GPT 3 of generatieve voorgeprogrammeerde transformator bevat diepe leerprocessen, en u kunt mensachtige tekst genereren als output van dit taalmodel. GPT 3 is een zeer populaire NLP of natuurlijke taalverwerking geworden die helpt om andere verhalen, codes en gedichten dan tekst te produceren.
GPT 3 is een nieuwe en geavanceerde technologie die onlangs in mei 2020 door Open AI is uitgebracht. GPT 3 heeft verbeterde en betere functies dan GPT 2. Het bevat 175 miljard parameters die je kunt trainen. Wanneer we GPT 3 vergelijken met andere taalmodellen, is dit model het grootste van allemaal. Hieronder begrijpen we hoe GPT 3 werkt en waarom het belangrijk is. Dit is een gigantisch taalmodel dat woordenschatvoorspellingen geeft als je wat invoertekst invoert.
Hoe GPT 3 werkt?
De reden dat GPT 3 generatief is, is dat het neurale netwerk van dit machinale leermodel niet positief of negatief reageert. Het genereert eerder de juiste lange reeksen tekst als een uitvoer die de oplossing in detail uitlegt. Dit model bevat initiële trainingsgegevens die de fabrikanten als input hebben ingevoerd. Dit model kan echter ook domeinspecifieke taken uitvoeren zonder over domeinkennis te beschikken. Zo kunt u de oplossingen bijvoorbeeld vertalen naar vreemde talen.
GPT 3 voorspelt als taalmodel de mogelijkheden van één woord na het begrijpen van de reeds beschikbare tekst. Het algoritme berekent de volgende woordmogelijkheid. Dit fenomeen is de voorwaardelijke waarschijnlijkheid van de woorden.
Als je bijvoorbeeld een zin schrijft die begint met ‘Ik maak een bananenshake, en het belangrijkste wat ik nodig heb is __________’ kun je elk mogelijk woord in de lege ruimte schrijven, maar het meest geschikte en verstandige woord zou banaan zijn. Het woord banaan zal in dit verband een hogere mogelijkheid hebben dan elk ander woord. Het model zal suggereren dat de term banaan meer kansen heeft om in deze positie te zijn.
Neurale netwerken van GPT 3
Tijdens de ontwikkeling van het neurale netwerk van dit model tijdens de trainingsfasen voegt de ontwikkelaar uitgebreide voorbeeldzinnen en teksten toe. De neurale zal de woorden omzetten in verschillende numerieke representaties die vector voor representatie worden genoemd. Dit helpt het model om de gegevens te comprimeren. Wanneer u de geldige gegevens aanvraagt, zal het programma de gegevens uitpakken. Het comprimeren en decomprimeren van de gegevens zorgt ervoor dat het programma de mogelijkheid heeft om de woordmogelijkheid te berekenen.
Nadat het model het trainingsproces heeft voltooid, kan het het mogelijke woord in de context berekenen uit een uitgebreide verzameling van woorden in zijn dataset. Dit zal het algoritme helpen om het juiste woord te voorspellen dat een hogere kans heeft om voor te komen. Veronderstel dat u de tijd van de woorden neemt; u krijgt dan direct suggesties over de woorden. Deze voorspellende actie is een gevolgtrekking in het machinaal leren.
Consistentie van het model
Het algoritme van het model zal een spiegeleffect creëren. Het model zal ook het ritme en de textuur van de vorm van de taken die u maakt suggereren. U kunt bijvoorbeeld antwoorden vinden op de vragen. Stel dat u een verhaal schrijft, en u wilt als Shakespeare klinken, dan kunt u een denkbeeldige titel genereren en een verhaal produceren dat lijkt op de syntaxis en het ritme van Shakespeare. Deze consistentie is opmerkelijk vanuit een model dat op zichzelf loopt.
GPT produceert consequent mogelijke woordcombinaties en vormen voor verschillende taken die het nooit eerder heeft geproduceerd, waardoor dit model een “few shot” taaltechnologie is. Hoewel het model geen uitgebreide training heeft ondergaan en beperkte informatie bevat, kunt u verschillende taken uitvoeren en de mogelijkheden van de woorden combineren. Bovendien voert het ook nieuwe taken uit die verder gaan dan hun mogelijkheden. Stelt u zich nu eens voor hoe het programma zal werken als we meer trainingsgegevens opnemen. Het vermogen en de prestaties van het model hebben een hoge score in taalkundige tests. Dit laat zien hoe opmerkelijk het model een mensachtige aanpak hanteert in faciliteiten met verschillende talen.
Belang van GPT 3
De ontwikkelaars van GPT 3 hebben dit taalmodel geïntroduceerd met behulp van trainingsgegevens van meerdere talen. GPT 3 is ook een succesvol model dat niet alleen taaltaken uitvoert, maar ook oplossingen biedt voor redeneringsproblemen zoals rekenkunde.
Zo kunt u bijvoorbeeld een 100% nauwkeurig resultaat vinden met tweecijferige aftrek- en optelproblemen. Modellen kunnen met minder complexiteit slechts 60% nauwkeurigheid bieden, omdat ze minder parameters bevatten. GPT 3 kan echter complexe rekenproblemen oplossen. Dit maakt dit model complexer dan de concurrent. Het helpt ook bij problemen die verder gaan dan zijn trainingsmogelijkheden, omdat het een machinaal leeralgoritme bevat.
Dit betekent dat we de productiviteit van dit taalmodel kunnen verhogen door de grootte van het model en de dataset-invoer te vergroten. Op dit moment is de totale prestatie van het model ongeveer 175B parameters voor het uitvoeren van verschillende taken. Door de parameter verhoogd in de GPT 2 te vergelijken met GPT 3, kunnen we aannemen dat de modelprestaties van GPT 4 nog hoger zouden zijn.
Conclusie
GPT 3 is een taalkundig model dat in staat is om teksten te genereren met behulp van algoritmen die verschillende taken uitvoeren door het verzamelen van gegevens uit trainingsdatasets. GPT 3 kan tal van activiteiten uitvoeren, zoals het schrijven van essays, vragen en antwoorden, vertalingen, het samenvatten van lange teksten en het coderen van computers.
GPT 3 bevat een machinaal leeralgoritme dat een neuraal netwerk bevat. Deze neurale netwerken verzamelen de trainingsgegevens als input en genereren de mogelijke woordcombinatie als output in de context, waardoor dit een taalvoorspellingsmodel is. Dit model is een vorm van onbewaakt machinaal leren omdat het geen conclusie trekt als het antwoord goed of fout is. De weging van het neurale netwerk van dit model maakt dit een van de beste en grootste technologie die iemand als taalmodel heeft gemaakt. Op dit moment is het model in een beta-release formaat en een plug and play API. Dit betekent dat wanneer het model eenmaal is uitgebracht aan het publiek, het verschillende grote uitdagingen voor ons organisatorisch gebruik aankan.
