Ce este GPT? Tot ce ar trebui să știți

Publicat: 2024-05-24

GPT este familia de modele AI din spatele multor aplicații AI generative populare, cum ar fi chatboții și asistenții de codare. Acest articol oferă o privire de ansamblu asupra acestei inovații care schimbă jocul.

Cuprins

  • Ce este GPT?
  • Cum funcționează modelele GPT?
  • Cum au evoluat modelele GPT
  • aplicații GPT
  • Avantajele modelelor GPT
  • Contra modelelor GPT
  • Concluzie

Ce este GPT?

GPT, care înseamnă „transformator generativ pre-antrenat”, se referă atât la un model specific, cât și la o familie de modele de inteligență artificială (AI) din ce în ce mai sofisticate. Începând cu GPT-ul original, modelul a evoluat prin mai multe versiuni, inclusiv GPT-2, GPT-3 și GPT-4, fiecare iterație extinzându-se în dimensiune și capacitate și având o capacitate crescută de a gestiona sarcini lingvistice complexe cu abilități umane. Familia de modele GPT a fost dezvoltată de OpenAI, o companie de cercetare AI fondată în 2015 de un grup de experți AI și susținută de fondatori cunoscuți precum Elon Musk și Reid Hoffman.

Modelul GPT este fundația pentru numeroase aplicații AI generative populare, inclusiv ChatGPT și DALL-E. Modelele GPT sunt un tip de model de limbă mare (LLM), care sunt concepute pentru a procesa și analiza volume extinse de date text. LLM-urile sunt instruite să mimeze și să genereze un limbaj asemănător uman, permițându-le să îndeplinească diverse sarcini care necesită înțelegerea și generarea limbajului natural.

Ce înseamnăGPT?

GPT înseamnă „transformator generativ pre-antrenat”, o descriere care încapsulează esența modului în care funcționează.

Generativ

Modelele GPT sunt numite „IA generativă” deoarece generează conținut nou din solicitări sau date de intrare. Acest lucru îi diferențiază de modelele AI concepute pentru a clasifica și a face predicții asupra intrărilor de date existente, predefinite. În schimb, modelele AI generative precum GPT nu clasifică doar datele. În schimb, produc rezultate de text, cod, imagini sau alte medii creative cu totul noi în funcție de pregătirea lor.

Pre-antrenat

Înainte de a fi adaptate unei anumite aplicații, modelele GPT trec printr-o fază inițială de pre-antrenament. Pre-antrenamentul stabilește capacitatea fundamentală a modelului de a genera răspunsuri asemănătoare omului de la solicitări arbitrare prin antrenarea modelului pe un set de date bine îngrijit. Aceasta pune bazele capacităților de înțelegere a limbajului general ale modelului.

Odată ce pre-instruirea de bază este finalizată, dezvoltatorii pot ajusta modelul pentru scopuri mai specializate prin instruire suplimentară privind datele specifice sarcinii. De exemplu, un model GPT pre-antrenat poate fi reglat fin pe seturi de date conversaționale pentru a funcționa ca un chatbot. Alternativ, ar putea fi reglat fin pe baze de cod specifice sau documentație pentru a ajuta la programarea și sarcinile de generare a codului. Pre-instruirea oferă abilitățile lingvistice generale care pot fi perfecționate pentru a optimiza modelul pentru cazurile de utilizare vizate.

Transformator

Arhitecturile AI binecunoscute, cum ar fi rețelele neuronale recurente (RNN) și rețelele de memorie pe termen lung (LSTM), procesează secvențele de text în mod incremental, ceea ce face dificilă captarea contextului complet și a structurilor complexe de cuvinte. Transformerul a revoluționat procesarea limbajului natural (NLP) cu mecanisme de auto-atenție care analizează toate cuvintele dintr-o secvență în paralel și construiesc conexiuni pe baza relațiilor identificate.

