Человечество всегда интересовалось развитием технологий с тех пор, как они зародились 3 миллиона лет назад с изобретением каменных орудий труда. Перенесемся в наши дни, технологии развивались экспоненциально, а остальное уже история. Даже в этот период времени технический мир дошел до разработки чего-то столь же сложного, как искусственный интеллект (ИИ). Такую реализацию можно найти в языковой модели, известной как GPT. Что такое GPT и как он работает в реальной жизни? В этой статье мы углубимся в его применение.

Generative Pre-Trained Transformer 3 (GPT-3) — это языковая модель нейронной сети, которая использует глубокое обучение для генерации текстов на основе заданного ввода. Разработанный OpenAI в своей третьей итерации в серии, он привлек значительное внимание благодаря своим замечательным возможностям в понимании и генерации естественного языка. По сути, пользователь вводит в модель небольшой объем текста, а GPT генерирует большой объем текста в виде абзаца на основе информации, извлеченной из доступных общедоступных наборов данных.

Понимание GPT-3

Архитектура GPT-3 построена на преобразователях — революционной модели нейронной сети, предназначенной для обработки естественного языка. Эти преобразователи будут использовать механизм внимания, чтобы фиксировать дальние зависимости между словами в предложении, что позволит им понять взаимосвязь между каждым словом. Этот механизм внимания позволяет модели присваивать каждому слову в предложении разный вес, подчеркивая наиболее важные слова для понимания смысла всего предложения. Архитектура GPT-3 дополнительно расширяет возможности этого мощного механизма внимания, позволяя обрабатывать огромные объемы текстовых данных и генерировать ответы, соответствующие контексту.

Нейронная сеть глубокого обучения GPT-3 имеет более 175 миллиардов параметров машинного обучения. Для сравнения, самой большой обученной языковой моделью до GPT-3 была модель Microsoft Turing Natural Language Generation (NLG), которая имела 10 миллиардов параметров. По состоянию на начало 2021 года GPT-3 является крупнейшей из когда-либо созданных нейронных сетей. В результате GPT-3 лучше, чем любая предыдущая модель, для создания текста, который достаточно убедителен, чтобы реалистично имитировать его так близко, как это сделал бы человек.

Впечатляющие возможности

Оснащенный широким диапазоном возможностей и впоследствии улучшающийся с течением времени, GPT-3 может делать так много вещей. Он может создавать что угодно с текстовой структурой, не ограничиваясь только текстом на человеческом языке, но также может генерировать текстовую сводку и даже программный код.

Одним из наиболее ярких примеров реализации GPT-3 является языковая модель ChatGPT. ChatGPT — это вариант модели GPT-3, оптимизированный для человеческого диалога, то есть он может задавать уточняющие вопросы, признавать допущенные ошибки и оспаривать неверные утверждения. ChatGPT был открыт для публики во время предварительного исследования для сбора отзывов пользователей. ChatGPT был разработан частично для того, чтобы уменьшить вероятность вредоносных или ложных ответов.

Другим распространенным примером является Dall-E. Dall-E — это нейронная сеть, генерирующая изображения с помощью ИИ, построенная на версии GPT-3 с 12 миллиардами параметров. Dall-E был обучен на наборе данных пар текст-изображение и может генерировать изображения из текстовых подсказок, отправленных пользователем. ChatGPT и Dall-E были разработаны OpenAI.

Интересно, что GPT-3 применим и в сфере здравоохранения, где в одном из исследований в 2022 году GPT-3 изучался для помощи в диагностике деменции и языковых нарушений в речи пациентов.

Ограничения

Хотя GPT-3 очень большой и мощный, у него есть несколько ограничений, связанных с его использованием.

  • Предварительное обучение. GPT-3 не обучается постоянно. Он был предварительно обучен, то есть у него нет постоянной долговременной памяти, которая учится при каждом взаимодействии.
  • Ограниченный размер ввода. Архитектуры трансформатора (включая GPT-3) имеют ограниченный входной размер. Пользователь не может предоставить много текста в качестве ввода для вывода, что может ограничить некоторые приложения. GPT-3 имеет ограничение на скорость около 2048 токенов (примерно 1500 слов).
  • Много времени вывода. GPT-3 также страдает от медленного вывода, поскольку модели требуется много времени для получения результатов.
  • Отсутствие объяснимости. GPT-3 склонен к тем же проблемам, с которыми сталкиваются многие нейронные сети. Неспособность объяснить и интерпретировать, почему определенные входные данные приводят к определенным результатам.
  • Этические соображения. Как языковая модель ИИ, GPT-3 подвержен дезинформации и поддельным новостям, что приводит к вводящей в заблуждение информации. GPT-3 также может унаследовать предвзятое мнение с данными, на которых они обучаются.

Будущие перспективы

OpenAI и другие компании работают над еще более мощными моделями. OpenAI планирует более крупные и более предметно-ориентированные версии своих моделей, обученных различным и более разнообразным типам текста.

Нельзя отрицать, что GPT-3 будет продолжать развиваться в будущем, и его применение может выйти за рамки других областей, таких как образование, поддержка клиентов или даже творческое письмо. Однако эксклюзивная лицензия Microsoft создает проблемы для тех, кто хочет внедрить эти возможности в свои приложения. Microsoft обсудила включение версии ChatGPT в такие приложения, как Word, PowerPoint и Microsoft Power Apps.

Неясно, как именно GPT-3 будет развиваться в будущем, но вполне вероятно, что он продолжит находить применение в реальном мире и будет встроен в различные приложения для генеративного ИИ.

Спасибо, что уделили время чтению этой статьи! Я надеюсь, что вы найдете эту статью полезной для тех, кто занимается языковыми моделями!