Co to jest GPT? Wszystko, co powinieneś wiedzieć

GPT to rodzina modeli AI stojących za wieloma popularnymi aplikacjami generatywnymi AI, takimi jak chatboty i asystenci kodowania. W tym artykule omówiono tę rewolucyjną innowację.

Spis treści

• Co to jest GPT?
• Jak działają modele GPT?
• Jak ewoluowały modele GPT
• Aplikacje GPT
• Plusy modeli GPT
• Wady modeli GPT
• Wniosek

Co to jest GPT?

GPT, czyli „generatywnie przeszkolony transformator”, odnosi się zarówno do konkretnego modelu, jak i rodziny coraz bardziej wyrafinowanych modeli sztucznej inteligencji (AI). Począwszy od oryginalnego GPT, model ewoluował poprzez kilka wersji, w tym GPT-2, GPT-3 i GPT-4, przy czym każda iteracja zwiększała swój rozmiar i możliwości oraz posiadała zwiększoną zdolność do radzenia sobie ze złożonymi zadaniami językowymi z ludzkimi umiejętnościami. Rodzina modeli GPT została opracowana przez OpenAI, firmę badawczą AI założoną w 2015 roku przez grupę ekspertów AI i wspieraną przez znanych założycieli, takich jak Elon Musk i Reid Hoffman.

Model GPT stanowi podstawę wielu popularnych aplikacji generatywnej sztucznej inteligencji, w tym ChatGPT i DALL-E. Modele GPT to rodzaj modelu dużego języka (LLM), który jest przeznaczony do przetwarzania i analizowania dużych ilości danych tekstowych. LLM są przeszkoleni, aby sprawnie naśladować i generować język podobny do ludzkiego, umożliwiając im wykonywanie różnych zadań wymagających zrozumienia i generowania języka naturalnego.

Co oznaczaGPT?

GPT oznacza „generatywnie przeszkolony transformator” – opis, który oddaje istotę jego działania.

Generatywny

Modele GPT nazywane są „generatywną sztuczną inteligencją”, ponieważ generują nową treść na podstawie podpowiedzi lub danych wejściowych. To odróżnia je od modeli sztucznej inteligencji zaprojektowanych do klasyfikowania i prognozowania na podstawie istniejących, predefiniowanych danych wejściowych. Natomiast generatywne modele sztucznej inteligencji, takie jak GPT, nie tylko klasyfikują dane. Zamiast tego w wyniku swojego szkolenia tworzą zupełnie nowe wyniki tekstowe, kod, obrazy lub inne kreatywne media.

Wstępnie przeszkolony

Zanim modele GPT zostaną dostosowane do konkretnego zastosowania, przechodzą wstępną fazę przygotowawczą. Uczenie wstępne ustala podstawową zdolność modelu do generowania ludzkich reakcji na podstawie dowolnych podpowiedzi poprzez szkolenie modelu na dobrze dobranym zbiorze danych. To kładzie podwaliny pod ogólne możliwości modelu w zakresie rozumienia języka.

Po zakończeniu podstawowego szkolenia wstępnego programiści mogą dostroić model do bardziej wyspecjalizowanych celów poprzez dodatkowe szkolenie na danych specyficznych dla zadania. Na przykład wstępnie wytrenowany model GPT można dostroić na zbiorach danych konwersacyjnych, aby działał jako chatbot. Alternatywnie można go dostosować do określonych baz kodu lub dokumentacji, aby pomóc w zadaniach programowania i generowania kodu. Szkolenie wstępne zapewnia ogólne umiejętności językowe, które można udoskonalić w celu optymalizacji modelu pod kątem docelowych przypadków użycia.

Transformator

Dobrze znane architektury sztucznej inteligencji, takie jak rekurencyjne sieci neuronowe (RNN) i sieci pamięci krótkotrwałej (LSTM), przetwarzają sekwencje tekstu przyrostowo, co utrudnia uchwycenie pełnego kontekstu i złożonych struktur słów. Transformator zrewolucjonizował przetwarzanie języka naturalnego (NLP) dzięki mechanizmom samouważności, które równolegle analizują wszystkie słowa w sekwencji i budują połączenia w oparciu o zidentyfikowane relacje.

