Wyjaśnienie GPT-3: co powinieneś wiedzieć

Od czasu wprowadzenia w 2020 r. GPT-3 pokazał światu potencjał generatywnej sztucznej inteligencji. Był to drugi z modeli GPT OpenAI udostępniony publicznie, a dla wielu osób był to pierwszy kontakt z generatywną sztuczną inteligencją. Od chatbotów po asystentów kodowania, aplikacje oparte na GPT-3 oferują nowe sposoby włączania technologii do codziennego życia.

Oto przegląd GPT-3, jak to działa i jak z niego korzystać.

Spis treści

• Co to jest GPT-3?
• Jak działa GPT-3
• GPT-3 kontra GPT-4
• Kto stworzył GPT-3?
• Czy GPT-3 jest darmowy?
• Możliwości GPT-3
• Korzyści z GPT-3
• Wady GPT-3

Co to jest GPT-3?

Generatywny wstępnie wyszkolony transformator 3 (GPT-3) to generatywny model dużego języka (LLM), wyspecjalizowany rodzaj sztucznej inteligencji wydany przez OpenAI i licencjonowany wyłącznie dla firmy Microsoft. Jest to trzecia wersja serii GPT i jest szeroko stosowana w zastosowaniach profesjonalnych, kreatywnych i osobistych do generowania treści w przekonujący sposób przypominających ludzi.

Ekskluzywna licencja Microsoft oznacza, że ​​dostęp do modelu można uzyskać jedynie pośrednio za pośrednictwem usług API (dostarczanych przez OpenAI i Microsoft). W przeciwieństwie do starszych modeli GPT, kod i dane są dostępne publicznie.

Model GPT-3 ma trzech częściowo ulepszonych następców: GPT-3.5, GPT-3.5 Turbo i GPT-3.5 z przeglądaniem (Alfa). Od maja 2024 r. ogółowi społeczeństwa nadal dostępne są tylko ulepszone wersje GPT 3.5 Turbo. Starsze modele mogą być nadal używane i zasilać starsze narzędzia i aplikacje.

GPT-3.5

GPT-3.5 to udoskonalona i ulepszona wersja GPT-3. Został zoptymalizowany pod kątem bezpośredniej interakcji z ludźmi na czacie i stanowi podstawę pierwszej wersji aplikacji ChatGPT. Oto czym różni się od GPT-3:

• Był kilkakrotnie aktualizowany o nowsze dane – najnowsze modele pochodzą z września 2021 r. Oryginalny GPT-3 zawierał informacje do mniej więcej czerwca 2019 r.
• Generuje wyższej jakości, bardziej trafne odpowiedzi.
• Jest mniejszy, szybciej udziela odpowiedzi i jest bardziej wydajny.
• Lepiej jest generować kreatywne treści, takie jak poezja.
• Lepiej jest unikać złośliwych monitów i minimalizować toksyczność odpowiedzi.
• Jest mniej odpowiedni do zaawansowanych lub głęboko technicznych aplikacji do przetwarzania języka naturalnego (NLP).

GPT-3.5 z przeglądaniem (ALPHA)

GPT-3.5 z przeglądaniem to wersja GPT-3, która została rozszerzona o korzystanie z niektórych zasobów online podczas formułowania odpowiedzi. Został wydany w kwietniu 2023 r., był aktualizowany informacjami do stycznia 2022 r. i był jeszcze lepiej zoptymalizowany pod kątem interakcji międzyludzkich. Miał także eksperymentalny dostęp do ograniczonych zasobów internetowych, z których mógł korzystać w ramach swojej działalności.

GPT-3.5 Turbo (i Turbo-Instruct)

GPT-3.5 Turbo został wydany w marcu 2022 r. Jest jeszcze lepiej zoptymalizowany pod kątem rozmów z ludźmi w porównaniu z GPT-3.5, a jego reakcje są dokładniejsze i przypominają ludzki dialog niż poprzednie modele. GPT-3.5 Turbo jest dostępny dla programistów, którzy mogą go używać jako bazy dla niestandardowych aplikacji, takich jak chatboty i wewnętrzne bazy wiedzy. Jest to jedyna wersja GPT-3, która jest nadal dostępna publicznie od maja 2024 r. Pozostałe wersje zostały zastąpione odpowiednikami GPT-4. Ulepszona wersja o nazwie GPT-3.5 Turbo-Instruct (dostrojona wersja GPT-3.5 Turbo, która została przeszkolona w oparciu o instrukcje pisane przez człowieka) jest obecnie najczęściej używaną wersją.

