Home-theater-designers
„OpenAI“ padarė didelę pažangą natūralios kalbos apdorojimo (NLP) srityje, naudodama savo GPT modelius. Nuo GPT-1 iki GPT-4 šie modeliai buvo AI sukurto turinio priešakyje – nuo prozos ir poezijos kūrimo iki pokalbių robotų ir net kodavimo.
Tačiau kuo skiriasi kiekvienas GPT modelis ir koks jų poveikis NLP sričiai?
DIENOS VAIZDO ĮRAŠO PAGALBA SLĖKITE, KAD TĘSITE SU TURINIU
Kas yra generatyvūs iš anksto apmokyti transformatoriai?
Generatyvieji iš anksto apmokyti transformatoriai (GPT) yra mašininio mokymosi modelis, naudojamas natūralios kalbos apdorojimo užduotims atlikti. Šie modeliai yra iš anksto apmokyti naudoti didžiulius duomenų kiekius, pvz., knygas ir tinklalapius, kad būtų galima sukurti kontekstui svarbią ir semantiškai nuoseklią kalbą.
Paprasčiau tariant, GPT yra kompiuterinės programos, galinčios sukurti į žmogų panašų tekstą, būdamos tam specialiai užprogramuotos. Dėl to juos galima tiksliai suderinti įvairioms natūralios kalbos apdorojimo užduotims, įskaitant atsakymus į klausimus, kalbos vertimą ir teksto apibendrinimą.
Taigi, kodėl GPT yra svarbūs? GPT yra reikšmingas natūralios kalbos apdorojimo proveržis, leidžiantis mašinoms suprasti ir generuoti kalbą beprecedentiškai sklandžiai ir tiksliai. Toliau nagrinėjame keturis GPT modelius, nuo pirmosios versijos iki naujausio GPT-4, ir išnagrinėjame jų veikimą bei apribojimus.
GPT-1
GPT-1 2018 m. išleido „OpenAI“ kaip pirmą kalbos modelio, naudojančio „Transformer“ architektūrą, iteraciją. Jis turėjo 117 milijonų parametrų, žymiai pagerindamas ankstesnius naujausius kalbos modelius.
Viena iš GPT-1 privalumų buvo jo gebėjimas sukurti sklandžią ir nuoseklią kalbą, kai pateikiama raginimas arba kontekstas. Modelis buvo parengtas naudojant dviejų duomenų rinkinių derinį: Įprastas nuskaitymas , didžiulis tinklalapių duomenų rinkinys su milijardais žodžių ir BookCorpus duomenų rinkinys, daugiau nei 11 000 knygų apie įvairius žanrus rinkinys. Šių įvairių duomenų rinkinių naudojimas leido GPT-1 sukurti stiprius kalbos modeliavimo gebėjimus.
Nors GPT-1 buvo reikšmingas pasiekimas natūralios kalbos apdorojimas (NLP) , turėjo tam tikrų apribojimų. Pavyzdžiui, modelis buvo linkęs generuoti pasikartojantį tekstą, ypač kai buvo pateikti raginimai, nepatenka į jo mokymo duomenų sritį. Ji taip pat nesugebėjo motyvuoti kelių dialogo posūkių ir negalėjo atsekti ilgalaikių priklausomybių tekste. Be to, jo rišlumas ir sklandumas apsiribojo tik trumpesnėmis teksto sekomis, o ilgesnėse ištraukose trūktų darnos.
Nepaisant šių apribojimų, GPT-1 padėjo pagrindą didesniems ir galingesniems modeliams, pagrįstiems transformatoriaus architektūra.
GPT-2
GPT-2 2019 m. išleido OpenAI kaip GPT-1 įpėdinį. Jame buvo stulbinančiai 1,5 milijardo parametrų, daug didesnių nei GPT-1. Modelis buvo parengtas naudojant daug didesnį ir įvairesnį duomenų rinkinį, kuriame buvo sujungta „Common Crawl“ ir „WebText“.
Viena iš GPT-2 privalumų buvo jo gebėjimas generuoti nuoseklias ir tikroviškas teksto sekas. Be to, jis gali generuoti į žmones panašius atsakymus, todėl tai yra vertinga priemonė įvairioms natūralios kalbos apdorojimo užduotims, tokioms kaip turinio kūrimas ir vertimas.
Tačiau GPT-2 nebuvo be apribojimų. Jis kovojo su užduotimis, kurioms reikėjo sudėtingesnių samprotavimų ir konteksto supratimo. Nors GPT-2 pasižymėjo trumpomis pastraipomis ir teksto fragmentais, ilgesnėse ištraukose nepavyko išlaikyti konteksto ir nuoseklumo.
Šie apribojimai atvėrė kelią kuriant kitą GPT modelių iteraciją.
GPT-3
Natūralios kalbos apdorojimo modeliai padarė eksponentinį šuolį, kai 2020 m. buvo išleistas GPT-3. Su 175 milijardais parametrų GPT-3 yra daugiau nei 100 kartų didesnis nei GPT-1 ir daugiau nei dešimt kartų didesnis nei GPT-2.
GPT-3 yra apmokytas naudojant įvairius duomenų šaltinius, įskaitant BookCorpus, Common Crawl ir Wikipedia. Duomenų rinkinius sudaro beveik trilijonas žodžių, todėl GPT-3 gali generuoti sudėtingus atsakymus į daugybę NLP užduočių, net nepateikus jokių ankstesnių duomenų pavyzdžių.
