ChatGPT podbiła świat szturmem dzięki wymownym, ludzkim reakcjom wspomaganym za kulisami przez zaawansowaną sztuczną inteligencję. W szczególności swoje możliwości w zakresie języka naturalnego zawdzięcza rodzinie modeli zwanych Generative Pretrained Transformers (GPT) opracowany przez firmę badawczą OpenAI.
W tym poście wyjaśnimy, jak działają te modele transformatorów i jakie możliwości umożliwiają ChatGPTimponująca wydajność.
GPT – podstawowe modele NLP
Na wysokim poziomie modele GPT są potężnymi „modelami podstawowymi” przeznaczonymi do zadań związanych z językiem naturalnym, takich jak generowanie tekstu.
Oni są pierwsi wstępnie przeszkolony na ogromnych korpusach tekstowych – pochłaniających nawet setki miliardów słów ze źródeł takich jak strony internetowe, książki i Wikipedia. Pozwala to GPT na dogłębną analizę wzorców w ludzkim języku.
Po wstępnym przeszkoleniu modele mogą być dopracowane na bardziej szczegółowych zbiorach danych, aby dostosować swoje możliwości. Na przykład jeden z kluczowych celów dostrajania dla ChatGPT była umiejętność konwersacji – pozwalająca na ciągły dialog oparty na faktach.
W kolejnych wersjach OpenAIModele GPT stały się znacznie bardziej zaawansowane, ponieważ większe zbiory danych i moc obliczeniowa rozszerzyły to, co było możliwe.
Wewnątrz GPT: Architektura transformatorowa
Pod maską modele GPT wykorzystują architekturę głębokiego uczenia się opartą na uwadze, znaną jako transformator.
Transformatory stanowiły przełom w przetwarzaniu języka naturalnego, przewyższając starsze metody w zadaniach takich jak tłumaczenie wymagające zrozumienia kontekstu słów. Ich kluczowe innowacje:
- Warstwy samouwagi przeanalizuj, jak każde słowo odnosi się do siebie w zdaniu
- Dzięki temu modele transformatorów, takie jak GPT, mogą dogłębnie zrozumieć skomplikowane relacje w tekście, a nie przetwarzać je sekwencyjnie
Podczas wstępnego uczenia architektura transformatora GPT pozwala odkryć z jego ogromnych zbiorów danych bardzo złożone wzorce kontekstowe obecne w ludzkim języku.
Następnie podczas dostrajania dla aplikacji takich jak ChatGPTmodel podstawowy może generować nowe, spójne, znaczące zdania pasujące do wyuczonych struktur.
GPT-3.5: Inicjał ChatGPT Fundacja
Pierwsza wersja służyła do zasilania ChatGPT była GPT-3.5, rozszerzony wariant GPT-3.
Sam GPT-3 zadziwił świat, kiedy został wprowadzony na rynek w 2020 roku ze względu na jakość, spójność i kreatywność swoich wyników.
Opierając się na możliwościach GPT-3 i niestandardowym dostrajaniu możliwości konwersacyjnych, GPT-3.5 obsługuje ChatGPTimponująco płynna funkcjonalność dialogu.
GPT-4: 2–5 razy większe możliwości, 98% mniej mocy obliczeniowej
Jednakże, zgodnie z najnowocześniejszą sztuczną inteligencją, iteracje GPT szybko postępują. Ostatnio, OpenAI odsłoniła najnowszą GPT-4 który podobno jest 2–5 razy lepszy w przypadku większości zadań językowych, a jednocześnie wymaga o 98% mniej mocy obliczeniowej.
Wykorzystanie GPT-4 mogłoby na to pozwolić ChatGPT aby osiągnąć nowy poziom w zakresie wskaźników, takich jak jakość wydruku, dokładność merytoryczna, głębia dialogów i inne.
A model pociągu z fundamentami transformatora prawdopodobnie będzie stąd przyspieszał. Biorąc pod uwagę dalsze skalowanie danych i obliczeń spodziewane w przyszłych wersjach GPT, emocje są duże w związku z tym, co wkrótce może stać się możliwe.
Pomijając jednak nowatorskie możliwości, ostrożna interpretacja tych modeli pozostaje ważna – mają one godne uwagi ograniczenia pomimo szumu wokół ich wyników. Odpowiedzialny rozwój może jednak umożliwić powstanie niezwykle korzystnych zastosowań.
Więc uważaj na tę przestrzeń! Prawdopodobnie wciąż dopiero zarysowujemy powierzchnię tego, co ostatecznie może osiągnąć potężna, a jednocześnie bezpieczna sztuczna inteligencja.