Pod maską: jak działa GPT-3

GPT-3 wykorzystuje zaawansowane algorytmy do wykrywania wzorców w tekście pisanym. Algorytmy te umożliwiają modelowi rozszyfrowanie znaczenia i struktury języka, poznanie konkretnych faktów i reguł rządzących światem. Skuteczność GPT-3 wynika z zaawansowanego typu uczenia maszynowego znanego jako głębokie uczenie się, które wykorzystuje specyficzną architekturę zwaną transformatorem. Architektura ta znacznie zwiększa możliwości skalowania modelu, umożliwiając mu przetwarzanie ogromnych ilości danych i rozpoznawanie skomplikowanych wzorców i powiązań między słowami.

Nauczanie maszynowe

Uczenie maszynowe, podzbiór sztucznej inteligencji (AI), umożliwia maszynom uczenie się na podstawie danych i ulepszanie ich w miarę upływu czasu bez konieczności programowania krok po kroku. Zamiast potrzebować szczegółowych instrukcji, systemy uczenia maszynowego mogą uczyć się na przykładach, podobnie jak osoba ucząca się robić kanapki, obserwując innych, a nie stosując się do konkretnego przepisu. Uczenie się na danych umożliwia systemowi wykonywanie zadań poprzez rozpoznawanie wzorców i wnioskowanie o regułach.

Głęboka nauka

Deep learning, bardziej wyspecjalizowana gałąź uczenia maszynowego, wykorzystuje wielowarstwowe sieci neuronowe do analizy danych na różnych poziomach. To podejście, bardziej wymagające obliczeniowo ze względu na złożoność modeli, doskonale radzi sobie z obsługą danych nieustrukturyzowanych, takich jak obrazy i tekst. Zmniejsza potrzebę ręcznego projektowania funkcji, ale wymaga znacznego wysiłku ludzkiego w projektowaniu architektur sieciowych i dostrajaniu parametrów.

Głębokie uczenie umożliwia modelom takim jak GPT-3 uczenie się złożonych wzorców i relacji w danych, wspierając zaawansowane aplikacje, takie jak przetwarzanie języka naturalnego i rozpoznawanie obrazów.

Sieci neuronowe i architektura transformatorowa

Sztuczne sieci neuronowe, szczególnie te wykorzystywane w głębokim uczeniu się, to złożone systemy inspirowane ludzkim mózgiem. Architektura transformatorowa, będąca podstawą serii GPT, w tym GPT-3, umożliwia tym sieciom równoległe przetwarzanie dużych ilości tekstu, znacznie zwiększając wydajność i zdolność szybkiego uczenia się wzorców językowych.

Transformatory działają poprzez tłumaczenie tych wzorców na algorytmy, które komputer może zinterpretować. Kiedy do GPT-3 wprowadza się podpowiedź, wykorzystuje te algorytmy do zrozumienia podpowiedzi i wygenerowania odpowiedzi w oparciu o statystyczne prawdopodobieństwa, konstruując każde słowo w odpowiedzi na rozwijającą się rozmowę.

GPT-3 kontra GPT-4

GPT-4 to następna generacja modeli sztucznej inteligencji po GPT-3, obejmująca kilka kolejnych lat wynalazków, algorytmów i danych. Chociaż oba modele są bardzo elastyczne, mają pewne kluczowe różnice.

Możliwości i wydajność

GPT-3 może prowadzić naturalną rozmowę, pisać kod i generować zupełnie nowe treści do zastosowań biznesowych i osobistych. Akceptuje jednak tylko podpowiedzi tekstowe. GPT-4 jest multimodalny i może akceptować obrazy, wizualizacje danych i inne formaty danych w ramach monitów użytkownika.

GPT-4 działa również lepiej niż jego poprzednik w kilku wskaźnikach porównawczych AI:

• Zwiększona dokładność
• Lepsze zrozumienie kontekstu i niuansów
• Możliwość akceptowania dłuższych podpowiedzi i generowania dłuższych odpowiedzi
• Zwiększona spójność i kreatywność
• Lepsza wydajność w języku angielskim i innych językach
• Zawiera stale aktualizowane źródła danych, przy czym najnowsze wersje modelu mają datę graniczną do kwietnia lub grudnia 2023 r. (stan na maj 2024 r.)

Dostępność

Podczas gdy najnowsza wersja GPT-3, GPT-3.5, jest dostępna bezpłatnie na ChatGPT, do korzystania z GPT-4 potrzebne jest konto ChatGPT Plus. Możesz jednak uzyskać dostęp do GPT-4 za darmo, korzystając z platform innych firm, takich jak Microsoft Copilot.