Procesând holistic secvențe întregi, mai degrabă decât cuvinte individuale, transformatoarele pot înțelege structurile complexe ale limbajului mult mai bine decât alte arhitecturi. Cu toate acestea, „înțelegerea” unui transformator este de fapt doar modele statistice și nu este o înțelegere sau un raționament asemănător omului.

Introdus pentru prima dată pentru traducerea automată în 2017, capacitățile de auto-atenție ale transformatorului au reprezentat o descoperire, permițând instruirea pe seturi de date masive. Ca atare, arhitectura transformatorului stă la baza celor mai moderne platforme AI generative ca componentă arhitecturală standard.

De la prompt la răspuns: cum funcționează modelele GPT

Modelele GPT funcționează prin prognoza răspunsului adecvat la o anumită intrare de utilizator, denumit prompt. Inițial, aceste modele au interacționat în principal prin solicitări bazate pe text, dar progresele au introdus capacitatea de a procesa documente și imagini încărcate, precum și de a accesa API-uri și instrumente externe pentru datele de intrare.

Modelele GPT împart solicitările în segmente mai mici cunoscute sub numele de jetoane și apoi analizează aceste jetoane folosind algoritmi sofisticați. Acest proces ajută la descifrarea semnificațiilor jetoanelor din prompt. Odată ce semnificația a fost extrasă, modelele generează răspunsuri care sunt cele mai probabile din punct de vedere statistic să se alinieze cu răspunsul așteptat.

Cum sunt antrenate modelele GPT

În timp ce procesele de instruire pentru fiecare model GPT variază, le puteți clasifica în general în două faze: nesupravegheat și supravegheat.

Antrenament nesupravegheat

În timpul fazei inițiale de pre-instruire, modelele GPT ingerează cantități masive de date neetichetate din surse variate, cum ar fi articole Wikipedia, cărți digitale și discuții online. De exemplu, GPT-2 a fost antrenat pe 8 milioane de pagini web, în ​​timp ce cel mai recent GPT-4 a folosit un petabyte de date text, echivalentul a 500 de miliarde de pagini de carte. Scopul acestui pre-instruire auto-supravegheat, denumită faza nesupravegheată, este de a permite modelului să înțeleagă sugestiile limbajului natural și să genereze răspunsuri asemănătoare omului în mod coerent. În această fază, modelului nu i se spune în mod explicit ce reprezintă datele. În schimb, modelul își folosește arhitectura transformatorului pentru a identifica modele și relații în date.

Antrenament supravegheat

După finalizarea fazei nesupravegheate, modelele GPT sunt perfecționate folosind formarea supravegheată. În cadrul antrenamentului supravegheat, oamenii antrenează modelul folosind prompturi și răspunsuri personalizate, etichetate, cu scopul de a preda modelului ce răspunsuri vor dori probabil oamenii și care sunt dăunătoare sau inexacte.

Instruirea supravegheată include, de asemenea, un proces numit învățare prin consolidare cu feedback uman (RLHF). În procesul RLHF, oamenii evaluează răspunsurile pentru ca modelul să genereze răspunsuri de calitate superioară în timp.

În timpul reglajului fin, modelele GPT pot fi furnizate și cu tipuri specifice de date legate de funcția pe care o vor îndeplini. De exemplu, ChatGPT a fost reglat fin pe dialogurile conversaționale și codul computerului disponibil public pentru a sprijini capacitatea sa generală de a genera text conversațional și cod de computer precis.

Cum au evoluat modelele GPT

Din 2018, OpenAI a lansat mai multe versiuni ale modelului GPT, inclusiv GPT-2, GPT-3 și cea mai recentă GPT-4, fiecare versiune bazându-se pe ultima pentru a obține o complexitate și o capacitate mai mare în sarcinile de procesare a limbajului.

GPT-1

Introdus în 2018, GPT-1 a demonstrat potențialul arhitecturii GPT și al abordării de formare. Era capabil să facă sarcini de bază în limbaj, cum ar fi să răspundă la întrebări simple și să reformuleze propoziții. Cu toate acestea, GPT-1 a fost cel mai potrivit pentru solicitări și răspunsuri mai scurte datorită dimensiunii mai mici și setului de date de antrenament mai simplu. Aceste limitări l-au determinat să se lupte cu menținerea contextului în conversații mai lungi, ducând adesea la rezultate mai puțin coerente pe măsură ce lungimea textului crește.

