Что такое GPT? Все, что вам следует знать

GPT — это семейство моделей искусственного интеллекта, лежащее в основе многих популярных приложений генеративного искусственного интеллекта, таких как чат-боты и помощники по программированию. В этой статье представлен обзор этой революционной инновации.

Оглавление

• Что такое ГПТ?
• Как работают модели GPT?
• Как развивались модели GPT
• приложения GPT
• Плюсы моделей GPT
• Минусы моделей GPT
• Заключение

Что такое ГПТ?

GPT, что означает «генеративный предварительно обученный преобразователь», относится как к конкретной модели, так и к семейству все более сложных моделей искусственного интеллекта (ИИ). Начиная с оригинальной GPT, модель развивалась в нескольких версиях, включая GPT-2, GPT-3 и GPT-4, каждая итерация увеличивалась в размерах и возможностях и обладала повышенной способностью решать сложные языковые задачи с человеческими навыками. Семейство моделей GPT было разработано OpenAI, исследовательской компанией в области искусственного интеллекта, основанной в 2015 году группой экспертов по искусственному интеллекту и поддерживаемой такими известными основателями, как Илон Маск и Рид Хоффман.

Модель GPT является основой для множества популярных приложений генеративного искусственного интеллекта, включая ChatGPT и DALL-E. Модели GPT — это разновидность больших языковых моделей (LLM), которые предназначены для обработки и анализа больших объемов текстовых данных. LLM обучены умело имитировать и генерировать человеческий язык, что позволяет им выполнять различные задачи, требующие понимания и генерации естественного языка.

Что означаетGPT?

GPT означает «генеративный предварительно обученный преобразователь» — описание, которое отражает суть его функционирования.

Генеративный

Модели GPT называются «генеративным ИИ», поскольку они генерируют новый контент из подсказок или входных данных. Это отличает их от моделей ИИ, предназначенных для классификации и прогнозирования существующих заранее определенных входных данных. Напротив, генеративные модели искусственного интеллекта, такие как GPT, не просто классифицируют данные. Вместо этого они создают совершенно новые текстовые продукты, код, изображения или другие творческие материалы в результате своего обучения.

Предварительно обученный

Прежде чем адаптироваться к конкретному приложению, модели GPT проходят начальный этап предварительного обучения. Предварительное обучение устанавливает фундаментальную способность модели генерировать человеческие ответы на произвольные подсказки путем обучения модели на тщательно подобранном наборе данных. Это закладывает основу для общих возможностей понимания языка модели.

После завершения базового предварительного обучения разработчики могут точно настроить модель для более специализированных целей посредством дополнительного обучения на данных для конкретных задач. Например, предварительно обученную модель GPT можно настроить на диалоговых наборах данных, чтобы она могла работать в качестве чат-бота. В качестве альтернативы его можно настроить для конкретных баз кода или документации, чтобы облегчить выполнение задач программирования и генерации кода. Предварительное обучение обеспечивает общие языковые навыки, которые можно усовершенствовать для оптимизации модели для целевых случаев использования.

Трансформатор

Хорошо известные архитектуры искусственного интеллекта, такие как рекуррентные нейронные сети (RNN) и сети длинной краткосрочной памяти (LSTM), обрабатывают текстовые последовательности постепенно, что затрудняет захват полного контекста и сложных структур слов. Трансформатор произвел революцию в обработке естественного языка (НЛП) благодаря механизмам самообслуживания, которые параллельно анализируют все слова в последовательности и выстраивают связи на основе выявленных взаимосвязей.

Комплексно обрабатывая целые последовательности, а не отдельные слова, преобразователи могут воспринимать сложные языковые структуры гораздо лучше, чем другие архитектуры. Однако «понимание» преобразователя на самом деле представляет собой просто статистические закономерности, а не человеческое понимание или рассуждение.

Возможности преобразователя, впервые представленные для машинного перевода в 2017 году, стали прорывом, позволившим обучаться на огромных наборах данных. Таким образом, архитектура преобразователя теперь лежит в основе большинства современных генеративных платформ искусственного интеллекта в качестве стандартного архитектурного компонента.

От запроса к ответу: как работают модели GPT

Модели GPT работают, прогнозируя соответствующий ответ на заданный пользовательский ввод, называемый подсказкой. Первоначально эти модели в основном взаимодействовали посредством текстовых подсказок, но с развитием событий появилась возможность обрабатывать загруженные документы и изображения, а также получать доступ к API и внешним инструментам для входных данных.

Модели GPT разбивают запросы на более мелкие сегменты, известные как токены, а затем анализируют эти токены с помощью сложных алгоритмов. Этот процесс помогает расшифровать значения токенов в подсказке. После извлечения значения модели генерируют ответы, которые статистически с наибольшей вероятностью соответствуют ожидаемому ответу.