Zdolność adaptacji

GPT-3 został zaprogramowany tak, aby zachować określony głos i ton dla wszystkich odpowiedzi. Ten ton może nie działać w każdym przypadku użycia. Z drugiej strony GPT-4 ma funkcję zwaną sterowalnością, która pozwala ustawić ogólnosystemowe wytyczne dotyczące osobowości i tonu otrzymywanych odpowiedzi.

Moduł wyceny biznesowej: Dowiedz się więcej na temat GPT-3 i GPT-4

Czy korzystanie z GPT-3 jest bezpłatne?

Możesz uzyskać dostęp do GPT-3.5, najnowszego modelu GPT-3, bezpłatnie za pośrednictwem ChatGPT.

OpenAI oferuje płatne subskrypcje już od 20 USD miesięcznie. Dzięki subskrypcji możesz uzyskać dostęp do GPT-4 i innych narzędzi generatywnej sztucznej inteligencji, takich jak DALL-E, platforma do generowania obrazów.

Co robi GPT-3?

GPT-3 może generować treści tekstowe do wielu zastosowań, od kreatywnego pisania po materiały edukacyjne.

Oto bliższe spojrzenie na typowe zastosowania:

Tworzenie treści w oparciu o tekst

GPT-3 może generować niemal każdy rodzaj treści pisanych, od poezji po notatki biznesowe. Może pisać konspekty i wersje robocze oraz przekazywać informacje zwrotne dotyczące ulepszeń.

W ustawieniach biznesowych GPT-3 można używać do następujących celów:

• Generowanie konspektów blogów i artykułów
• Dokumentowanie procesów
• Przygotowywanie komunikacji wewnętrznej i zewnętrznej
• Tworzenie opisów stanowisk i ogłoszeń
• Generowanie opisów produktów

Kreacje wykorzystują GPT-3 na kilka sposobów, między innymi:

• Tworzenie konturów do pisania powieści
• Pisanie opisów postaci
• Pisanie poezji
• Pisanie żartów
• Tworzenie scenariuszy do filmów i wideo

Możesz także używać GPT-3 do zadań osobistych:

• Pisanie CV i listów motywacyjnych
• Sporządzanie pism do urzędników publicznych, instytucji finansowych lub innych przedsiębiorstw
• Tworzenie profili i podpisów w mediach społecznościowych
• Tworzenie receptur
• Opowiadanie swojej osobistej historii

Chcesz poznać inne narzędzia do generowania tekstu? Podobnie jak GPT-3, Gramatyka może pomóc Ci w burzy mózgów, pisaniu i ulepszaniu treści. Możesz dostosować gramatykę do swojego stylu i tonu, aby każda odpowiedź brzmiała jak Ty lub Twoja marka. Gramatyka działa w narzędziach, których już używasz, takich jak Microsoft Word i Gmail, więc nie ma potrzeby przełączania programów, aby uzyskać pomoc AI podczas pisania.

Zasilanie chatbotów

GPT-3 posiada zaawansowane funkcje językowe, które pozwalają na prowadzenie naturalnych rozmów. Niezależnie od tego, czy uzyskujesz do niego dostęp za pośrednictwem ChatGPT, czy innej aplikacji, oto kilka sposobów korzystania z tych chatbotów:

• Zadawaj pytania ogólne, których możesz zazwyczaj wyszukiwać, np. znaczenie terminu technicznego
• Uzyskaj odpowiedzi na często zadawane pytania
• Pomagaj w zadaniach takich jak tworzenie list rzeczy do zrobienia i planów spotkań oraz pomaganie w planowaniu
• Nawiąż kontakt z osobami odwiedzającymi witrynę, aby dowiedzieć się, kim są i czego szukają

Generowanie kodu

GPT-3 biegle posługuje się większością publicznie dostępnych języków programowania. Możesz go używać do wykonywania wielu zadań związanych z kodowaniem:

• Wyjaśnij, do czego służy fragment kodu
• Napisz fragmenty kodu, korzystając z podpowiedzi w języku naturalnym
• Identyfikuj błędy i błędy w kodowaniu oraz sugeruj sposoby ich naprawienia
• Wygeneruj dokumentację dla fragmentu kodu
• Tworzenie przypadków testowych

Wspomaganie zadań edukacyjnych

GPT-3 może pomóc nauczycielom i uczniom zaoszczędzić czas, usprawnić ich pracę i stworzyć skuteczniejsze materiały edukacyjne. Oto jak jest używany w środowisku akademickim:

