Сфера обработки естественного языка (NLP) коренным образом изменилась с появлением моделей Generative Pre-trained Transformer (GPT) от OpenAI. Эти модели обладают замечательными возможностями для выполнения различных задач НЛП без обучения с учителем.
Эти задачи НЛП включают в себя ответы на вопросы, обобщение текста и вывод текста. Они могут понять эти задачи с минимальными входными данными, и их производительность на уровне или даже выше, чем у традиционных моделей, обученных с помощью обучения с учителем.
В этой статье мы рассмотрим модели GPT и их способность расширять границы понимания естественного языка.
В документе «Улучшение понимания языка с помощью генеративного предварительного обучения (GPT-1)» представлен новый подход к задачам обработки естественного языка (NLP). Авторы предлагают, чтобы генеративную языковую модель сначала обучали на неразмеченных данных, а затем настраивали на примерах конкретных последующих задач. Этот метод, известный как генеративное предварительное обучение, направлен на устранение ограничений контролируемых моделей.
Подход к генеративному предварительному обучению состоит из трех компонентов:
- Неконтролируемое языковое моделирование
- Тонкая настройка под контролем
- Преобразования ввода для конкретных задач
GPT-1 продемонстрировал возможности генеративного предварительного обучения и позволил другим моделям изучить этот потенциал с большими наборами данных и большим количеством параметров.
Благодаря более обширному набору данных и параметров модель GPT-2 добилась значительных успехов в обработке естественного языка. Напротив, его способность суммирования текста нуждается в улучшении. Модель может легко справляться с несколькими задачами и передавать знания от одной задачи к другой.
Кроме того, GPT-2 показал лучшие результаты в последующих задачах, превзойдя современные модели в семи из восьми наборов данных языкового моделирования в нулевых настройках. Модель также повысила точность распознавания имен нарицательных и именованных сущностей и отлично справилась с задачами на понимание прочитанного.
OpenAI создал самую мощную языковую модель, которая требует минимальной тонкой настройки и всего нескольких демонстраций для понимания и выполнения задач. Эта модель может не только генерировать статьи, которые могут конкурировать с теми, что написаны людьми, но также может писать SQL-запросы и код без специального обучения. GPT-3 использует контекстное обучение и автоматическую передачу задач, чтобы сделать невозможное возможным.
Однако, несмотря на свои впечатляющие возможности, GPT-3 все еще имеет некоторые ограничения, такие как проблемы со связностью при создании длинных предложений. Существует также потенциальный риск неправильного использования, поскольку генерация текста, подобного человеческому, может привести к фишингу, рассылке спама или мошенничеству.
OpenAI готовится к запуску своей новейшей языковой модели GPT-4 на следующей неделе. Эта модель может генерировать не только текстовые ответы, но также видео и другие типы контента. Ожидается, что он превзойдет своего предшественника, ChatGPT, с точки зрения скорости и человеческих возможностей. Кроме того, OpenAI также разрабатывает мобильное приложение на базе GPT-4.
Пока нет официальной информации о том, будет ли GPT-4 интегрирован в поиск Bing, скорее всего, он будет использоваться в чате Bing. В настоящее время поиск Bing использует GPT-3 и GPT-3.5, а также их сверхбыструю запатентованную технологию Prometheus, чтобы давать вам ответы в режиме реального времени.
Эволюция моделей GPT показала потенциал обработки языка ИИ и его влияние на различные отрасли. По мере дальнейшего совершенствования эти модели потенциально могут революционизировать то, как мы взаимодействуем с технологиями и окружающим миром.