Dzięki całościowemu przetwarzaniu całych sekwencji, a nie pojedynczych słów, transformatory mogą uchwycić złożone struktury językowe znacznie lepiej niż inne architektury. Jednakże „zrozumienie” transformatora to w rzeczywistości jedynie wzorce statystyczne, a nie ludzkie zrozumienie czy rozumowanie.

Wprowadzone po raz pierwszy do tłumaczenia maszynowego w 2017 r. możliwości transformatora w zakresie samokontroli były przełomem, umożliwiając szkolenie na ogromnych zbiorach danych. W związku z tym architektura transformatorów stanowi obecnie podstawę większości nowoczesnych platform generatywnej sztucznej inteligencji jako standardowy komponent architektoniczny.

Od monitu do odpowiedzi — jak działają modele GPT

Modele GPT działają na zasadzie prognozowania właściwej reakcji na dane dane wejściowe użytkownika, zwanej podpowiedzią. Pierwotnie modele te współdziałały głównie za pomocą podpowiedzi tekstowych, ale udoskonalenia wprowadziły możliwość przetwarzania przesłanych dokumentów i obrazów, a także uzyskiwania dostępu do interfejsów API i zewnętrznych narzędzi do wprowadzania danych.

Modele GPT dzielą podpowiedzi na mniejsze segmenty zwane tokenami, a następnie analizują te tokeny przy użyciu wyrafinowanych algorytmów. Ten proces pomaga w rozszyfrowaniu znaczeń tokenów w podpowiedzi. Po wyodrębnieniu znaczenia modele generują odpowiedzi, które statystycznie najprawdopodobniej będą zgodne z oczekiwaną odpowiedzią.

Jak trenowane są modele GPT

Chociaż procesy szkoleniowe dla każdego modelu GPT są różne, ogólnie można je podzielić na dwie fazy: bez nadzoru i nadzorowane.

Szkolenie bez nadzoru

W początkowej fazie przed szkoleniem modele GPT pobierają ogromne ilości nieoznaczonych danych z różnych źródeł, takich jak artykuły w Wikipedii, książki cyfrowe i dyskusje online. Na przykład GPT-2 został przeszkolony na 8 milionach stron internetowych, podczas gdy najnowszy GPT-4 podobno wykorzystywał petabajt danych tekstowych, co odpowiada 500 miliardom stron książek. Celem tego samonadzorowanego szkolenia wstępnego, zwanego fazą bez nadzoru, jest umożliwienie modelowi zrozumienia podpowiedzi w języku naturalnym i spójnego generowania ludzkich odpowiedzi. Na tym etapie modelowi nie jest wyraźnie powiedziane, co reprezentują dane. Zamiast tego model wykorzystuje architekturę transformatora do identyfikowania wzorców i relacji w danych.

Szkolenie pod nadzorem

Po zakończeniu fazy bez nadzoru modele GPT są udoskonalane za pomocą szkolenia nadzorowanego. Podczas nadzorowanego szkolenia ludzie szkolą model, korzystając z dostosowanych, oznakowanych podpowiedzi i odpowiedzi, aby nauczyć modelu, jakich reakcji ludzie prawdopodobnie będą oczekiwać, a które są szkodliwe lub niedokładne.

Szkolenie pod nadzorem obejmuje również proces zwany uczeniem się przez wzmacnianie za pomocą informacji zwrotnej od człowieka (RLHF). W procesie RLHF ludzie oceniają odpowiedzi, aby model generował z czasem odpowiedzi wyższej jakości.

Podczas dostrajania modele GPT mogą również otrzymać określone typy danych związanych z funkcją, jaką będą pełnić. Na przykład ChatGPT został dostosowany do dialogów konwersacyjnych i publicznie dostępnego kodu komputerowego, aby wspierać jego ogólną zdolność do generowania tekstu konwersacyjnego i dokładnego kodu komputerowego.

Jak ewoluowały modele GPT

Od 2018 roku OpenAI wypuściło kilka wersji modelu GPT, w tym GPT-2, GPT-3 i najnowszą GPT-4, przy czym każda wersja opiera się na ostatniej, aby osiągnąć większą złożoność i możliwości w zadaniach przetwarzania języka.

