GPT-1 do GPT-4: vsak od modelov GPT OpenAI je razložen in primerjan

OpenAI je naredil pomemben napredek pri obdelavi naravnega jezika (NLP) s svojimi modeli GPT. Od GPT-1 do GPT-4 so bili ti modeli v ospredju vsebin, ustvarjenih z umetno inteligenco, od ustvarjanja proze in poezije do chatbotov in celo kodiranja.

Toda kakšna je razlika med posameznimi modeli GPT in kakšen je njihov vpliv na področje NLP?

Kaj so generativni vnaprej pripravljeni transformatorji?

Generativni vnaprej pripravljeni transformatorji (GPT) so vrsta modela strojnega učenja, ki se uporablja za naloge obdelave naravnega jezika. Ti modeli so vnaprej usposobljeni na ogromnih količinah podatkov, kot so knjige in spletne strani, da ustvarijo kontekstualno relevanten in semantično koherenten jezik.

Preprosteje povedano, GPT so računalniški programi, ki lahko ustvarijo besedilo, podobno človeku, ne da bi bili za to izrecno programirani. Posledično jih je mogoče natančno nastaviti za vrsto nalog obdelave naravnega jezika, vključno z odgovarjanjem na vprašanja, prevajanjem jezika in povzemanjem besedila.

Torej, zakaj so GPT pomembni? GPT predstavljajo pomemben preboj v obdelavi naravnega jezika, saj omogočajo strojem razumevanje in ustvarjanje jezika z izjemno tekočnostjo in natančnostjo. Spodaj raziskujemo štiri modele GPT, od prve različice do najnovejšega GPT-4, ter preučujemo njihovo zmogljivost in omejitve.

GPT-1

GPT-1 je leta 2018 izdal OpenAI kot svojo prvo ponovitev jezikovnega modela, ki uporablja arhitekturo Transformer. Imel je 117 milijonov parametrov, kar je bistveno izboljšalo prejšnje najsodobnejše jezikovne modele.

Ena od prednosti GPT-1 je bila njegova sposobnost ustvarjanja tekočega in koherentnega jezika ob pozivu ali kontekstu. Model je bil učen na kombinaciji dveh nizov podatkov: Common Crawl, ogromen nabor podatkov spletnih strani z milijardami besed, in nabor podatkov BookCorpus, zbirka več kot 11.000 knjig različnih žanrov. Uporaba teh raznolikih naborov podatkov je GPT-1 omogočila razvoj močnih sposobnosti jezikovnega modeliranja.

Medtem ko je bil GPT-1 pomemben dosežek v obdelava naravnega jezika (NLP), je imel določene omejitve. Na primer, model je bil nagnjen k ustvarjanju ponavljajočega se besedila, še posebej, ko je prejel pozive zunaj obsega njegovih podatkov o usposabljanju. Prav tako ni uspel razmišljati o več obratih dialoga in ni mogel slediti dolgoročnim odvisnostim v besedilu. Poleg tega sta bila njegova kohezija in tekočnost omejena le na krajša besedilna zaporedja, daljši odlomki pa bi bili brez kohezije.

Kljub tem omejitvam je GPT-1 postavil temelje za večje in zmogljivejše modele, ki temeljijo na arhitekturi Transformer.

GPT-2

GPT-2 je leta 2019 izdal OpenAI kot naslednika GPT-1. Vseboval je osupljivih 1,5 milijarde parametrov, precej večjih od GPT-1. Model je bil usposobljen na veliko večjem in bolj raznolikem naboru podatkov, ki združuje Common Crawl in WebText.

Ena od prednosti GPT-2 je bila njegova sposobnost ustvarjanja koherentnih in realističnih zaporedij besedila. Poleg tega bi lahko ustvaril odzive, podobne človeškim, zaradi česar bi bil dragoceno orodje za različne naloge obdelave naravnega jezika, kot sta ustvarjanje vsebine in prevajanje.

Vendar GPT-2 ni bil brez omejitev. Boril se je z nalogami, ki so zahtevale kompleksnejše sklepanje in razumevanje konteksta. Medtem ko je GPT-2 blestel pri kratkih odstavkih in delčkih besedila, mu ni uspelo ohraniti konteksta in koherencije v daljših odlomkih.

Te omejitve so utrle pot za razvoj naslednje ponovitve modelov GPT.

GPT-3

Modeli obdelave naravnega jezika so z izdajo GPT-3 leta 2020 naredili eksponentne skoke. S 175 milijardami parametrov je GPT-3 več kot 100-krat večji od GPT-1 in več kot desetkrat večji od GPT-2.