GPT-2

Lansat în februarie 2019, GPT-2 a reprezentat o actualizare semnificativă, deoarece a fost antrenat pe un set de date de zece ori mai mare decât cel al GPT-1. Această bază de instruire extinsă a permis lui GPT-2 să genereze text mai lung și mai coerent și să gestioneze sarcini precum rezumarea textului, răspunsul la întrebări și traducerea limbii fără instruire specifică sarcinii. În ciuda acestor progrese, GPT-2 s-a confruntat în continuare cu provocări cu înțelegerea nuanțată a contextului și a produs ocazional răspunsuri lipsite de relevanță sau s-au îndepărtat de intențiile utilizatorului.

GPT-3 și GPT-3.5

Lansat în iunie 2020, GPT-3 a marcat un progres semnificativ față de modelele anterioare, lăudându-se cu abilități îmbunătățite în procesarea limbajului natural, generarea de coduri și sarcini de bază de raționament, cum ar fi decriptarea propozițiilor. Cu scara sa masivă de 175 de miliarde de parametri, GPT-3 a îmbunătățit considerabil reținerea contextului și coerența pe perioade mai lungi de text. Cu toate acestea, dimensiunea sa mai mare a introdus și provocări în ceea ce privește cerințele de calcul și reglajul fin, ducând uneori la rezultate imprevizibile sau părtinitoare.

În 2022, OpenAI a lansat GPT-3.5, o versiune rafinată a GPT-3. Prin antrenament pe un set de date mai recent și printr-o reglare fină suplimentară, această versiune a fost concepută pentru a reduce probabilitatea de a genera răspunsuri dăunătoare sau inadecvate. În timp ce GPT-3.5 a continuat să avanseze în precizie și siguranță, menținerea acurateței contextuale în contexte complexe sau de nișă a rămas o provocare.

GPT-4

În martie 2023, OpenAI a lansat GPT-4, oferind detalii limitate despre formarea sa. Cu capacitatea sa de a procesa solicitări mai lungi și mai complexe și reținerea contextului îmbunătățită semnificativ, GPT-4 marchează o progresie considerabilă în arhitectura GPT. GPT-4 este, de asemenea, un model multimodal, ceea ce înseamnă că poate interpreta solicitări care includ atât text, cât și imagini. În timp ce GPT-4 oferă precizie și funcționalitate îmbunătățite, continuă să se confrunte cu provocări în asigurarea fiabilității consecvente în sarcini diverse și nuanțate.

aplicații GPT

Modelele GPT oferă funcționalități care le permit atât utilizatorilor netehnici, cât și dezvoltatorilor să abordeze o gamă largă de sarcini, inclusiv generarea de conținut creativ, analizarea documentelor complexe și eficientizarea serviciului pentru clienți.

Chatbots

Chatbot-urile sunt printre cele mai populare aplicații ale modelelor GPT. Folosind reglajul fin, dezvoltatorii pot personaliza în continuare modelele GPT pentru a crea chatbot-uri specializate în scopuri specifice, cum ar fi furnizarea de servicii pentru clienți pentru companii sau predarea jocurilor de cărți precum pokerul. Această personalizare acceptă interacțiuni captivante și relevante din punct de vedere contextual, creând o experiență de utilizator mai personalizată și mai utilă.

Sarcini creative

Modelele GPT pot sprijini o varietate de sarcini creative, cum ar fi brainstorming sau oferirea de idei pentru îmbunătățirea conținutului existent. Iată câteva modalități prin care modelele GPT vă pot ajuta cu sarcini creative:

  • Scrierea de schițe de conținut original, cum ar fi ficțiune, poezie sau publicitate
  • Generarea de idei pentru eforturi creative, cum ar fi contururile scenariului de film sau teme pentru o pictură murală
  • Sugerând modalități de a face conținutul existent mai ușor de citit sau mai atrăgător pentru diferite audiențe

Multe instrumente AI generative vă permit să generați conținut creativ, inclusiv Grammarly. Grammarly vă învață stilul de scris și se integrează cu ușurință cu instrumente familiare, cum ar fi Gmail și Microsoft Word.