GPT-1

Wprowadzony w 2018 roku GPT-1 zademonstrował potencjał architektury GPT i podejścia szkoleniowego. Potrafił wykonywać podstawowe zadania językowe, takie jak odpowiadanie na proste pytania i przeformułowywanie zdań. Jednak GPT-1 najlepiej nadawał się do krótszych podpowiedzi i odpowiedzi ze względu na mniejszą skalę i prostszy zbiór danych szkoleniowych. Te ograniczenia powodowały problemy z utrzymaniem kontekstu w dłuższych rozmowach, co często prowadziło do mniej spójnych wyników w miarę zwiększania się długości tekstu.

GPT-2

Wprowadzony na rynek w lutym 2019 r. GPT-2 stanowił znaczące ulepszenie, ponieważ był szkolony na zbiorze danych dziesięć razy większym niż GPT-1. Ta rozszerzona baza szkoleniowa umożliwiła GPT-2 generowanie dłuższego, bardziej spójnego tekstu i obsługę zadań takich jak podsumowywanie tekstu, odpowiadanie na pytania i tłumaczenie językowe bez szkolenia dotyczącego konkretnego zadania. Pomimo tych postępów, GPT-2 nadal borykał się z wyzwaniami związanymi ze zróżnicowanym zrozumieniem kontekstu i czasami generował odpowiedzi, które były pozbawione znaczenia lub odbiegały od intencji użytkownika.

GPT-3 i GPT-3.5

Wydany w czerwcu 2020 r. GPT-3 stanowi znaczący postęp w porównaniu z poprzednimi modelami, oferując ulepszone możliwości przetwarzania języka naturalnego, generowania kodu i podstawowych zadań rozumowania, takich jak rozszyfrowanie zdań. Dzięki ogromnej skali 175 miliardów parametrów GPT-3 znacznie poprawił zachowanie kontekstu i spójność w przypadku dłuższych fragmentów tekstu. Jednak jego większy rozmiar stwarzał również wyzwania w zakresie wymagań obliczeniowych i dostrajania, co czasami prowadziło do nieprzewidywalnych lub stronniczych wyników.

W 2022 roku OpenAI wdrożyło GPT-3.5, udoskonaloną wersję GPT-3. Dzięki szkoleniu na nowszym zbiorze danych i dodatkowym dostrojeniom wersja ta została zaprojektowana w celu zmniejszenia prawdopodobieństwa wygenerowania szkodliwych lub niewłaściwych reakcji. Chociaż GPT-3.5 nadal poprawiał dokładność i bezpieczeństwo, utrzymanie dokładności kontekstowej w złożonych lub niszowych kontekstach pozostawało wyzwaniem.

GPT-4

W marcu 2023 r. OpenAI wypuściło GPT-4, podając ograniczone szczegóły na temat swojego szkolenia. Dzięki możliwości przetwarzania dłuższych i bardziej złożonych podpowiedzi oraz znacznie ulepszonemu zachowywaniu kontekstu, GPT-4 oznacza znaczny postęp w architekturze GPT. GPT-4 jest także modelem multimodalnym, co oznacza, że ​​może interpretować podpowiedzi zawierające zarówno tekst, jak i obrazy. Chociaż GPT-4 oferuje zwiększoną dokładność i funkcjonalność, nadal stoi przed wyzwaniami związanymi z zapewnieniem stałej niezawodności w przypadku różnorodnych i zróżnicowanych zadań.

Aplikacje GPT

Modele GPT oferują funkcjonalność, która umożliwia zarówno użytkownikom nietechnicznym, jak i programistom wykonywanie szerokiego zakresu zadań, w tym generowanie kreatywnych treści, analizowanie złożonych dokumentów i usprawnianie obsługi klienta.

Chatboty

Chatboty to jedne z najpopularniejszych zastosowań modeli GPT. Dzięki dostrajaniu programiści mogą dalej dostosowywać modele GPT w celu tworzenia wyspecjalizowanych chatbotów do określonych celów, takich jak obsługa klienta dla firm lub nauczanie gier karcianych, takich jak poker. To dostosowanie wspiera angażujące i kontekstowo istotne interakcje, tworząc bardziej spersonalizowane i pomocne doświadczenie użytkownika.