• Dostosowywanie treści edukacyjnych do konkretnych zainteresowań lub stylów uczenia się
• Opracowywanie scenariuszy zajęć
• Tworzenie testów i pytań egzaminacyjnych
• Pomoc w badaniach
• Wyjaśnianie złożonych pojęć, takich jak zaawansowana matematyka czy filozofia

Podsumowanie tekstu

Możesz skopiować i wkleić treść do GPT-3 i poprosić o wygenerowanie podsumowania. Oto kilka typowych sposobów korzystania z tej funkcji:

• Uzyskaj listę kluczowych punktów z artykułu
• Wymień wszystkich bohaterów opowiadania
• Uzyskaj streszczenie raportu technicznego dla laika
• Wyciągnij ważne wnioski z transkrypcji przemówienia

Badania

GPT-3 został przeszkolony na dużej ilości danych, dzięki czemu może generować treści na wiele tematów. Możesz wykorzystać te możliwości do wyszukiwania tematów, angażując się w naturalny dialog, który może być łatwiejszy niż wyszukiwanie informacji. Oto kilka sposobów wykorzystania GPT-3 do badań:

• Uzyskaj instrukcje krok po kroku dotyczące procesu
• Omów złożone koncepcje, takie jak nowe technologie
• Odkrywaj nowe hobby lub ścieżki kariery w oparciu o swoje umiejętności i zainteresowania
• Dowiedz się o postaciach historycznych i ważnych wydarzeniach
• Wymień potencjalne ścieżki badawcze umożliwiające zgłębienie danego tematu, na przykład miejsce znalezienia dokumentów historycznych

Burza mózgów

GPT-3 może pomóc Ci uwolnić się od kreatywności, przeprowadzając burzę mózgów na temat kreatywnych projektów. Oto jak:

• Wymyśl pomysły na lodołamacze i inne zajęcia podczas imprezy zespołowej
• Wygeneruj kalendarz treści dla swojej witryny i mediów społecznościowych
• Generowanie koncepcji fikcyjnych postaci
• Zaproponuj ulepszenia, aby ulepszyć istniejące pomysły lub dostosować je do konkretnych odbiorców
• Zasugeruj pomysły na produkty lub usługi do zaoferowania w oparciu o odbiorców i umiejętności

Korzyści z GPT-3

Dzięki szerokiej gamie zastosowań i łatwości obsługi GPT-3 może poprawić wydajność i udostępnić sztuczną inteligencję szerokiemu gronu odbiorców. Przyjrzyjmy się niektórym z jego kluczowych zalet.

Zwiększona wydajność

GPT-3 pozwala usprawnić procesy poprzez wykonywanie ręcznych, czasochłonnych zadań. Na przykład właściciel małej firmy może użyć GPT-3 do szybkiego tworzenia ogłoszeń o nowym produkcie na swojej stronie internetowej, w mediach społecznościowych i w kampaniach e-mailowych dla klientów.

GPT-3 może również pomóc w zwiększeniu produktywności w dziedzinach, w których firmy mają trudności ze znalezieniem wykwalifikowanych pracowników, np. w tworzeniu oprogramowania. Używając GPT-3 do pisania typowych fragmentów kodu i generowania dokumentacji, programiści mogą wykonać więcej pracy w krótszym czasie, co pomaga złagodzić część presji wywołanej niedoborem talentów.

Elastyczność

GPT-3 może wykonywać wiele zadań bez specjalnego przeszkolenia w tych obszarach. Niezależnie od tego, czy jesteś indywidualnym użytkownikiem, czy programistą, GPT-3 ma szerokie, gotowe do użycia możliwości.

Na przykład możesz użyć GPT-3 do zarysowania scenariusza filmowego bez wyjaśniania, jakie są kluczowe elementy konspektu scenariusza. GPT-3 ma podstawowe przeszkolenie, aby to zrozumieć samodzielnie. Ta elastyczność sprawia, że ​​jest to potężne narzędzie do wszystkiego, od generowania przepisów po obsługę chatbotów obsługi klienta.

Możliwości języka naturalnego

Możesz wchodzić w interakcję z GPT-3, używając tego samego języka, co inny człowiek. Nie wymaga znajomości kodowania ani specjalistycznych umiejętności.

Ta dostępność pozwala ludziom wykonywać zadania, w których nie mają dużego doświadczenia. Na przykład nowicjusz w programowaniu może utworzyć fragmenty kodu, po prostu opisując, co ma robić kod. Ktoś, kto nie jest silnym pisarzem, może z większą pewnością pisać e-maile i listy.

