Home-theater-designers
Az OpenAI GPT modelljei révén jelentős előrelépéseket tett a természetes nyelvi feldolgozás (NLP) terén. A GPT-1-től a GPT-4-ig ezek a modellek a mesterséges intelligencia által generált tartalmak élvonalába tartoznak, a próza és költészet készítésétől a chatbotokig és még a kódolásig is.
De mi a különbség az egyes GPT modellek között, és mi a hatásuk az NLP területére?
MAKEUSEOF A NAP VIDEÓJA GÖRGÖZSEN A TARTALOM FOLYTATÁSHOZ
Mik azok a generatív előképzett transzformátorok?
A generatív előképzett transzformátorok (GPT-k) a természetes nyelvi feldolgozási feladatokhoz használt gépi tanulási modellek egy fajtája. Ezek a modellek hatalmas mennyiségű adatra, például könyvekre és weboldalakra vannak előképezve, hogy kontextuálisan releváns és szemantikailag koherens nyelvet hozzanak létre.
Egyszerűbben fogalmazva, a GPT-k olyan számítógépes programok, amelyek képesek emberszerű szöveget létrehozni anélkül, hogy kifejezetten erre programoznák őket. Ennek eredményeként finomhangolhatók számos természetes nyelvi feldolgozási feladatra, beleértve a kérdések megválaszolását, a nyelvi fordítást és a szövegösszegzést.
Tehát miért fontosak a GPT-k? A GPT-k jelentős áttörést jelentenek a természetes nyelvi feldolgozásban, lehetővé téve a gépek számára, hogy soha nem látott folyékonyan és pontosan tudják megérteni és előállítani a nyelvet. Az alábbiakban megvizsgáljuk a négy GPT-modellt, az első verziótól a legújabb GPT-4-ig, és megvizsgáljuk teljesítményüket és korlátaikat.
GPT-1
A GPT-1-et 2018-ban adta ki az OpenAI a Transformer architektúrát használó nyelvi modell első iterációjaként. 117 millió paraméterrel rendelkezett, jelentősen javítva a korábbi legkorszerűbb nyelvi modelleket.
A GPT-1 egyik erőssége az volt, hogy folyékony és koherens nyelvet tudott generálni, ha egy felszólítást vagy kontextust kapott. A modellt két adatkészlet kombinációján képezték ki: a Közös feltérképezés , több milliárd szót tartalmazó weboldalak hatalmas adatkészlete, valamint a BookCorpus adatkészlet, amely több mint 11 000 könyv gyűjteménye különféle műfajokról. Ezeknek a változatos adatkészleteknek a használata lehetővé tette a GPT-1 számára, hogy erős nyelvi modellezési képességeket fejlesszen ki.
Míg a GPT-1 jelentős eredményt ért el természetes nyelvi feldolgozás (NLP) , bizonyos korlátai voltak. Például a modell hajlamos volt ismétlődő szöveg létrehozására, különösen akkor, ha a tanítási adatok hatókörén kívüli felszólításokat kapott. Ezenkívül nem tudott érvelni a párbeszéd többszörös fordulatán, és nem tudta nyomon követni a hosszú távú függőséget a szövegben. Ezenkívül kohéziója és gördülékenysége csak rövidebb szövegsorozatokra korlátozódott, és a hosszabb szövegrészek nem tartalmaznak kohéziót.
E korlátok ellenére a GPT-1 lefektette a Transformer architektúrán alapuló nagyobb és erősebb modellek alapjait.
GPT-2
A GPT-2-t 2019-ben adta ki az OpenAI a GPT-1 utódjaként. Elképesztően 1,5 milliárd paramétert tartalmazott, ami jóval nagyobb, mint a GPT-1. A modellt egy sokkal nagyobb és változatosabb adatkészletre képezték ki, a Common Crawl és a WebText kombinációját.
A GPT-2 egyik erőssége az volt, hogy koherens és valósághű szövegsorozatokat tudott generálni. Emellett emberszerű válaszokat generálhat, így értékes eszköze lehet különféle természetes nyelvi feldolgozási feladatoknak, például tartalomkészítésnek és fordításnak.
A GPT-2 azonban nem volt korlátok nélküli. Bonyolultabb érvelést és a kontextus megértését igénylő feladatokkal küszködött. Míg a GPT-2 a rövid bekezdésekben és szövegrészletekben jeleskedett, a hosszabb szövegrészeknél nem tudta fenntartani a kontextust és a koherenciát.
Ezek a korlátozások megnyitották az utat a GPT-modellek következő iterációjának kifejlesztéséhez.
GPT-3
A természetes nyelvi feldolgozási modellek a GPT-3 2020-as kiadásával exponenciális ugrást tettek. 175 milliárd paraméterével a GPT-3 több mint 100-szor nagyobb, mint a GPT-1, és több mint tízszer nagyobb, mint a GPT-2.
A GPT-3 sokféle adatforrásra van kiképezve, többek között a BookCorpusra, a Common Crawlra és a Wikipédiára. Az adatkészletek közel ezermilliárd szót tartalmaznak, lehetővé téve a GPT-3 számára, hogy kifinomult válaszokat generáljon az NLP-feladatok széles körében, még előzetes példaadatok megadása nélkül is.