Lucrați mai inteligent cu Grammarly
Partenerul de scriere AI pentru oricine are de lucru

Sprijin academic

Modelele GPT pot fi aplicate în medii academice pentru a ajuta la explicarea conceptelor matematice complexe, pentru a crea conținut educațional captivant, pentru a servi ca asistenți de cercetare și pentru a dezvolta chestionare și întrebări de examen.

Analiza datelor

În timp ce toate modelele GPT pot ajuta la sarcinile de analiză a datelor, GPT-4, în special, excelează în analiza documentelor complexe, rezumarea tendințelor de date și raportarea valorilor din surse de date structurate, cum ar fi documentele Microsoft Excel. De asemenea, poate analiza sentimentul clienților din comentariile, recenziile și sondajele din rețelele sociale.

Analiza imaginii

Cu GPT-4, utilizatorii pot încărca imagini pentru analiză împreună cu solicitări textuale. Această caracteristică este utilă pentru o mare varietate de sarcini, cum ar fi conversia imaginilor de text în formate editabile, crearea de subtitrări pentru postările de pe rețelele sociale, elaborarea descrierilor de produse și crearea de descrieri de imagini pentru utilizarea cu tehnologii de asistență pentru utilizatorii cu deficiențe de vedere.

Asistență pentru codificare

Modelele GPT pot ajuta dezvoltatorii explicând un program de calculator, optimizând codul pentru eficiență și întreținere, creând cazuri de testare și conversia codului între limbaje de programare. Aceste capabilități ajută la eficientizarea procesului de dezvoltare.

Care sunt avantajele modelelor GPT?

Modelele GPT oferă modalități flexibile și eficiente de automatizare a sarcinilor, cu suport pentru personalizare semnificativă. Acestea permit utilizatorilor să creeze aplicații adaptate nevoilor variate, cum ar fi analiza contractelor, analiza predictivă și detectarea amenințărilor de securitate cibernetică. Această adaptabilitate a facilitat adoptarea mai largă a IA în diferite sectoare.

Care sunt dezavantajele modelelor GPT?

În ciuda complexității lor, modelele GPT au limitări. Deoarece sunt instruiți pe seturi de date fixe, de obicei cu o dată limită, ei nu pot încorpora actualizări în timp real sau date după ultima lor limită de antrenament. În plus, în timp ce GPT-4 poate analiza imagini, modelele GPT sunt bazate pe text, așa că GPT-4 utilizează de fapt un alt model AI generativ, DALL-E, pentru a analiza și genera imagini. Deși acest lucru ar putea să nu privească utilizatorul obișnuit, dezvoltatorii pot descoperi că modelele native multimodale le servesc mai bine cazurile de utilizare. În cele din urmă, preocupările etice persistă în legătură cu potențialele părtiniri, problemele de confidențialitate și posibilitatea utilizării abuzive prin, de exemplu, răspândirea de informații greșite, încălcarea protecției drepturilor de autor sau generarea de conținut periculos.

GPT: Un schimbător de joc AI

Seria GPT de modele AI a avansat semnificativ capacitățile mașinilor de a imita interacțiunile umane și de a ajuta la sarcini complicate din mai multe sectoare. Odată cu evoluția lor continuă, aceste modele promit să îmbunătățească atât eforturile creative, cât și cele analitice. Cu toate acestea, ele generează preocupări semnificative de etică și de confidențialitate care necesită un studiu și acțiune diligentă. Privind în viitor, dezvoltarea tehnologiei GPT va continua probabil să fie o temă centrală în cercetarea AI, modelând viitorul adoptării tehnologice la nivel mondial.