Nie zastępuje wiedzy specjalistycznej i edukacji międzyludzkiej, ale w przypadku wielu osób pomaga w skróceniu krzywej uczenia się.

Wady GPT-3

Pomimo wszystkich swoich zalet, GPT-3 może czasami być stronniczy i niedokładny. Istnieją również wątpliwości etyczne dotyczące sposobu szkolenia rozwijających się platform AI. Oto kilka wad, o których warto pamiętać.

Uprzedzenia

Ponieważ GPT-3 został przeszkolony na podstawie istniejącej treści, czasami generuje odpowiedzi odzwierciedlające błędy w zbiorze danych szkoleniowych. Te uprzedzenia mogą przybierać różne formy, łącznie z brakiem informacji.

Na przykład duża część informacji w zbiorze danych szkoleniowych jest w języku angielskim i reprezentuje kultury zachodnie. Jeśli poprosisz GPT-3 o opisanie osób z krajów takich jak Francja i Stany Zjednoczone, jego odpowiedzi mogą być bardziej zniuansowane i szczegółowe niż odpowiedzi z krajów niezachodnich.

Uprzedzenia mają także formę negatywnych stereotypów. Na przykład, jeśli poprosisz GPT-3 o stworzenie lekkomyślnej i emocjonalnej postaci, bardziej prawdopodobne może być utworzenie postaci kobiecej. Możliwe jest również, że GPT-3 pozornie popiera stanowisko polityczne w swoich publikacjach, używając języka faworyzującego jedną stronę międzynarodowego konfliktu lub generując dłuższe, bardziej szczegółowe odpowiedzi na temat jednej perspektywy politycznej zamiast drugiej.

Nieścisłości

Pomimo możliwości GPT-3 do generowania treści na różne tematy, nie zawsze jest to poprawne. Dzieje się tak za sprawą zjawiska zwanego halucynacjami, które stanowi problem wszystkich generatywnych modeli sztucznej inteligencji.

Halucynacje pojawiają się, gdy model dokonuje niedokładnych przewidywań. Ponieważ każda odpowiedź jest generowana słowo po słowie na podstawie prawdopodobieństwa, czasami GPT-3 podąża złą drogą. Nie ma łatwego sposobu na odróżnienie prawidłowej od nieprawidłowej odpowiedzi. Dlatego ważne jest, aby zawsze weryfikować informacje, które generuje.

Obawy etyczne

GPT-3 i inne platformy generatywnej sztucznej inteligencji są badane pod kątem wykorzystywania danych chronionych prawem autorskim do celów szkoleniowych bez zgody właścicieli treści. Chociaż OpenAI ma pewne umowy licencyjne, znaczna część jego danych szkoleniowych pochodzi z publicznie dostępnych treści internetowych.

Według OpenAI te praktyki szkoleniowe podlegają ochronie dozwolonego użytku. Jednak nie ma jeszcze ostatecznej odpowiedzi w tej kwestii, ponieważ eksperci ds. sztucznej inteligencji, sądy i organy regulacyjne wciąż zastanawiają się nad tymi pytaniami.

GPT-3 i boom na sztuczną inteligencję

Wprowadzenie GPT-3 stanowiło duży krok naprzód w dziedzinie generatywnej sztucznej inteligencji. Korzystając z zaawansowanej formy uczenia maszynowego zwanej głębokim uczeniem się, może zrozumieć pojęcia, znaczenie i strukturę języka. GPT-3 pokazał, że te praktyki szkoleniowe mogą stworzyć wysoce elastyczne modele sztucznej inteligencji, które generują treści podobne do ludzkich i angażują się w dialog konwersacyjny.

Następny model OpenAI, GPT-4, opiera się na tych możliwościach, będąc bardziej dokładnym, dopracowanym i multimodalnym. GPT-3 i GPT-4 to kluczowe elementy boomu na sztuczną inteligencję, które pomagają udostępnić wszystkim generatywną sztuczną inteligencję.

Eksplorując narzędzia generatywnej sztucznej inteligencji, pamiętaj, że możesz napotkać uprzedzenia, nieścisłości i przeszkody etyczne. Problemy te nie podważają elastyczności, wydajności i łatwości obsługi generatywnej sztucznej inteligencji. Jednak świadomość potencjalnych pułapek pozwala na bezpieczne i mądre korzystanie z narzędzi takich jak GPT-3.