Как обучаются модели GPT

Хотя процессы обучения для каждой модели GPT различаются, их обычно можно разделить на два этапа: неконтролируемый и контролируемый.

Обучение без присмотра

На начальном этапе предварительного обучения модели GPT поглощают огромные объемы неразмеченных данных из различных источников, таких как статьи в Википедии, цифровые книги и онлайн-обсуждения. Например, GPT-2 был обучен на 8 миллионах веб-страниц, а последний GPT-4, как сообщается, использовал петабайт текстовых данных, что эквивалентно 500 миллиардам книжных страниц. Цель этого предварительного обучения с самоконтролем, называемого этапом без присмотра, состоит в том, чтобы позволить модели понимать подсказки на естественном языке и последовательно генерировать человеческие ответы. На этом этапе модели не сообщается явно, что представляют собой данные. Вместо этого модель использует свою архитектуру преобразователя для выявления закономерностей и связей в данных.

Контролируемое обучение

После завершения неконтролируемого этапа модели GPT уточняются с помощью контролируемого обучения. При обучении с учителем люди тренируют модель, используя специально разработанные, помеченные подсказки и ответы с целью научить модель, какие ответы, скорее всего, будут нужны людям, а какие из них являются вредными или неточными.

Обучение под наблюдением также включает в себя процесс, называемый обучением с подкреплением и обратной связью с человеком (RLHF). В процессе RLHF люди оценивают ответы, чтобы модель со временем генерировала ответы более высокого качества.

Во время тонкой настройки моделям GPT также могут быть предоставлены определенные типы данных, связанные с функцией, которую они будут выполнять. Например, ChatGPT был настроен на диалоговые диалоги и общедоступный компьютерный код, чтобы поддерживать его общую способность генерировать диалоговый текст и точный компьютерный код.

Как развивались модели GPT

С 2018 года OpenAI выпустила несколько версий модели GPT, включая GPT-2, GPT-3 и самую последнюю GPT-4, причем каждая версия основана на последней для достижения большей сложности и возможностей в задачах языковой обработки.

ГПТ-1

Представленный в 2018 году GPT-1 продемонстрировал потенциал архитектуры GPT и подхода к обучению. Он был способен решать базовые языковые задачи, такие как ответы на простые вопросы и перефразирование предложений. Однако GPT-1 лучше всего подходит для более коротких подсказок и ответов из-за меньшего масштаба и более простого набора обучающих данных. Из-за этих ограничений ему было трудно поддерживать контекст в более длительных разговорах, что часто приводило к менее связным выводам по мере увеличения длины текста.

ГПТ-2

Запущенный в феврале 2019 года GPT-2 представлял собой значительное обновление, поскольку он обучался на наборе данных, в десять раз большем, чем у GPT-1. Эта расширенная база обучения позволила GPT-2 генерировать более длинный и связный текст и выполнять такие задачи, как обобщение текста, ответы на вопросы и языковой перевод, без специального обучения. Несмотря на эти достижения, GPT-2 по-прежнему сталкивался с проблемами тонкого понимания контекста и иногда давал ответы, которые были нерелевантными или отклонялись от намерений пользователя.

ГПТ-3 и ГПТ-3,5

Выпущенный в июне 2020 года GPT-3 ознаменовал собой значительный шаг вперед по сравнению с предыдущими моделями, обладая улучшенными возможностями обработки естественного языка, генерации кода и выполнения основных задач рассуждения, таких как расшифровка предложений. Благодаря огромному масштабу в 175 миллиардов параметров GPT-3 значительно улучшил сохранение контекста и согласованность в более длинных текстовых фрагментах. Однако его больший размер также создавал проблемы с вычислительными требованиями и точной настройкой, что иногда приводило к непредсказуемым или предвзятым результатам.

В 2022 году OpenAI представила GPT-3.5, усовершенствованную версию GPT-3. Эта версия была разработана путем обучения на более свежем наборе данных и дополнительной тонкой настройки, чтобы снизить вероятность генерации вредных или неуместных ответов. Хотя GPT-3.5 продолжал улучшаться в плане точности и безопасности, поддержание контекстной точности в сложных или нишевых контекстах оставалось проблемой.

ГПТ-4

В марте 2023 года OpenAI выпустила GPT-4, предоставив ограниченную информацию о его обучении. Благодаря способности обрабатывать более длинные и сложные запросы и значительно улучшенному сохранению контекста GPT-4 знаменует собой значительный прогресс в архитектуре GPT. GPT-4 также является мультимодальной моделью, что означает, что она может интерпретировать подсказки, содержащие как текст, так и изображения. Хотя GPT-4 предлагает повышенную точность и функциональность, он продолжает сталкиваться с проблемами обеспечения постоянной надежности при выполнении разнообразных и тонких задач.

