Inteligenta artificiala a generat mai mult decât conținut în ultimii ani. A stârnit dezbateri, entuziasm, critici și inovație în diverse industrii. Una dintre cele mai notabile și mai valoroase tehnologii AI de astăzi este GPT, adesea echivalată incorect cu ChatGPT.
În articolul următor, puteți afla ce este GPT, cum funcționează și pentru ce este folosit. De asemenea, vom compara diferite modele GPT, începând cu Transformer-ul original și terminând cu cea mai recentă și avansată intrare: GPT-4.
Ce înseamnă GPT?
GPT este un acronim care înseamnă Generative Pre-Trained Transformer și se referă la o familie de modele de limbaj mari (LLM) care pot înțelege și genera text în limbaj natural.
Să defalcăm acronimul:
Generativ: AI generativ este o tehnologie capabilă să producă conținut, cum ar fi text și imagini.
Pre-instruit: Modelele pre-instruite sunt rețele salvate care au fost deja predate, folosind un set mare de date, pentru a rezolva o problemă sau a îndeplini o anumită sarcină.
Transformator: Un transformator este o arhitectură de învățare profundă care transformă o intrare într-un alt tip de ieșire.
Defalcarea acronimului de mai sus ne ajută să ne amintim ce face GPT și cum funcționează. GPT este o tehnologie AI generativă care a fost pregătită anterior pentru a-și transforma intrarea într-un tip diferit de ieșire.
ce este GPT?
Modelele GPT sunt modele de predicție a limbii de uz general. Cu alte cuvinte, sunt programe de calculator care pot analiza, extrage, rezuma și, în alt mod, pot folosi informații pentru a genera conținut. Unul dintre cele mai cunoscute cazuri de utilizare pentru GPT este ChatGPT, o aplicație de chatbot de inteligență artificială (AI) bazată pe modelul GPT 3.5 care imită conversația naturală pentru a răspunde la întrebări și a răspunde la solicitări. GPT a fost dezvoltat de laboratorul de cercetare AI OpenAI în 2018. De atunci, OpenAI a lansat oficial trei iterații ale modelului GPT: GPT-2, GPT-3 și GPT-4.
GPT-1
GPT-1 este prima versiune a modelului de limbaj OpenAI. A urmat lucrarea Google din 2017 Attention is All You Need, în care cercetătorii au introdus primul model de transformator general. Modelul revoluționar de transformator de la Google servește drept cadru pentru Căutarea Google, Google Translate, completarea automată și toate modelele de limbaj mari (LLM), inclusiv Bard și Chat-GPT.
GPT-2
GPT-2 este al doilea model de limbaj bazat pe transformator de la OpenAI. Este open-source, nesupravegheat și instruit pe peste 1,5 miliarde de parametri. GPT-2 a fost conceput special pentru a prezice și a genera următoarea secvență de text care urmează o anumită propoziție.
GPT-3
A treia iterație a modelului GPT al OpenAI este antrenată pe 175 de miliarde de parametri, un pas considerabil față de predecesorul său. Include texte OpenAI, cum ar fi intrările Wikipedia, precum și setul de date open-source Common Crawl. În special, GPT-3 poate genera cod de computer și poate îmbunătăți performanța în domenii de nișă ale creării de conținut, cum ar fi povestirea.
GPT-4
GPT-4 este cel mai recent model de la OpenAI. Este un model multimodal mare (LMM), ceea ce înseamnă că este capabil să parseze intrările de imagine, precum și textul. Această iterație este cel mai avansat model GPT, prezentând performanțe la nivel uman într-o varietate de puncte de referință în domeniul profesional și academic. Pentru comparație, GPT-3.5 a obținut un scor în ultimii 10 la sută dintre cei care au luat testul într-un examen simulat. GPT-4 a marcat în primele 10 procente.
Cum lucreaza GPT ?
Să ne aprofundăm în modul în care funcționează transformatoarele pre-antrenate generative:
Rețele neuronale și pre-antrenament
GPT-urile sunt un tip de model de rețea neuronală. Pentru a ne reaminti, rețelele neuronale sunt algoritmi de inteligență artificială care învață computerele să proceseze informații așa cum ar face-o creierul uman. Preinstruirea implică antrenarea unei rețele neuronale pe un set mare de date, cum ar fi text de pe internet. În această fază, modelul învață să prezică următorul cuvânt dintr-o propoziție și să înțeleagă gramatica și contextul.
Transformatoare și mecanisme de atenție
Transformers se bazează pe mecanisme de atenție, o tehnică de învățare profundă care simulează atenția umană prin clasarea și prioritizarea informațiilor de intrare după importanță. Atât în creierul nostru, cât și în modelele de învățare automată, mecanismele de atenție ne ajută să filtram informațiile irelevante care pot distrage atenția de la sarcina în cauză. Acestea măresc eficiența modelului prin culegerea contextului și a relevanței din relațiile dintre elementele din date.
Înglobări contextuale
GPT începe să capteze sensul cuvintelor pe baza contextului lor. Înglobările contextuale pentru un anumit cuvânt generează reprezentări dinamice care se modifică în funcție de cuvintele din jur dintr-o propoziție.
Reglaj fin
După pregătire preliminară, GPT ajustează pentru anumite locuri de muncă, cum ar fi scrierea unui eseu sau răspunsul la întrebări și devine mai priceput la acestea.
Cum se utilizează GPT-3 și GPT-4
În ciuda complexității acestor modele de limbaj, interfețele lor sunt relativ simple. Dacă ați folosit vreodată ChatGPT, veți găsi interacțiunea text-input, text-ieșire intuitivă și ușor de utilizat. De fapt, puteți juca cu GPT-3.5 prin chat.openai.com atâta timp cât aveți un cont OpenAI. Pentru a vă antrena propriul model sau pentru a experimenta cu interfața de programare a aplicațiilor (API) GPT-3, veți avea nevoie de un cont de dezvoltator OpenAI (înregistrați-vă aici). După ce te-ai înscris și te-ai conectat, vei obține acces la Playground, un sandbox bazat pe web pe care îl poți folosi pentru a experimenta cu API-ul.
Dacă aveți un abonament la Chat-GPT Plus, puteți accesa GPT-4 prin chat.openai.com. În partea de sus a interfeței, există o filă pentru GPT-3.5 în stânga și GPT-4 în dreapta. Rețineți că există un plafon de utilizare care depinde de cerere și de performanța sistemului. Dacă doriți acces la API-ul GPT-4, acesta este accesibil numai după o plată de 1 USD sau mai mult.