Zadania kreatywne

Modele GPT mogą wspierać różnorodne zadania kreatywne, takie jak burza mózgów lub dostarczanie pomysłów na ulepszenie istniejących treści. Oto kilka sposobów, w jakie modele GPT mogą pomóc Ci w kreatywnych zadaniach:

• Pisanie wersji roboczych oryginalnych treści, takich jak beletrystyka, poezja lub reklama
• Generowanie pomysłów na przedsięwzięcia twórcze, takie jak konspekty scenariusza filmowego lub motywy muralu
• Sugerowanie sposobów na uczynienie istniejących treści łatwiejszymi do odczytania lub bardziej atrakcyjnymi dla różnych odbiorców

Wiele generatywnych narzędzi AI umożliwia generowanie kreatywnych treści, w tym gramatyki. Grammarly uczy się Twojego stylu pisania i łatwo integruje się ze znanymi narzędziami, takimi jak Gmail i Microsoft Word.

Wsparcie akademickie

Modele GPT można stosować w środowisku akademickim, aby pomóc w wyjaśnieniu złożonych pojęć matematycznych, tworzeniu wciągających treści instruktażowych, pełnieniu roli asystentów badawczych oraz opracowywaniu quizów i pytań egzaminacyjnych.

Analiza danych

Chociaż wszystkie modele GPT mogą pomóc w zadaniach związanych z analizą danych, w szczególności GPT-4 przoduje w analizowaniu złożonych dokumentów, podsumowywaniu trendów danych i raportowaniu metryk z ustrukturyzowanych źródeł danych, takich jak dokumenty Microsoft Excel. Może także analizować nastroje klientów na podstawie komentarzy, recenzji i ankiet w mediach społecznościowych.

Analiza obrazu

Dzięki GPT-4 użytkownicy mogą przesyłać obrazy do analizy wraz z podpowiedziami tekstowymi. Ta funkcja jest przydatna do wielu różnych zadań, takich jak konwertowanie obrazów tekstowych do formatów edytowalnych, tworzenie podpisów do postów w mediach społecznościowych, opracowywanie opisów produktów i tworzenie opisów obrazów do użytku z technologiami wspomagającymi dla użytkowników niedowidzących.

Pomoc w kodowaniu

Modele GPT mogą pomóc programistom, wyjaśniając program komputerowy, optymalizując kod pod kątem wydajności i łatwości konserwacji, tworząc przypadki testowe i konwertując kod między językami programowania. Możliwości te pomagają usprawnić proces programowania.

Jakie są zalety modeli GPT?

Modele GPT zapewniają elastyczne i wydajne sposoby automatyzacji zadań, z możliwością znacznego dostosowania. Umożliwiają użytkownikom tworzenie aplikacji dostosowanych do różnorodnych potrzeb, takich jak analiza umów, analityka predykcyjna i wykrywanie zagrożeń cyberbezpieczeństwa. Ta zdolność adaptacji ułatwiła szersze zastosowanie sztucznej inteligencji w różnych sektorach.

Jakie są wady modeli GPT?

Pomimo swojej złożoności modele GPT mają ograniczenia. Ponieważ są szkoleni na stałych zestawach danych, zwykle z datą graniczną, nie mogą uwzględniać aktualizacji ani danych w czasie rzeczywistym po ostatniej dacie granicznej szkolenia. Dodatkowo, chociaż GPT-4 może analizować obrazy, modele GPT są oparte na tekście, więc GPT-4 w rzeczywistości wykorzystuje inny generatywny model AI, DALL-E, do analizowania i generowania obrazów. Chociaż może to nie dotyczyć przeciętnego użytkownika, programiści mogą stwierdzić, że natywne modele multimodalne lepiej sprawdzają się w ich przypadkach użycia. Wreszcie utrzymują się obawy etyczne dotyczące potencjalnych uprzedzeń, problemów związanych z prywatnością i możliwością niewłaściwego wykorzystania, na przykład poprzez rozpowszechnianie dezinformacji, naruszanie ochrony praw autorskich lub generowanie niebezpiecznych treści.

GPT: zmiana zasad gry AI

Seria modeli sztucznej inteligencji GPT znacznie zwiększyła możliwości maszyn w zakresie naśladowania interakcji podobnych do ludzkich i pomagania w skomplikowanych zadaniach w wielu sektorach. Dzięki ciągłej ewolucji modele te obiecują usprawnić zarówno wysiłki twórcze, jak i analityczne. Niemniej jednak budzą one poważne obawy dotyczące etyki i prywatności, które wymagają starannego przestudiowania i działania. Patrząc w przyszłość, rozwój technologii GPT prawdopodobnie nadal będzie głównym tematem badań nad sztuczną inteligencją, kształtując przyszłość przyjęcia technologii na całym świecie.