Home-theater-designers
OpenAI ir guvis ievērojamus panākumus dabiskās valodas apstrādē (NLP), izmantojot savus GPT modeļus. No GPT-1 līdz GPT-4 šie modeļi ir bijuši AI radītā satura priekšgalā, sākot no prozas un dzejas veidošanas līdz tērzēšanas robotiem un pat kodēšanai.
Bet kāda ir atšķirība starp katru GPT modeli un kāda ir to ietekme uz NLP jomu?
DIENAS VIDEO MAKEUSEOF RITINĀT, LAI TURPINĀTU AR SATURU
Kas ir ģeneratīvie iepriekš apmācīti transformatori?
Ģeneratīvie iepriekš apmācīti transformatori (GPT) ir mašīnmācīšanās modeļa veids, ko izmanto dabiskās valodas apstrādes uzdevumiem. Šie modeļi ir iepriekš apmācīti lielam datu apjomam, piemēram, grāmatām un tīmekļa lapām, lai radītu kontekstuāli atbilstošu un semantiski saskaņotu valodu.
Vienkāršāk sakot, GPT ir datorprogrammas, kas var izveidot cilvēkiem līdzīgu tekstu bez īpašas programmēšanas. Rezultātā tos var precīzi pielāgot dažādiem dabiskās valodas apstrādes uzdevumiem, tostarp atbildēm uz jautājumiem, valodas tulkošanai un teksta apkopošanai.
Tātad, kāpēc GPT ir svarīgi? GPT ir nozīmīgs izrāviens dabiskās valodas apstrādē, ļaujot mašīnām saprast un ģenerēt valodu ar nepieredzētu plūdumu un precizitāti. Tālāk mēs izpētām četrus GPT modeļus, sākot no pirmās versijas līdz jaunākajam GPT-4, un pārbaudām to veiktspēju un ierobežojumus.
GPT-1
GPT-1 2018. gadā izlaida OpenAI kā pirmo valodas modeļa atkārtojumu, izmantojot Transformer arhitektūru. Tam bija 117 miljoni parametru, ievērojami uzlabojot iepriekšējos jaunākos valodu modeļus.
Viena no GPT-1 priekšrocībām bija tā spēja ģenerēt raitu un saskaņotu valodu, ja tiek sniegta uzvedne vai konteksts. Modelis tika apmācīts, apvienojot divas datu kopas: Kopējā rāpošana , milzīga tīmekļa lapu datu kopa ar miljardiem vārdu, un BookCorpus datu kopa, vairāk nekā 11 000 grāmatu kolekcija par dažādiem žanriem. Šo daudzveidīgo datu kopu izmantošana ļāva GPT-1 attīstīt spēcīgas valodas modelēšanas spējas.
Lai gan GPT-1 bija nozīmīgs sasniegums dabiskās valodas apstrāde (NLP) , tam bija noteikti ierobežojumi. Piemēram, modelis bija pakļauts atkārtota teksta ģenerēšanai, it īpaši, ja tika sniegtas uzvednes ārpus tā apmācības datu darbības jomas. Tas arī nespēja pamatot vairākus dialoga pagriezienus un nevarēja izsekot teksta ilgtermiņa atkarībām. Turklāt tā kohēzija un plūstamība bija ierobežota tikai ar īsākām teksta sekvencēm, un garākiem fragmentiem trūktu kohēzijas.
Neskatoties uz šiem ierobežojumiem, GPT-1 lika pamatu lielākiem un jaudīgākiem modeļiem, kuru pamatā ir transformatora arhitektūra.
GPT-2
GPT-2 2019. gadā izlaida OpenAI kā GPT-1 pēcteci. Tajā bija satriecoši 1,5 miljardi parametru, kas ir ievērojami lielāks nekā GPT-1. Modelis tika apmācīts, izmantojot daudz lielāku un daudzveidīgāku datu kopu, apvienojot Common Crawl un WebText.
Viena no GPT-2 priekšrocībām bija tā spēja ģenerēt saskaņotas un reālistiskas teksta secības. Turklāt tas varētu radīt cilvēkiem līdzīgas atbildes, padarot to par vērtīgu rīku dažādiem dabiskās valodas apstrādes uzdevumiem, piemēram, satura veidošanai un tulkošanai.
Tomēr GPT-2 nebija bez ierobežojumiem. Tā cīnījās ar uzdevumiem, kas prasīja sarežģītāku argumentāciju un konteksta izpratni. Lai gan GPT-2 izcēlās ar īsām rindkopām un teksta fragmentiem, tas nespēja saglabāt kontekstu un saskaņotību garākos fragmentos.
Šie ierobežojumi pavēra ceļu nākamās GPT modeļu iterācijas izstrādei.
GPT-3
Dabiskās valodas apstrādes modeļi veica eksponenciālus lēcienus līdz ar GPT-3 izlaišanu 2020. gadā. Ar 175 miljardiem parametru GPT-3 ir vairāk nekā 100 reižu lielāks nekā GPT-1 un vairāk nekā desmit reizes lielāks par GPT-2.
GPT-3 ir apmācīts, izmantojot dažādus datu avotus, tostarp BookCorpus, Common Crawl un Wikipedia. Datu kopās ir gandrīz triljons vārdu, kas ļauj GPT-3 ģenerēt sarežģītas atbildes uz plašu NLP uzdevumu klāstu, pat nesniedzot nekādus iepriekšējus piemēru datus.
