GPT 3 o trasformatore generativo pre-formato include processi di apprendimento profondi, ed è possibile generare testo di tipo umano come output da questo modello linguistico. GPT 3 è diventata una PNL molto popolare o un’elaborazione del linguaggio naturale che aiuta a produrre storie, codici e poesie diverse dal testo.
GPT 3 è una tecnologia nuova e avanzata che è uscita recentemente nel maggio 2020 da Open AI. GPT 3 ha caratteristiche migliori e più avanzate rispetto a GPT 2. Comprende 175 miliardi di parametri che si possono allenare. Quando si confronta la GPT 3 con altri modelli linguistici, questo modello è il più grande di tutti. Di seguito, capiremo come funziona GPT 3 e perché è importante. Si tratta di un modello linguistico di massa che fornisce previsioni di vocabolario se si inserisce un testo di input.

Come funziona GPT 3?

La ragione per cui GPT 3 è generativo è che la rete neurale di questo modello di apprendimento automatico non risponde in modo positivo o negativo. Piuttosto, genera adeguate lunghe sequenze di testo come output che spiega la soluzione in dettaglio. Questo modello include dati di formazione iniziale che i costruttori hanno inserito come input. Tuttavia, questo modello può anche eseguire compiti specifici del dominio senza avere conoscenze del dominio. Ad esempio, è possibile tradurre le soluzioni in lingue straniere.
GPT 3, come modello linguistico, prevede le possibilità di una parola dopo aver compreso il testo già disponibile. L’algoritmo calcolerà la possibilità della parola successiva. Questo fenomeno è la probabilità condizionale delle parole.
Per esempio, se state scrivendo una frase che inizia con “Sto facendo un frullato di banane, e la cosa più importante di cui ho bisogno è __________” potete scrivere qualsiasi parola possibile nel vuoto, ma la parola più adatta e sensata sarebbe banana. In questo contesto la parola banana avrà una possibilità superiore a qualsiasi altra parola. Il modello suggerirà che il termine banana ha più possibilità di essere in questa posizione.

Reti Neurali di GPT 3

Durante lo sviluppo della rete neurale di questo modello durante le fasi di formazione, lo sviluppatore inserisce ampi esempi di frasi e testi. Il neurale convertirà le parole in diverse rappresentazioni numeriche chiamate vettoriali per la rappresentazione. Questo aiuta il modello a comprimere i dati. Quando si richiedono i dati validi, il programma scompone i dati. La compressione e la decompressione dei dati svilupperà l’accurata capacità del programma per il calcolo della possibilità della parola.
Dopo che il modello ha completato il processo di formazione, può calcolare la parola possibile nel contesto da una vasta raccolta di parole nel suo set di dati. Questo aiuterà l’algoritmo a prevedere la parola accurata che ha maggiori probabilità di verificarsi. Supponiamo di cronometrare le parole; riceverete prontamente dei suggerimenti sulle parole. Questa azione predittiva è un’illazione nell’apprendimento automatico.

Coerenza del modello

L’algoritmo del modello creerà un effetto specchio. Il modello suggerirà anche il ritmo e la struttura della forma dei compiti che si stanno creando. Per esempio, è possibile trovare le risposte alle domande. Supponiamo che se state scrivendo una storia, e volete suonare come Shakespeare, potete generare un titolo immaginario e produrre una storia che assomiglia alla sintassi e al ritmo di Shakespeare. Questa coerenza è notevole da un modello che funziona da solo.
GPT produce in modo coerente possibili combinazioni di parole e forme per vari compiti che non ha mai prodotto prima rende questo modello una tecnologia linguistica “a pochi colpi”. Anche se il modello non è stato sottoposto a un’ampia formazione e include informazioni limitate, è possibile eseguire vari compiti e combinare le possibilità delle parole. Inoltre, esegue anche nuovi compiti al di là delle loro capacità. Ora immaginate come funzionerà il programma quando includeremo più dati di formazione. L’abilità e le prestazioni del modello hanno un punteggio elevato nei test linguistici. Questo dimostra come il modello stia adottando un approccio di tipo umano in strutture con diverse lingue.

Importanza del GPT 3

Gli sviluppatori della GPT 3 hanno introdotto questo modello linguistico con l’aiuto di dati di formazione di più lingue. GPT 3 è anche un modello di successo che non solo svolge compiti linguistici, ma fornisce anche soluzioni a problemi di ragionamento come l’aritmetica.
Ad esempio, è possibile trovare un risultato accurato al 100% con problemi di sottrazione e di addizione a due cifre. I modelli saranno meno complessi e potranno fornire solo il 60% di precisione in quanto contengono meno parametri. Tuttavia, la GPT 3 può risolvere problemi aritmetici complessi. Questo rende questo modello più complesso della concorrenza. Esso aiuta anche con i problemi al di là delle sue capacità di addestramento, poiché include un algoritmo di apprendimento macchina.
Ciò significa che possiamo aumentare la produttività di questo modello di linguaggio aumentando le dimensioni del modello e l’input del dataset. Al momento, le prestazioni aggregate del modello si aggirano intorno ai parametri 175B per l’esecuzione di vari compiti. Confrontando il parametro aumentato nella GPT 2 con quello della GPT 3, possiamo supporre che le prestazioni del modello della GPT 4 sarebbero ancora più elevate.

Conclusione

GPT 3 è un modello basato sul linguaggio in grado di generare testi con l’aiuto di algoritmi che eseguono vari compiti raccogliendo dati da set di dati di formazione. GPT 3 può svolgere numerose attività che includono strutture linguistiche come la scrittura di saggi, domande e risposte, traduzioni, sintesi di testi lunghi e codifica al computer.
La GPT 3 include un algoritmo di apprendimento automatico che contiene una rete neurale. Queste reti neurali raccolgono i dati di formazione come input e generano la possibile combinazione di parole come output nel contesto, rendendo questo un modello di previsione linguistica. Questo modello è un tipo di machine learning non supervisionato perché non conclude se la risposta è giusta o sbagliata. Il processo di ponderazione della rete neurale di questo modello rende questa una delle migliori ed enormi tecnologie che chiunque abbia creato come modello linguistico. Attualmente, il modello è in un formato di rilascio beta e un’API plug and play. Questo significa che una volta che il modello viene rilasciato al pubblico, può gestire varie sfide importanti per il nostro uso organizzativo.