Co oznacza skrót GPT? ChatGPT 4
Generatywne Pre-trenowane Transformatory (GPT)
Generatywne Pre-trenowane Transformatory (GPT) są typem dużych modeli języka (LLM) i wybitnym frameworkiem dla generatywnej sztucznej inteligencji. Koncepcję i pierwszy taki model wprowadziło w 2018 roku amerykańskie stowarzyszenie sztucznej inteligencji OpenAI. Modele GPT są sztucznymi sieciami neuronowymi, które są oparte na architekturze transformatora, pre-trenowane na dużych zbiorach nienadzorowanego tekstu, i są w stanie generować nową, ludzką treść.
OpenAI wydało bardzo wpływowe modele fundamentów GPT, które zostały sekwencyjnie ponumerowane, tworząc serię „GPT-n”. Każdy z nich był znacznie bardziej zdolny niż poprzedni, dzięki zwiększonej wielkości (liczbie parametrów do trenowania) i szkoleniu. Najnowszy z nich, GPT-4, został wydany w marcu 2023 roku. Takie modele stały się podstawą dla bardziej specyficznych systemów GPT, w tym modeli doszlifowanych do wykonywania instrukcji, które z kolei zasilają usługę chatbot ChatGPT.
Historia i ewolucja modeli GPT
Generatywne pre-trenowanie (GP) było długo ustanowioną koncepcją w zastosowaniach uczenia maszynowego, ale architektura transformatora nie była dostępna aż do 2017 roku, kiedy to została wynaleziona przez Google. Ten rozwój doprowadził do pojawienia się dużych modeli języka, takich jak BERT w 2018 roku i XLNet w 2019 roku, które były pre-trenowane transformatorami (PT), ale nie były zaprojektowane do generowania (były „tylko enkodery”).
Przed architekturami opartymi na transformatorach, najlepiej prezentujące się modele NLP (przetwarzanie języka naturalnego) często wykorzystywały uczenie nadzorowane z dużych ilości ręcznie oznakowanych danych. Zależność od uczenia nadzorowanego ograniczała ich użytkowanie na zestawach danych, które nie były dobrze oznakowane, a także czyniła niezwykle kosztowne i czasochłonne szkolenie bardzo dużych modeli języka.
Podejście pół-nadzorowane, które OpenAI zastosowało do stworzenia systemu generatywnego na dużą skalę – i było pierwsze, które zrobiło to z modelem transformatora – obejmowało dwa etapy: nienadzorowany generatywny etap „pre-trenowania” do ustawienia początkowych parametrów przy użyciu celu modelowania języka, i nadzorowany dyskryminacyjny etap „doszlifowania” do dostosowania tych parametrów do konkretnego zadania.
Modele fundamentów GPT
Modele fundamentów to modele AI trenowane na szerokim zakresie danych w takim stopniu, że mogą być dostosowywane do szerokiego zakresu zadań poniższych strumieni.
Najważniejsze modele fundamentów GPT pochodzą z serii GPT-n OpenAI. Najnowszym z nich jest GPT-4, dla którego OpenAI odmówiło opublikowania rozmiaru czy szczegółów treningu (cytując „konkurencyjny krajobraz i implikacje bezpieczeństwa dużych modeli”
Kluczowe elementy przetwarzania języka naturalnego
ChatGPT to chatbot oparty na sztucznej inteligencji (AI), który wykorzystuje przetwarzanie języka naturalnego (NLP) do tworzenia dialogów o charakterze ludzkim. Model języka potrafi odpowiadać na pytania oraz generować różne rodzaje treści pisanych, takie jak artykuły, posty na mediach społecznościowych, eseje, kod i e-maile.
Twórcy ChatGPT
ChatGPT został stworzony przez OpenAI – firmę badawczą zajmującą się AI – w listopadzie 2022 roku. OpenAI zostało założone przez grupę przedsiębiorców i badaczy, wśród których znaleźli się Elon Musk i Sam Altman, w 2015 roku. Microsoft jest jednym z najważniejszych inwestorów firmy. OpenAI jest również twórcą Dall-E, generatora sztuki AI.
Jak działa ChatGPT?
ChatGPT działa dzięki Generative Pre-trained Transformer, który wykorzystuje specjalistyczne algorytmy do znalezienia wzorców w sekwencjach danych. ChatGPT korzysta z modelu języka GPT-3, modelu uczenia maszynowego z siecią neuronową i trzeciej generacji Generative Pre-trained Transformer.
Rodzaje pytań, które użytkownicy mogą zadać ChatGPT
Użytkownicy mogą zadać ChatGPT różnorodne pytania, od prostych do bardziej skomplikowanych. Można zapytać np. „Jaki jest sens życia?” lub „W którym roku Nowy Jork stał się stanem?”. ChatGPT jest biegły w dziedzinach STEM i potrafi debugować lub pisać kod.
Różnorodne zastosowania ChatGPT
ChatGPT jest wszechstronny i może być używany do więcej niż tylko rozmów o charakterze ludzkim. Ludzie wykorzystali ChatGPT do:
- Kodowania programów komputerowych.
- Tworzenia muzyki.
- Pisanie e-maili.
- Streszczenia artykułów, podcastów lub prezentacji.
- Tworzenia postów na media społecznościowe.
- Tworzenia tytułów do artykułów.
- Rozwiązywania problemów matematycznych.
- Wyszukiwania słów kluczowych do optymalizacji pod kątem wyszukiwarek.
- Tworzenia artykułów, postów na blogach i quizów dla stron internetowych.
- Przeformułowywania istniejących treści dla innego medium, np. transkryptu prezentacji na post bloga.
Ograniczenia ChatGPT i jego dokładność
ChatGPT ma pewne ograniczenia:
- Nie rozumie w pełni złożoności języka ludzkiego. ChatGPT jest trenowany do generowania słów na podstawie wprowadzonego tekstu. Z tego powodu odpowiedzi mogą wydawać się powierzchowne i pozbawione prawdziwej wnikliwości.
- Brak wiedzy na temat danych i wydarzeń po 2021 roku. Dane treningowe kończą się treściami z 2021 roku. ChatGPT może dostarczyć niepoprawne informacje na podstawie danych, z których czerpie. Jeśli ChatGPT nie zrozumie pełni zapytania, może również dostarczyć niepoprawną odpowiedź.
Szkolenie i rozwój ChatGPT
ChatGPT jest częścią rodziny modeli języka generatywnego pre-trenowanego transformatora (GPT). Został on doszlifowany na ulepszonym GPT-3 OpenAI, znanym jako „GPT-3.5”. Proces szlifowania wykorzystuje zarówno uczenie nadzorowane, jak i uczenie przez wzmacnianie.
Wnioski
Mimo pewnych ograniczeń, ChatGPT i technologia stojąca za skrótem GPT to wyjątkowy przykład postępu w dziedzinie sztucznej inteligencji. Zrozumienie, jak działa i jakie ma możliwości, pozwala lepiej wykorzystać jego potencjał i zrozumieć, jak AI wpływa na nasz świat.