Viens no galvenajiem GPT-3 uzlabojumiem salīdzinājumā ar iepriekšējiem modeļiem ir tā spēja ģenerēt saskaņotu tekstu, rakstīt datora kodu un pat radīt mākslu. Atšķirībā no iepriekšējiem modeļiem, GPT-3 saprot dotā teksta kontekstu un var radīt atbilstošas atbildes. Spējai radīt dabiski skanošu tekstu ir milzīga ietekme uz tādām lietojumprogrammām kā tērzēšanas roboti, satura veidošana un valodas tulkošana. Viens no šādiem piemēriem ir sarunvalodas AI robots ChatGPT, kas gandrīz vienas nakts laikā no tumsonības kļuva slavens .
Lai gan GPT-3 var paveikt dažas neticamas lietas, tai joprojām ir trūkumi. Piemēram, modelis var atgriezt neobjektīvas, neprecīzas vai nepiemērotas atbildes. Šī problēma rodas tāpēc, ka GPT-3 ir apmācīts izmantot milzīgu teksta daudzumu, kas, iespējams, satur neobjektīvu un neprecīzu informāciju. Ir arī gadījumi, kad modelis uzvednei ģenerē pilnīgi neatbilstošu tekstu, norādot, ka modelim joprojām ir grūti saprast kontekstu un fona zināšanas.
GPT-3 iespējas arī radīja bažas par ētiskajām sekām un šādu spēcīgu valodu modeļu iespējamu ļaunprātīgu izmantošanu . Eksperti uztraucas par iespēju modeli izmantot ļaunprātīgiem mērķiem, piemēram, viltus ziņu, pikšķerēšanas e-pasta ziņojumu un ļaunprātīgas programmatūras ģenerēšanai. Patiešām, mēs jau esam redzējuši noziedznieki izmanto ChatGPT, lai izveidotu ļaunprātīgu programmatūru .
OpenAI arī izlaida uzlabotu GPT-3 versiju GPT-3.5 pirms oficiālās GPT-4 palaišanas.
GPT-4
GPT-4 ir jaunākais GPT sērijas modelis, kas tika laists klajā 2023. gada 14. martā. Tas ir ievērojams solis uz priekšu salīdzinājumā ar iepriekšējo modeli GPT-3, kas jau bija iespaidīgs. Lai gan modeļa apmācības datu un arhitektūras specifika nav oficiāli paziņota, tas noteikti balstās uz GPT-3 stiprajām pusēm un pārvar dažus tā ierobežojumus.
GPT-4 ir paredzēts tikai ChatGPT Plus lietotājiem, taču lietošanas ierobežojums ir ierobežots. Varat arī piekļūt tai, pievienojoties GPT-4 API gaidīšanas sarakstam, kas var aizņemt kādu laiku lielā lietojumprogrammu apjoma dēļ. Tomēr vienkāršākais veids, kā iegūt GPT-4, ir izmantojot Microsoft Bing Chat . Tas ir pilnīgi bez maksas, un nav jāpievienojas gaidīšanas sarakstam.
GPT-4 izcila iezīme ir tā multimodālās iespējas. Tas nozīmē, ka modelis tagad var pieņemt attēlu kā ievadi un saprast to kā teksta uzvedni. Piemēram, GPT-4 palaišanas tiešraides laikā OpenAI inženieris modelim iedeva ar roku zīmētas vietnes maketa attēlu, un modelis pārsteidzoši nodrošināja tīmekļa vietnes darba kodu.
Modelis arī labāk izprot sarežģītas uzvednes un parāda cilvēka līmeņa veiktspēju vairākos profesionālos un tradicionālos etalonos. Turklāt tam ir lielāks konteksta logs un konteksta lielums, kas attiecas uz datiem, ko modelis var saglabāt savā atmiņā tērzēšanas sesijas laikā.
GPT-4 virza robežas tam, kas pašlaik ir iespējams ar AI rīkiem, un tas, iespējams, tiks pielietots daudzās nozarēs. Tomēr, tāpat kā ar jebkuru jaudīgu tehnoloģiju, pastāv bažas par iespējamu nepareizu izmantošanu un šāda spēcīga instrumenta ētiskās sekas .
GPT-1 | 2018. gada jūnijs | Common Crawl, BookCorpus | 117 miljoni | 1024 |
|---|---|---|---|---|
GPT-2 | 2019. gada februāris | Common Crawl, BookCorpus, WebText | 1,5 miljardi | 2048. gads |
GPT-3 | 2020. gada jūnijs | Common Crawl, BookCorpus, Wikipedia, grāmatas, raksti un daudz kas cits | 175 miljardi | 4096 |
GPT-4 | 2023. gada marts akumulatora ikona nerāda Windows 10 | Nezināms | Tiek lēsts triljonos | Nezināms |
Ceļojums caur GPT valodu modeļiem
GPT modeļi ir mainījuši AI jomu un pavēruši jaunu iespēju pasauli. Turklāt šo modeļu lielais mērogs, iespējas un sarežģītība ir padarījusi tos neticami noderīgus plašam lietojumu klāstam.
Tomēr, tāpat kā jebkurai tehnoloģijai, ir jāņem vērā iespējamie riski un ierobežojumi. Šo modeļu spēja ģenerēt ļoti reālistisku tekstu un darba kodu rada bažas par iespējamu ļaunprātīgu izmantošanu, jo īpaši tādās jomās kā ļaunprātīgas programmatūras izveide un dezinformācija.
Tomēr, GPT modeļiem attīstoties un kļūstot pieejamākiem, tiem būs ievērojama loma AI un NLP nākotnes veidošanā.