Vienas iš pagrindinių GPT-3 patobulinimų, palyginti su ankstesniais modeliais, yra jo gebėjimas generuoti nuoseklų tekstą, rašyti kompiuterinį kodą ir net kurti meną. Skirtingai nuo ankstesnių modelių, GPT-3 supranta tam tikro teksto kontekstą ir gali generuoti atitinkamus atsakymus. Galimybė sukurti natūraliai skambantį tekstą turi didžiulį poveikį tokioms programoms kaip pokalbių robotai, turinio kūrimas ir kalbos vertimas. Vienas iš tokių pavyzdžių yra ChatGPT, pokalbio AI robotas, kuris beveik per naktį iš nežinomybės tapo šlove .
Nors GPT-3 gali padaryti neįtikėtinų dalykų, jis vis tiek turi trūkumų. Pavyzdžiui, modelis gali pateikti šališkus, netikslius ar netinkamus atsakymus. Ši problema kyla dėl to, kad GPT-3 yra išmokytas naudoti didžiulius teksto kiekius, kuriuose gali būti šališkos ir netikslios informacijos. Taip pat pasitaiko atvejų, kai modelis generuoja visiškai nereikšmingą tekstą raginimui, o tai rodo, kad modeliui vis dar sunku suprasti kontekstą ir pagrindines žinias.
GPT-3 galimybės taip pat kėlė susirūpinimą dėl etinių pasekmių ir galimas piktnaudžiavimas tokiais galingais kalbos modeliais . Ekspertai nerimauja dėl galimybės, kad modelis gali būti naudojamas kenkėjiškiems tikslams, pavyzdžiui, generuoti netikras naujienas, sukčiavimo el. laiškus ir kenkėjiškas programas. Tikrai, mes jau matėme nusikaltėliai naudoja ChatGPT kenkėjiškų programų kūrimui .
OpenAI taip pat išleido patobulintą GPT-3 versiją GPT-3.5, prieš oficialiai paleisdama GPT-4.
GPT-4
GPT-4 yra naujausias GPT serijos modelis, pristatytas 2023 m. kovo 14 d. Tai reikšmingas žingsnis nuo ankstesnio modelio GPT-3, kuris jau buvo įspūdingas. Nors modelio mokymo duomenų ir architektūros specifika nėra oficialiai paskelbta, ji tikrai remiasi GPT-3 pranašumais ir įveikia kai kuriuos jo apribojimus.
GPT-4 yra išskirtinis „ChatGPT Plus“ naudotojams, tačiau naudojimo limitas yra ribojamas. Taip pat galite pasiekti jį prisijungę prie GPT-4 API laukiančiųjų sąrašo, o tai gali užtrukti dėl didelio programų kiekio. Tačiau paprasčiausias būdas susipažinti su GPT-4 yra naudojant „Microsoft Bing Chat“. . Tai visiškai nemokama ir nereikia prisijungti prie laukiančiųjų sąrašo.
Išskirtinė GPT-4 savybė yra daugiarūšės galimybės. Tai reiškia, kad modelis dabar gali priimti vaizdą kaip įvestį ir suprasti jį kaip teksto raginimą. Pavyzdžiui, per GPT-4 paleidimo tiesioginę transliaciją OpenAI inžinierius padavė modeliui rankomis piešto svetainės maketo atvaizdą, o modelis stebėtinai pateikė veikiantį svetainės kodą.
Modelis taip pat geriau supranta sudėtingus raginimus ir demonstruoja žmogaus lygio našumą pagal kelis profesionalius ir tradicinius etalonus. Be to, jame yra didesnis konteksto langas ir konteksto dydis, nurodantis duomenis, kuriuos modelis gali išsaugoti savo atmintyje pokalbio seanso metu.
GPT-4 plečia ribas to, kas šiuo metu įmanoma naudojant AI įrankius, ir greičiausiai jis bus pritaikytas įvairiose pramonės šakose. Tačiau, kaip ir bet kurios galingos technologijos atveju, kyla susirūpinimas dėl galimo netinkamo naudojimo ir tokio galingo įrankio etinius padarinius .
kaip naudotis roblox dovanų kortele
GPT-1 | 2018 m. birželio mėn | Common Crawl, BookCorpus | 117 mln | 1024 |
|---|---|---|---|---|
GPT-2 | 2019 m. vasario mėn | Common Crawl, BookCorpus, WebText | 1,5 mlrd | 2048 m „Dell“ nešiojamojo kompiuterio klaviatūra neveikia „Windows 10“ |
GPT-3 | 2020 m. birželio mėn | „Common Crawl“, „BookCorpus“, „Wikipedia“, knygos, straipsniai ir kt | 175 mlrd | 4096 |
GPT-4 | 2023 m. kovo mėn | Nežinoma | Apskaičiuota trilijonais | Nežinoma |
Kelionė per GPT kalbos modelius
GPT modeliai pakeitė AI sritį ir atvėrė naują galimybių pasaulį. Be to, dėl didžiulio šių modelių masto, galimybių ir sudėtingumo jie yra neįtikėtinai naudingi įvairioms reikmėms.
Tačiau, kaip ir bet kuri technologija, reikia atsižvelgti į galimus pavojus ir apribojimus. Šių modelių galimybė generuoti labai tikrovišką tekstą ir veikiantį kodą kelia susirūpinimą dėl galimo piktnaudžiavimo, ypač tokiose srityse kaip kenkėjiškų programų kūrimas ir dezinformacija.
Nepaisant to, GPT modeliams tobulėjant ir tampant prieinamesniems, jie vaidins svarbų vaidmenį formuojant AI ir NLP ateitį.