con người.
Tại sao GPT-3 hữu ích?
Dưới đây là danh sách các lý do tại sao GPT-3 lại hữu ích:
- Bằng cách hiểu và tạo văn bản giống con người, mô hình GPT-3 giúp thu hẹp khoảng cách giữa con người và máy móc. Do đó, mọi người sẽ dễ dàng tương tác với máy tính và các thiết bị thông minh khác hơn.
- Mô hình ngôn ngữ GPT-3 tạo ra các chatbot và trợ lý ảo hấp dẫn và hiệu quả hơn. Điều này cải thiện dịch vụ khách hàng và hỗ trợ.
- GPT-3 tạo tài liệu giáo dục được cá nhân hóa cho học sinh. Nó cũng cung cấp dạy kèm ảo và hỗ trợ cho những người học một ngôn ngữ mới.
- GPT-3 có tiềm năng tự động hóa nhiều tác vụ đòi hỏi kỹ năng ngôn ngữ giống như con người. Chúng bao gồm dịch máy, tóm tắt và thậm chí cả nghiên cứu pháp lý và y tế.
- Sự phát triển của GPT-3 đã nâng cao đáng kể lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Thành công của nó đã truyền cảm hứng cho nghiên cứu và phát triển hơn nữa trong lĩnh vực này.
Lịch sử của GPT-3 là gì?
Sự phát triển của GPT-3 là một quá trình lặp đi lặp lại. Dưới đây là những diễn biến trong lịch sử của GPT-3:
- 2015: OpenAI được thành lập với mục tiêu phát triển trí tuệ nhân tạo một cách an toàn.
- 2018: OpenAI phát hành phiên bản đầu tiên của mô hình ngôn ngữ Generative Pre-training Transformer (GPT 1). Các mô hình ngôn ngữ lớn trước đó, chẳng hạn như BERT và Turing NLG, đã chứng minh tính khả thi của phương pháp tạo văn bản. Những công cụ này tạo ra các chuỗi văn bản dài mà trước đây dường như không thể đạt được.
- 2019: OpenAI phát hành GPT-2, phiên bản cải tiến của mô hình thế hệ GPT với nhiều tham số hơn. GPT-2 tạo văn bản với chất lượng chưa từng có nhưng không được phát hành đầy đủ do lo ngại về khả năng sử dụng sai.
- 2020: OpenAI phát hành GPT-3, phiên bản mới nhất và mạnh mẽ nhất của mô hình ngôn ngữ GPT. GPT-3 chứa 175 tỷ tham số, khiến nó trở thành mô hình ngôn ngữ lớn nhất và phức tạp nhất từng được tạo ra. nó tạo ra văn bản với độ chính xác và trôi chảy hơn cả GPT-2. Nó có khả năng thực hiện một loạt các tác vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên với tính năng học vài lần, không cần chụp và học một lần.
Khả năng của GPT-3 là gì?
GPT-3 thành thạo trong nhiều lĩnh vực bao gồm:
- Tạo ngôn ngữ: GPT-3 tạo văn bản giống con người để phản hồi lời nhắc, khiến nó trở nên hữu ích cho các ứng dụng như chatbot, tạo nội dung và viết sáng tạo.
- Dịch ngôn ngữ: Nó có khả năng dịch văn bản từ ngôn ngữ này sang ngôn ngữ khác, rất hữu ích cho giao tiếp quốc tế và bản địa hóa.
- Hoàn thành ngôn ngữ: GPT-3 hoàn thành các câu hoặc đoạn văn dựa trên lời nhắc đã cho, làm cho nó hữu ích cho việc tự động hoàn thành và tóm tắt.
- Q&A: GPT-3 trả lời các câu hỏi bằng ngôn ngữ tự nhiên, khiến nó hữu ích cho các ứng dụng trợ lý ảo và dịch vụ khách hàng.
- Đối thoại: Nó tham gia vào các cuộc trò chuyện qua lại với người dùng, làm cho nó hữu ích cho chatbot và các tác nhân đàm thoại khác.
- Tạo mã: GPT-3 tạo các đoạn mã dựa trên mô tả ngôn ngữ tự nhiên, làm cho nó hữu ích cho các nhà phát triển và lập trình viên.
- Phân tích tình cảm: Nó phân tích tình cảm của một văn bản nhất định, làm cho nó hữu ích cho các ứng dụng như giám sát phương tiện truyền thông xã hội và phân tích phản hồi của khách hàng.
- Tạo văn bản: Nó tạo văn bản thành các danh mục khác nhau dựa trên nội dung, làm cho nó hữu ích cho các ứng dụng như kiểm duyệt nội dung và lọc thư rác.
- Tóm tắt: Nó tóm tắt các văn bản dài thành những văn bản ngắn hơn trong khi vẫn giữ nguyên các ý chính, làm cho nó hữu ích cho các ứng dụng như tổng hợp tin tức và nghiên cứu học thuật.
Các câu hỏi thường gặp
GPT-3 là gì?
GPT-3, hay Generative Pre-training Transformer 3, là một mô hình máy học mạng thần kinh được đào tạo để tạo ra bất kỳ loại văn bản nào. Giám đốc điều hành OpenAI, Sam Altman, mô tả sự phát triển của GPT-3 là “mô hình ngôn ngữ tiên tiến” thế hệ thứ ba. Ngoài ra, nó được coi là bước đầu tiên trong cuộc tìm kiếm Trí tuệ nhân tạo chung .
GPT-3 được đào tạo như thế nào?
GPT-3 có hơn 175 tỷ tham số học máy trong khi GPT-2 chỉ có 1,5 triệu tham số. Trước GPT-3, mô hình ngôn ngữ được đào tạo lớn nhất là mô hình Tạo ngôn ngữ tự nhiên Turing (NLG) của Microsoft, có 10 tỷ tham số. GPT-3 đã được đào tạo trên một số tập dữ liệu, mỗi tập có trọng số khác nhau, bao gồm Thu thập thông tin chung, WebText2 và Wikipedia.
