GPT 3 oder generative pre-trained transformer beinhaltet Deep-Learning-Prozesse, und Sie können mit diesem Sprachmodell menschenähnlichen Text als Ausgabe erzeugen. GPT 3 ist zu einem sehr beliebten NLP oder Natural Language Processing geworden, das dabei hilft, Geschichten, Codes und Gedichte anders als Text zu produzieren.
GPT 3 ist eine neue und fortschrittliche Technologie, die kürzlich im Mai 2020 von Open AI herausgebracht wurde. GPT 3 hat erweiterte und bessere Funktionen als GPT 2. Es umfasst 175 Milliarden Parameter, die Sie trainieren können. Wenn wir GPT 3 mit anderen Sprachmodellen vergleichen, ist dieses Modell das größte von allen. Im Folgenden werden wir verstehen, wie GPT 3 funktioniert und warum es wichtig ist. Dies ist ein massives Sprachmodell, das Wortschatzvorhersagen liefert, wenn Sie einen Eingabetext einfügen.
Wie funktioniert GPT 3?
Der Grund, warum GPT 3 generativ ist, liegt darin, dass das neuronale Netzwerk dieses maschinellen Lernmodells nicht positiv oder negativ reagiert. Vielmehr generiert es richtige lange Textfolgen als Ausgabe, die die Lösung im Detail erklären. Dieses Modell enthält anfängliche Trainingsdaten, die die Hersteller als Eingabe eingefügt haben. Dieses Modell kann aber auch ohne Domänenwissen domänenspezifische Aufgaben durchführen. Zum Beispiel können Sie die Lösungen in Fremdsprachen übersetzen.
GPT 3, als Sprachmodell, wird die Möglichkeiten eines Wortes vorhersagen, nachdem es den bereits vorhandenen Text verstanden hat. Der Algorithmus berechnet dann die nächste Wortmöglichkeit. Dieses Phänomen ist die bedingte Wahrscheinlichkeit der Wörter.
Wenn Sie z. B. einen Satz schreiben, der wie folgt beginnt: “Ich mache einen Bananenshake, und das Wichtigste, was ich brauche, ist __________”, können Sie jedes mögliche Wort in die Lücke schreiben, aber das geeignetste und sinnvollste Wort wäre Banane. Das Wort Banane wird in diesem Zusammenhang eine höhere Wahrscheinlichkeit haben als jedes andere Wort. Das Modell wird vorschlagen, dass der Begriff Banane mehr Chancen hat, an dieser Stelle zu stehen.
Neuronale Netzwerke von GPT 3
Bei der Entwicklung des neuronalen Netzes dieses Modells während der Trainingsphasen fügt der Entwickler umfangreiche Beispielsätze und -texte ein. Das neuronale Netz konvertiert die Wörter in verschiedene numerische Repräsentationen, die als Vektor bezeichnet werden, um sie darzustellen. Dies hilft dem Modell, die Daten zu komprimieren. Wenn Sie die gültigen Daten anfordern, entpackt das Programm die Daten. Die Komprimierung und Dekomprimierung der Daten entwickelt die genaue Fähigkeit des Programms zur Berechnung der Wortmöglichkeit.
Nachdem das Modell den Trainingsprozess abgeschlossen hat, kann es das mögliche Wort im Kontext aus einer umfangreichen Sammlung von Wörtern in seinem Datensatz berechnen. Dadurch kann der Algorithmus das genaue Wort vorhersagen, das eine höhere Wahrscheinlichkeit des Auftretens hat. Angenommen, Sie geben die Zeit für die Wörter ein; dann erhalten Sie sofort Vorschläge zu den Wörtern. Dieses prädiktive Vorgehen ist eine Inferenz beim maschinellen Lernen.
Konsistenz des Modells
Der Algorithmus des Modells wird einen Spiegeleffekt erzeugen. Das Modell wird auch den Rhythmus und die Textur der Form von Aufgaben vorschlagen, die Sie erstellen. Zum Beispiel können Sie Antworten auf die Fragen finden. Angenommen, Sie schreiben eine Geschichte und wollen wie Shakespeare klingen, dann können Sie einen imaginären Titel erzeugen und eine Geschichte produzieren, die der Syntax und dem Rhythmus von Shakespeare ähnelt. Diese Konsistenz ist bemerkenswert für ein Modell, das von sich aus läuft.
