GPT 3 или генеративный предварительно подготовленный трансформатор включает в себя глубокие процессы обучения, и вы можете генерировать похожий на человека текст на выходе из этой языковой модели. GPT 3 стал очень популярным NLP или естественной языковой обработкой, которая помогает создавать истории, коды и стихи, отличные от текста.
GPT 3 – это новая и продвинутая технология, которая недавно вышла в мае 2020 года под названием Open AI. GPT 3 имеет расширенные и лучшие возможности, чем GPT 2. Он включает в себя 175 миллиардов параметров, которые можно обучить. Если сравнить GPT 3 с другими языковыми моделями, то эта модель – самая большая из всех. Ниже мы расскажем, как работает GPT 3 и почему он так важен. Это массивная языковая модель, которая обеспечивает прогнозирование словарного запаса, если вы вставите какой-нибудь вводимый текст.

Как работает GP 3?

Причина, по которой GPT 3 является генеративным, заключается в том, что нейронная сеть этой модели машинного обучения не реагирует положительно или отрицательно. Скорее, он генерирует правильные длинные последовательности текста в качестве результата, который подробно объясняет решение. Эта модель включает в себя начальные обучающие данные, которые производители вставляют в качестве исходных данных. Однако, эта модель может выполнять и специфические для домена задачи, не обладая при этом знаниями в этой области. Например, можно перевести решения на иностранные языки.
GPT 3, как языковая модель, прогнозирует возможности одного слова после понимания уже имеющегося текста. Алгоритм вычислит возможность следующего слова. Это явление является условной вероятностью слова.
Например, если Вы пишете предложение, которое начинается так: “Я делаю банановый коктейль, а самое главное, что мне нужно – это __________”, то Вы можете написать любое возможное слово в чистом виде, но самым подходящим и разумным словом будет банан. Слово “банан” в этом контексте будет иметь большую вероятность, чем любое другое слово. Модель предполагает, что термин “банан” будет иметь больше шансов оказаться в таком положении.

Нейронные сети GPT 3

При разработке нейронной сети этой модели на этапе обучения разработчик вставляет обширные примеры предложений и текстов. Нейронная сеть будет преобразовывать слова в различные числовые представления, называемые векторными для представления. Это помогает модели сжимать данные. Когда вы запрашиваете действительные данные, программа распаковывает их. Сжатие и распаковка данных развивает точные возможности программы для вычисления возможности слова.
После того, как модель завершит учебный процесс, она сможет вычислить возможное слово в контексте из обширной коллекции слов в своем наборе данных. Это поможет алгоритму предсказать точное слово, имеющее более высокие шансы на появление. Предположим, что вы засекаете слова по времени, и вскоре получите предложения по поводу этих слов. Это предсказывающее действие является умозаключением в машинном обучении.

Согласованность модели

Алгоритм модели создаст зеркальный эффект. Модель также предложит ритм и текстуру создаваемых вами задач. Например, вы можете найти ответы на вопросы. Предположим, если вы пишете историю, и хотите звучать как Шекспир, вы можете сгенерировать воображаемое название и создать историю, напоминающую синтаксис и ритм Шекспира. Эта последовательность примечательна из модели, которая работает сама по себе.
GPT постоянно производит возможные словосочетания и формы для различных задач, которые раньше никогда не производились, что делает эту модель технологией языка “несколько кадров”. Несмотря на то, что модель не прошла интенсивного обучения и включает в себя ограниченную информацию, вы можете выполнять различные задачи и комбинировать возможности слов. Более того, она также выполняет новые задачи, выходящие за рамки их возможностей. Теперь представьте себе, как будет работать программа, когда мы включим в нее больше обучающих данных. Способности и производительность модели имеют высокий балл в языковых тестах. Это показывает, насколько удивительно, что модель использует человекоподобный подход в объектах с разными языками.

Важность GPT 3

Разработчики GPT 3 внедрили эту языковую модель с помощью обучающих данных нескольких языков. GPT 3 также является успешной моделью, которая не только выполняет языковые задачи, но и предоставляет решения проблем логического мышления, таких как арифметика.
Например, можно найти 100% точный результат с двузначными вычитаниями и проблемами сложения. Модели с меньшей сложностью могут обеспечить только 60% точность, так как они содержат меньше параметров. Однако GPT 3 может решить сложные арифметические задачи. Это делает данную модель более сложной, чем у конкурентов. Она также помогает решать задачи, выходящие за рамки ее обучающих возможностей, так как включает в себя алгоритм машинного обучения.
Это означает, что мы можем увеличить производительность этой языковой модели за счет увеличения размера модели и ввода набора данных. В настоящее время суммарная производительность модели составляет около 175B параметров для выполнения различных задач. Сравнивая параметр, увеличенный в GPT 2 с GPT 3, можно предположить, что производительность модели GPT 4 будет еще выше.

Заключение

GPT 3 – это языковая модель, способная генерировать тексты с помощью алгоритмов, выполняющих различные задачи путем сбора данных из обучающих наборов данных. GPT 3 может выполнять множество видов деятельности, которые включают в себя языковые структуры, такие как написание эссе, вопросы и ответы, переводы, обобщение длинных текстов и компьютерное кодирование.
GPT 3 включает в себя алгоритм машинного обучения, который содержит нейронную сеть. Эти нейронные сети собирают обучающие данные в качестве входных и генерируют возможные словосочетания в качестве выходных в контексте, что делает эту модель прогнозирования языка. Эта модель является одним из видов неконтролируемого машинного обучения, так как она не позволяет сделать вывод, правильный ответ или неправильный. Процесс взвешивания нейронной сети в этой модели делает ее одной из лучших и огромных технологий, которую кто-либо создавал в качестве языковой модели. В настоящее время модель находится в формате бета-релиза и API plug and play. Это означает, что как только модель выйдет в публичный релиз, она сможет справиться с различными главными задачами для нашего организационного использования.