A GPT-3 egyik fő fejlesztése a korábbi modellekhez képest, hogy képes koherens szöveget generálni, számítógépes kódot írni, és még művészetet is létrehozni. A korábbi modellekkel ellentétben a GPT-3 megérti az adott szöveg kontextusát, és megfelelő válaszokat tud generálni. A természetes hangzású szöveg előállításának képessége óriási hatással van az olyan alkalmazásokra, mint a chatbotok, a tartalomkészítés és a nyelvi fordítás. Ilyen például a ChatGPT, egy párbeszédes AI bot, amely a homályból szinte egyik napról a másikra híressé vált .
Bár a GPT-3 hihetetlen dolgokra képes, még mindig vannak hibái. Például a modell elfogult, pontatlan vagy nem megfelelő válaszokat adhat vissza. Ez a probléma azért merül fel, mert a GPT-3 hatalmas mennyiségű szövegre van kiképezve, amely valószínűleg elfogult és pontatlan információkat tartalmaz. Vannak olyan esetek is, amikor a modell teljesen irreleváns szöveget generál egy prompthoz, jelezve, hogy a modellnek még mindig nehézségei vannak a kontextus és a háttérismeretek megértésében.
A GPT-3 képességei aggodalmakat is felvetettek az etikai vonatkozásaival kapcsolatban az ilyen erőteljes nyelvi modellekkel való esetleges visszaélések . A szakértők aggódnak amiatt, hogy a modellt rosszindulatú célokra, például álhírekre, adathalász e-mailekre és rosszindulatú programokra használják fel. Valóban, láttuk már a bűnözők a ChatGPT-t használják rosszindulatú programok létrehozására .
Az OpenAI emellett kiadta a GPT-3 továbbfejlesztett változatát, a GPT-3.5-öt, mielőtt hivatalosan elindította a GPT-4-et.
GPT-4
A GPT-4 a GPT sorozat legújabb modellje, amelyet 2023. március 14-én mutattak be. Jelentős előrelépést jelent az előző modellhez, a GPT-3-hoz képest, amely már akkor is lenyűgöző volt. Bár a modell betanítási adatainak és architektúrájának sajátosságait hivatalosan nem jelentették be, minden bizonnyal a GPT-3 erősségeire épít, és túllép néhány korlátán.
A GPT-4 kizárólag a ChatGPT Plus felhasználók számára elérhető, de a használati korlát korlátozott. Úgy is hozzáférhet hozzá, ha csatlakozik a GPT-4 API várólistájához, ami az alkalmazások nagy mennyisége miatt eltarthat egy ideig. A GPT-4 azonban a legegyszerűbb módja a Microsoft Bing Chat használatával . Teljesen ingyenes, és nem kell várólistára csatlakozni.
A GPT-4 kiemelkedő tulajdonsága a multimodális képessége. Ez azt jelenti, hogy a modell immár képes elfogadni egy képet bemenetként, és szöveges promptként értelmezni. Például a GPT-4 indításakor élő közvetítés során egy OpenAI mérnök egy kézzel rajzolt weboldal makett képével látta el a modellt, és a modell meglepő módon működő kódot adott a weboldalhoz.
A modell jobban megérti az összetett felszólításokat, és emberi szintű teljesítményt mutat számos szakmai és hagyományos benchmarkon. Ezenkívül nagyobb kontextusablakkal és kontextusmérettel rendelkezik, amely azokra az adatokra vonatkozik, amelyeket a modell a csevegés során a memóriájában tárolhat.
nem tudja törölni a használt fájlt
A GPT-4 feszegeti az AI-eszközökkel jelenleg elérhető határokat, és valószínűleg az iparágak széles körében lesz majd alkalmazható. Azonban, mint minden nagy teljesítményű technológia esetében, aggodalomra ad okot az esetleges visszaélések és egy ilyen hatékony eszköz etikai vonatkozásait .
GPT-1 | 2018. június | Common Crawl, BookCorpus | 117 millió | 1024 |
|---|---|---|---|---|
GPT-2 | 2019. február | Common Crawl, BookCorpus, WebText | 1,5 milliárd | 2048 |
GPT-3 | 2020. június | Common Crawl, BookCorpus, Wikipédia, könyvek, cikkek és egyebek | 175 milliárd | 4096 |
GPT-4 | 2023. március | Ismeretlen | Becslések szerint trillió hogyan törölhetem a gyorsítótárat a telefonomon | Ismeretlen |
Utazás a GPT nyelvi modelleken keresztül
A GPT modellek forradalmasították az AI területét, és a lehetőségek új világát nyitották meg. Ezen túlmenően ezeknek a modelleknek a mérete, képességei és összetettsége hihetetlenül hasznossá tette őket az alkalmazások széles körében.
Azonban, mint minden technológia esetében, itt is vannak potenciális kockázatok és korlátok, amelyeket figyelembe kell venni. Ezeknek a modelleknek az a képessége, hogy rendkívül valósághű szöveget és működő kódot generálnak, aggodalomra ad okot az esetleges visszaélésekkel kapcsolatban, különösen olyan területeken, mint a rosszindulatú programok létrehozása és a félretájékoztatás.
Mindazonáltal, ahogy a GPT modellek fejlődnek és egyre hozzáférhetőbbé válnak, jelentős szerepet fognak játszani az AI és az NLP jövőjének alakításában.