приложения GPT

Модели GPT предлагают функциональные возможности, которые позволяют как нетехническим пользователям, так и разработчикам решать широкий спектр задач, включая создание креативного контента, анализ сложных документов и оптимизацию обслуживания клиентов.

Чат-боты

Чат-боты являются одними из самых популярных приложений моделей GPT. Используя тонкую настройку, разработчики могут дополнительно настраивать модели GPT для создания специализированных чат-ботов для конкретных целей, таких как обслуживание клиентов для предприятий или обучение карточным играм, таким как покер. Эта настройка поддерживает увлекательное и контекстно-зависимое взаимодействие, создавая более персонализированный и полезный пользовательский опыт.

Творческие задачи

Модели GPT могут поддерживать различные творческие задачи, такие как мозговой штурм или предложение идей по улучшению существующего контента. Вот несколько способов, которыми модели GPT могут помочь вам в творческих задачах:

• Написание черновиков оригинального контента, например художественной литературы, поэзии или рекламы.
• Генерация идей для творческих начинаний, таких как наброски сценариев фильма или темы для фрески.
• Предложение способов сделать существующий контент более легким для чтения или более привлекательным для различных аудиторий.

Многие инструменты генеративного искусственного интеллекта позволяют создавать креативный контент, включая Grammarly. Grammarly изучает ваш стиль письма и легко интегрируется со знакомыми инструментами, такими как Gmail и Microsoft Word.

Академическая поддержка

Модели GPT можно применять в академических условиях, чтобы объяснять сложные математические концепции, создавать увлекательный учебный контент, служить в качестве помощников по исследованиям, а также разрабатывать викторины и экзаменационные вопросы.

Анализ данных

Хотя все модели GPT могут помочь в решении задач анализа данных, GPT-4, в частности, превосходно справляется с анализом сложных документов, обобщением тенденций данных и составлением отчетов о показателях из структурированных источников данных, таких как документы Microsoft Excel. Он также может анализировать настроения клиентов на основе комментариев, обзоров и опросов в социальных сетях.

Анализ изображений

С помощью GPT-4 пользователи могут загружать изображения для анализа вместе с текстовыми подсказками. Эта функция полезна для решения самых разных задач, таких как преобразование изображений текста в редактируемые форматы, создание подписей к сообщениям в социальных сетях, составление описаний продуктов и создание описаний изображений для использования со вспомогательными технологиями для пользователей с нарушениями зрения.

Помощь в кодировании

Модели GPT могут помочь разработчикам, объясняя компьютерную программу, оптимизируя код для повышения эффективности и удобства обслуживания, создавая тестовые примеры и конвертируя код между языками программирования. Эти возможности помогают оптимизировать процесс разработки.

Каковы преимущества моделей GPT?

Модели GPT предоставляют гибкие и эффективные способы автоматизации задач с поддержкой значительной настройки. Они позволяют пользователям создавать приложения, адаптированные к различным потребностям, например, для анализа контрактов, прогнозной аналитики и обнаружения угроз кибербезопасности. Эта адаптивность способствовала более широкому внедрению ИИ в различных секторах.

Каковы недостатки моделей GPT?

Несмотря на свою сложность, модели GPT имеют ограничения. Поскольку они обучаются на фиксированных наборах данных, обычно с конечной датой, они не могут включать обновления или данные в реальном времени после последнего окончания обучения. Кроме того, хотя GPT-4 может анализировать изображения, модели GPT основаны на тексте, поэтому GPT-4 фактически использует другую генеративную модель искусственного интеллекта, DALL-E, для анализа и создания изображений. Хотя это может не касаться обычного пользователя, разработчики могут обнаружить, что изначально мультимодальные модели лучше подходят для их сценариев использования. Наконец, сохраняются этические проблемы, связанные с потенциальными предубеждениями, проблемами конфиденциальности и возможностью неправомерного использования, например, путем распространения дезинформации, нарушения защиты авторских прав или создания опасного контента.

GPT: меняющий правила игры ИИ

Серия моделей искусственного интеллекта GPT значительно расширила возможности машин, имитируя человеческие взаимодействия и помогая решать сложные задачи в различных отраслях. По мере своего постоянного развития эти модели обещают улучшить как творческие, так и аналитические усилия. Тем не менее, они вызывают серьезные этические проблемы и проблемы конфиденциальности, которые требуют тщательного изучения и действий. Заглядывая в будущее, можно сказать, что развитие технологии GPT, вероятно, продолжит оставаться центральной темой исследований в области искусственного интеллекта, определяя будущее внедрения технологий во всем мире.