GPT 3 lub generatywny transformator wstępny zawiera procesy głębokiego uczenia się, a z tego modelu językowego można wygenerować tekst podobny do ludzkiego jako wyjście. GPT 3 stało się bardzo popularnym przetwarzaniem języka NLP lub naturalnego, które pomaga tworzyć historie, kody i wiersze inne niż tekst.
GPT 3 to nowa i zaawansowana technologia, która została niedawno opublikowana w maju 2020 roku przez Open AI. GPT 3 posiada ulepszone i lepsze funkcje niż GPT 2. Zawiera 175 miliardów parametrów, które można trenować. Gdy porównamy GPT 3 z innymi modelami językowymi, to ten model jest największy ze wszystkich. Poniżej, zrozumiemy jak działa GPT 3 i dlaczego jest to ważne. Jest to masywny model językowy, który dostarcza przewidywania słownikowe, jeśli wstawisz jakiś tekst wejściowy.

Jak działa GPT 3?

Powodem, dla którego GPT 3 jest generatywny, jest to, że sieć neuronowa tego modelu uczenia się maszynowego nie reaguje pozytywnie ani negatywnie. Raczej generuje ona odpowiednie długie sekwencje tekstu jako wyjście, które szczegółowo wyjaśnia rozwiązanie. Model ten zawiera wstępne dane szkoleniowe, które producenci wprowadzili jako dane wejściowe. Jednakże model ten może również wykonywać zadania specyficzne dla danej dziedziny bez konieczności posiadania wiedzy z tej dziedziny. Na przykład, można tłumaczyć rozwiązania na języki obce.
GPT 3, jako model językowy, przewiduje możliwości jednego słowa po zrozumieniu już dostępnego tekstu. Algorytm obliczy możliwość kolejnego słowa. Zjawisko to jest warunkowym prawdopodobieństwem słów.
Na przykład, jeśli piszesz zdanie, które zaczyna się od słów: “Robię shake bananowy, a najważniejsze czego potrzebuję to __________”, możesz napisać dowolne możliwe słowo w pustym polu, ale najbardziej odpowiednim i rozsądnym słowem będzie banan. Słowo “banan” będzie miało w tym kontekście większe możliwości niż jakiekolwiek inne słowo. Wzorzec będzie sugerował, że termin banan ma większe szanse być na tym stanowisku.

Sieci neuronowe GPT 3

Rozwijając sieć neuronową tego modelu podczas faz szkoleniowych, programista wstawia obszerne przykładowe zdania i teksty. Neural zamienia słowa na różne reprezentacje numeryczne zwane wektorem reprezentacji. Pomaga to modelowi w kompresji danych. Po zażądaniu prawidłowych danych, program rozpakuje dane. Kompresja i dekompresja danych rozwiną dokładną zdolność programu do obliczania możliwości słowa.
Po zakończeniu przez model procesu treningu może on obliczyć możliwe słowo w kontekście z obszernego zbioru słów w swoim zbiorze danych. Pomoże to algorytmowi przewidzieć dokładne słowo, które ma większe szanse na wystąpienie. Załóżmy, że zdążysz zdążyć na słowa; natychmiast otrzymasz sugestie dotyczące tych słów. To predykcyjne działanie jest wnioskiem w uczeniu maszynowym.

Spójność modelu

Algorytm modelu stworzy efekt lustrzany. Model będzie również sugerował rytm i teksturę formy zadań, które tworzysz. Na przykład, możesz znaleźć odpowiedzi na pytania. Załóżmy, że jeśli piszesz historię, a chcesz brzmieć jak Szekspir, możesz wygenerować wyimaginowany tytuł i stworzyć historię, która będzie przypominać składnię i rytm Szekspira. Ta spójność jest niezwykła w przypadku modelu, który działa samodzielnie.
GPT konsekwentnie produkuje możliwe kombinacje słów i formy dla różnych zadań, których nigdy wcześniej nie produkowała, co sprawia, że model ten jest technologią języka “kilku ujęć”. Nawet jeśli model nie przeszedł obszernego szkolenia i zawiera ograniczone informacje, można wykonywać różne zadania i łączyć możliwości słów. Co więcej, wykonuje on również nowe zadania, które wykraczają poza jego możliwości. Teraz wyobraź sobie, jak program będzie działał, gdy włączymy do niego więcej danych szkoleniowych. Zdolności i wydajność modelu mają wysoki wynik w testach językowych. Pokazuje to, jak niezwykłe jest przyjęcie przez model podejścia zbliżonego do ludzkiego w obiektach, w których używane są różne języki.

Znaczenie GPT 3

Twórcy GPT 3 wprowadzili ten model językowy za pomocą danych szkoleniowych z wielu języków. GPT 3 jest również udanym modelem, który nie tylko wykonuje zadania językowe, ale również zapewnia rozwiązania problemów rozumowania, takich jak arytmetyka.
Na przykład, można znaleźć 100% dokładny wynik z dwucyfrowym odejmowaniem i problemami z dodawaniem. Modele o mniejszej złożoności mogą zapewnić tylko 60% dokładności, ponieważ zawierają mniej parametrów. Jednakże, GPT 3 może rozwiązać złożone problemy arytmetyczne. To sprawia, że model ten jest bardziej skomplikowany niż konkurencyjny. Pomaga on również w rozwiązywaniu problemów wykraczających poza jego możliwości szkoleniowe, ponieważ zawiera algorytm uczenia maszynowego.
Oznacza to, że możemy zwiększyć wydajność tego modelu językowego poprzez zwiększenie jego wielkości i ilości danych wejściowych. Obecnie łączna wydajność modelu wynosi około 175B parametrów do wykonywania różnych zadań. Porównując parametr zwiększony w GPT 2 do GPT 3, możemy założyć, że wydajność modelu GPT 4 byłaby jeszcze większa.

Wniosek

GPT 3 to oparty na języku model zdolny do generowania tekstów za pomocą algorytmów, które wykonują różne zadania, zbierając dane ze zbiorów danych szkoleniowych. GPT 3 może wykonywać wiele czynności, które obejmują struktury językowe, takie jak pisanie esejów, pytania i odpowiedzi, tłumaczenia, długie podsumowania tekstu i kodowanie komputerowe.
GPT 3 zawiera algorytm uczenia maszynowego, który zawiera sieć neuronową. Te sieci neuronowe zbierają dane szkoleniowe jako dane wejściowe i generują możliwą kombinację słów jako dane wyjściowe w kontekście, czyniąc z tego model przewidywania językowego. Model ten jest rodzajem uczenia maszynowego bez nadzoru, ponieważ nie stwierdza, czy odpowiedź jest dobra czy zła. Proces ważenia sieci neuronowej tego modelu sprawia, że jest to jedna z najlepszych i ogromnych technologii, jaką każdy stworzył jako model językowy. Obecnie model ten jest w wersji beta i posiada API plug and play. Oznacza to, że gdy tylko model zostanie udostępniony publicznie, może on sprostać różnym poważnym wyzwaniom dla naszej organizacji.