GPT-3 se usposablja na različnih virih podatkov, vključno z BookCorpus, Common Crawl in Wikipedia, med drugim. Podatkovni nizi obsegajo skoraj bilijon besed, kar GPT-3 omogoča ustvarjanje prefinjenih odgovorov na širok nabor nalog NLP, tudi brez zagotavljanja predhodnih primerov podatkov.

Ena od glavnih izboljšav GPT-3 v primerjavi s prejšnjimi modeli je njegova sposobnost generiranja koherentnega besedila, pisanja računalniške kode in celo ustvarjanja umetnosti. Za razliko od prejšnjih modelov GPT-3 razume kontekst danega besedila in lahko ustvari ustrezne odzive. Sposobnost izdelave naravno zvenečega besedila ima velike posledice za aplikacije, kot so klepetalni roboti, ustvarjanje vsebine in prevajanje jezikov. En tak primer je ChatGPT, pogovorni bot z umetno inteligenco, ki skoraj čez noč prišel iz obskurnosti v slavo.

Čeprav lahko GPT-3 naredi nekaj neverjetnih stvari, ima še vedno pomanjkljivosti. Na primer, model lahko vrne pristranske, netočne ali neustrezne odgovore. Ta težava nastane, ker je GPT-3 usposobljen za ogromne količine besedila, ki morda vsebuje pristranske in netočne informacije. Obstajajo tudi primeri, ko model ustvari popolnoma nepomembno besedilo za poziv, kar kaže, da ima model še vedno težave z razumevanjem konteksta in znanja o ozadju.

Zmogljivosti GPT-3 so sprožile tudi pomisleke glede etičnih posledic in možna zloraba tako močnih jezikovnih modelov. Strokovnjake skrbi možnost, da bi se model uporabil za zlonamerne namene, kot je ustvarjanje lažnih novic, e-poštnih sporočil z lažnim predstavljanjem in zlonamerne programske opreme. Pravzaprav smo že videli kriminalci uporabljajo ChatGPT za ustvarjanje zlonamerne programske opreme.

OpenAI je izdal tudi izboljšano različico GPT-3, GPT-3.5, preden je uradno predstavil GPT-4.

GPT-4

GPT-4 je najnovejši model v seriji GPT, predstavljen 14. marca 2023. To je pomemben korak naprej v primerjavi s prejšnjim modelom GPT-3, ki je bil že impresiven. Medtem ko posebnosti podatkov o usposabljanju in arhitekture modela niso uradno objavljene, zagotovo gradi na prednostih GPT-3 in presega nekatere njegove omejitve.

GPT-4 je ekskluziven za uporabnike ChatGPT Plus, vendar je omejitev uporabe omejena. Do njega lahko dostopate tudi tako, da se pridružite čakalni listi GPT-4 API, kar lahko traja nekaj časa zaradi velike količine aplikacij. Vendar pa je najlažji način, da dobite GPT-4 z uporabo storitve Microsoft Bing Chat. Je popolnoma brezplačen in ni vam treba vpisati se v čakalni seznam.

Izjemna lastnost GPT-4 so njegove multimodalne zmogljivosti. To pomeni, da lahko model zdaj sprejme sliko kot vhod in jo razume kot besedilni poziv. Na primer, med prenosom GPT-4 v živo je inženir OpenAI modelu dodal sliko ročno narisane makete spletnega mesta in model je presenetljivo zagotovil delujočo kodo za spletno mesto.

Model prav tako bolje razume zapletene pozive in kaže zmogljivost na človeški ravni pri več profesionalnih in tradicionalnih merilih. Poleg tega ima večje kontekstno okno in velikost konteksta, ki se nanaša na podatke, ki jih lahko model obdrži v svojem pomnilniku med sejo klepeta.

GPT-4 premika meje tega, kar je trenutno mogoče z orodji AI, in verjetno bo imel aplikacije v številnih panogah. Vendar, kot pri vsaki zmogljivi tehnologiji, obstajajo pomisleki glede morebitne zlorabe in etične implikacije tako močnega orodja.

Potovanje skozi jezikovne modele GPT

Modeli GPT so revolucionirali področje umetne inteligence in odprli nov svet možnosti. Poleg tega so zaradi samega obsega, zmogljivosti in kompleksnosti teh modelov postali neverjetno uporabni za širok spekter aplikacij.

Vendar, kot pri vsaki tehnologiji, obstajajo možna tveganja in omejitve, ki jih je treba upoštevati. Sposobnost teh modelov, da ustvarijo zelo realistično besedilo in delujočo kodo, vzbuja pomisleke glede morebitne zlorabe, zlasti na področjih, kot sta ustvarjanje zlonamerne programske opreme in dezinformacije.

Ne glede na to, ko se bodo modeli GPT razvijali in postajali bolj dostopni, bodo imeli pomembno vlogo pri oblikovanju prihodnosti AI in NLP.