Generative Pre-trained Transformer 3 (GPT-3) — это языковая модель, основанная на глубоком обучении, которая генерирует человекоподобный текст.

GPT-3 требует небольшого объема входного текста для создания больших объемов релевантного и сложного машинного текста, такого как код, рассказы, стихи и т. д.

Вот почему это стало такой модной темой в обработке естественного языка.

В этой статье я дам определение GPT-3, а также расскажу о его применении и значении.

Продолжайте читать, чтобы узнать о его приложениях и о том, как он работает.

И. О GPT 3:

GPT-3 — это модель машинного обучения, описывающая себя как дружелюбного, самообучающегося, думающего и пишущего робота, который может учиться и совершенствоваться в выполнении задач без явного программирования для этого.

Open AI выпустила GPT-3 в 2020 году как лучший и более крупный преемник своей предыдущей языковой модели (LM) GPT-2.

С точки зрения создания текста, который кажется написанным человеком, GPT-3 превосходит все предыдущие модели.

С более чем 175 миллиардами параметров машинного обучения это самая большая нейронная сеть из когда-либо созданных, а самой большой обученной языковой моделью до GPT-3 была модель Microsoft Turing NLG, которая имела 10 миллиардов параметров.

II. Варианты использования

Одним из основных компонентов NLP является генерация естественного языка, которая фокусируется на создании естественного текста на человеческом языке. Но создавать удобочитаемый контент сложно для машин, которые не знакомы со сложностями и нюансами языка.

1 – Кодирование и обобщение

GPT-3 может генерировать любую текстовую структуру, а не только текст на человеческом языке. Он также может автоматически генерировать текстовые сводки и даже программный код.

Copilot, основанный на GPT-3, используется разработчиками для написания кода (он генерирует 40% вновь написанного кода).

2- Написание

GPT-3 был обучен генерировать реалистичный человеческий текст из интернет-текста, чтобы создавать статьи, истории, новостные репортажи и диалоги.

3 – Автоматизированные диалоги

GPT-3 также используется для автоматизированных диалоговых задач, таких как ответ на любой текст, который человек вводит в компьютер, новым фрагментом текста, соответствующим контексту.

4- Управление рисками

GPT-3 используется для автоматического создания оценок риска на основе названия риска, причин, средств предотвращения, последствий и воздействия, средств восстановления и смягчения последствий и других факторов.

5- Транскрипции

GPT-3 можно использовать для автоматического суммирования протоколов совещаний.

6 – Дизайн игры

GPT-3 можно использовать в дизайне игр, где разработчики используют голосовые команды, отправляемые в GPT-3, чтобы помочь им создавать и проектировать объекты дополненной реальности.

III. Небольшое обучение

Небольшое обучение — это практика подачи в модель машинного обучения небольшого количества обучающих данных, чтобы делать прогнозы.

Хорошо известно, что стандартные методы тонкой настройки требуют большого количества данных для обучения, чтобы предварительно обученная модель точно адаптировалась к задачам.

С другой стороны, в НЛП можно использовать поэтапное обучение с языковыми моделями, предварительно обученными на больших наборах данных.

И после обучения на некоторых примерах эти модели могут понимать связанные и ранее неизвестные задачи.

VI. Безупречное обучение

Обучение с нулевым выстрелом (ZSL) — это процесс обучения модели тому, чему она не была специально обучена.

Необходимо предоставить какой-то дескриптор для неизвестного класса, чтобы модель могла предсказать этот класс без обучающих данных.

Однако разные нулевые методы могут иметь разные правила для разрешенных типов дескрипторов классов, поэтому очень важно предоставить соответствующий контекст для получения точных результатов.

V-ChatGPT

ChatGPT — это чат-бот на базе искусственного интеллекта, который использует контекст разговора, чтобы научить НЛП общаться с людьми.

Он предназначен для понимания естественного языка и соответствующего реагирования, облегчая пользователям общение с компьютерами.

Важность ChatGPT:

  • Создание сложных чат-ботов, которые могут предоставлять подробную информацию или выполнять задачи.
  • Предоставление персонализированных рекомендаций, основанных на потребностях пользователей.
  • Экономия времени и усилий за счет автоматизации простых задач.
  • Быстро и точно отвечаю на вопросы.

VI. Преимущества GPT-3

Наиболее очевидным преимуществом GPT-3 является то, что он может генерировать большие объемы текста, что делает создание текстового контента более простым и эффективным.

Обычно это полезно в ситуациях, когда наличие человека под рукой для создания вывода текста нецелесообразно или неэффективно, или когда требуется автоматическое создание текста, который выглядит как человек.

Его можно использовать, среди прочего, для перевода языков, написания эссе, обобщения текста и ответов на вопросы.

GPT-3 — не первая модель, ориентированная на генерацию естественного языка и преобразование данных в человекоподобный язык, но в настоящее время она является наиболее эффективной.

Он невероятен не только своими многочисленными приложениями, но и тем, что демонстрирует мощь искусственного интеллекта и предлагает ранний взгляд на будущие возможности.

GPT-3 не свободен от недостатков и ограничений, но это шаг вперед в области НЛП, связанной со способностью машин понимать, реагировать или воспроизводить человекоподобный язык.

VI. Недостатки GPT-3

Основная проблема GPT-3 в том, что он не может постоянно обучаться. Поскольку он был предварительно обучен, у него нет постоянной долговременной памяти, которая учится при каждом взаимодействии.

Кроме того, GPT-3 не может объяснить и интерпретировать, почему определенные входные данные приводят к определенным выходным данным, что является ограничением, общим для всех нейронных сетей.

Заключение

GPT-3 может понимать текст и писать как человек, что открывает практически безграничные возможности для его применения.

Однако он далек от совершенства, поэтому OpenAI планирует создавать более крупные, менее ограниченные и более предметно-ориентированные версии своих моделей для более широкого диапазона текстов, а также с большим количеством вариантов использования и приложений.