GPT produziert konsistent mögliche Wortkombinationen und Formen für verschiedene Aufgaben, die es vorher nie produziert hat, was dieses Modell zu einer “few shot” Sprachtechnologie macht. Obwohl das Modell kein umfangreiches Training durchlaufen hat und nur begrenzte Informationen enthält, kann es verschiedene Aufgaben ausführen und die Möglichkeiten der Wörter kombinieren. Darüber hinaus führt es auch neue Aufgaben aus, die über ihre Fähigkeiten hinausgehen. Stellen Sie sich nun vor, wie das Programm arbeiten wird, wenn wir mehr Trainingsdaten einbeziehen. Die Fähigkeit und Leistung des Modells hat eine hohe Punktzahl in sprachbasierten Tests. Dies zeigt, wie bemerkenswert das Modell einen menschenähnlichen Ansatz in Einrichtungen mit verschiedenen Sprachen annimmt.
Bedeutung von GPT 3
Die Entwickler von GPT 3 haben dieses Sprachmodell mit Hilfe von Trainingsdaten mehrerer Sprachen eingeführt. GPT 3 ist auch ein erfolgreiches Modell, das nicht nur Sprachaufgaben durchführt, sondern auch Lösungen für logische Probleme wie Arithmetik liefert.
So kann es z. B. bei zweistelligen Subtraktions- und Additionsaufgaben ein 100% genaues Ergebnis liefern. Modelle mit geringerer Komplexität können nur 60% Genauigkeit liefern, da sie weniger Parameter enthalten. Das GPT 3 kann jedoch komplexe arithmetische Probleme lösen. Das macht dieses Modell komplexer als das der Konkurrenz. Es hilft auch bei den Problemen, die über seine Trainingsfähigkeiten hinausgehen, da es einen Algorithmus für maschinelles Lernen enthält.
Das bedeutet, dass wir die Produktivität dieses Sprachmodells steigern können, indem wir die Größe des Modells und des eingegebenen Datensatzes erhöhen. Im Moment liegt die Gesamtleistung des Modells bei etwa 175B Parametern für die Ausführung verschiedener Aufgaben. Vergleicht man die Parametererhöhung im GPT 2 mit dem GPT 3, so kann man davon ausgehen, dass die Modellleistung des GPT 4 noch höher sein wird.
Fazit
GPT 3 ist ein sprachbasiertes Modell, das in der Lage ist, Texte mit Hilfe von Algorithmen zu generieren, die verschiedene Aufgaben ausführen, indem sie Daten aus Trainingsdatensätzen sammeln. GPT 3 kann zahlreiche Aktivitäten durchführen, die Sprachstrukturen wie das Schreiben von Aufsätzen, Fragen und Antworten, Übersetzungen, Zusammenfassungen langer Texte und Computercodierung umfassen.
GPT 3 enthält einen Algorithmus für maschinelles Lernen, der ein neuronales Netzwerk enthält. Diese neuronalen Netze sammeln die Trainingsdaten als Eingabe und generieren als Ausgabe die möglichen Wortkombinationen im Kontext, so dass es sich um ein Modell zur Sprachvorhersage handelt. Dieses Modell ist eine Art des unüberwachten maschinellen Lernens, da es nicht feststellt, ob die Antwort richtig oder falsch ist. Der Gewichtungsprozess des neuronalen Netzwerks dieses Modells macht es zu einer der besten und umfangreichsten Technologien, die bisher als Sprachmodell erstellt wurden. Derzeit befindet sich das Modell in einem Beta-Release-Format und einer Plug-and-Play-API. Das bedeutet, dass das Modell, sobald es für die Öffentlichkeit freigegeben wird, verschiedene große Herausforderungen für unsere organisatorische Nutzung bewältigen kann.
