Что такое GPT?
Генеративные предобученные трансформеры, широко известные как GPT, представляют собой семейство моделей нейронных сетей, использующих архитектуру трансформеров и являющихся ключевым достижением в области искусственного интеллекта, с помощью которого работают генеративные приложения ИИ, такие как ChatGPT. Модели GPT дают приложениям возможность генерировать текст и контент (изображения, музыку и многое другое), похожий на созданный человеком, и отвечать на вопросы в разговорной манере. Организации из разных отраслей используют модели GPT и генеративный искусственный интеллект для ботов вопросов и ответов, краткого изложения текста, генерации контента и поиска.
Почему GPT так важен?
Модели GPT, в частности используемая в них архитектура трансформера, представляют собой значительный прорыв в исследованиях искусственного интеллекта. Появление моделей GPT стало переломным моментом в широком распространении машинного обучения, поскольку теперь эту технологию можно использовать для автоматизации и улучшения широкого спектра задач, начиная с перевода на язык и суммирования документов и заканчивая написанием постов в блогах, созданием веб-сайтов, визуальных эффектов, анимации, написанием кода, исследованием сложных тем и даже сочинением стихов. Ценность этих моделей заключается в их скорости и масштабе, в котором они могут работать. Например, если на исследование, написание и редактирование статьи по ядерной физике может потребоваться несколько часов, модель GPT может создать ее за считанные секунды. Модели GPT послужили толчком к исследованиям в области искусственного интеллекта, направленным на создание общего искусственного интеллекта, а это значит, что машины могут помочь организациям выйти на новый уровень производительности и переосмыслить свои приложения, а также опыт работы с клиентами.
Для чего используют модели GPT?
Модели GPT – это языковые модели общего назначения, которые могут выполнять широкий спектр задач: от создания оригинального контента до написания кода, суммирования текста и извлечения данных из документов.
Ниже приведены некоторые способы использования моделей GPT.
Создавайте контент для социальных сетей
Цифровые маркетологи с помощью искусственного интеллекта (ИИ) могут создавать контент для своих кампаний в социальных сетях. Например, они могут предложить модели GPT создать сценарий пояснительного видеоролика. Программное обеспечение для обработки изображений на базе GPT может создавать мемы, видео, маркетинговые тексты и другой контент из текстовых инструкций.
Конвертируйте текст в разные стили
Модели GPT генерируют текст в повседневном, юмористическом, профессиональном и других стилях. С помощью моделей профессионалы могут переписать определенный текст в другой форме. Например, юристы могут использовать модель GPT для превращения юридических копий в простые пояснительные примечания.
Пишите и изучайте код
Являясь языковыми моделями, модели GPT могут понимать и писать компьютерный код на различных языках программирования. Модели могут помогать учащимся, объясняя им компьютерные программы доступным языком. Кроме того, опытные разработчики могут использовать инструменты GPT для автоматического предложения соответствующих фрагментов кода.
Анализируйте данные
Модель GPT может помочь бизнес-аналитикам эффективно собирать большие объемы данных. Языковые модели ищут необходимые данные, рассчитывают и отображают результаты в таблице данных или электронной таблице. Некоторые приложения могут отображать результаты на диаграмме или создавать подробные отчеты.
Создавайте учебные материалы
Преподаватели могут использовать программное обеспечение на основе GPT для создания учебных материалов, таких как тесты и учебные пособия. Точно так же они могут использовать модели GPT для оценки ответов.
Создавайте интерактивных голосовых помощников
Благодаря моделям GPT можно создавать умных интерактивных голосовых помощников. В то время как многие чат-боты реагируют только на базовые устные подсказки, благодаря моделям GPT можно создавать чат-боты с возможностями диалогового ИИ. Кроме того, эти чат-боты могут общаться в устной форме, как и люди, в сочетании с другими технологиями искусственного интеллекта.
Как работает GPT?
Хотя модели GPT правильно называть искусственным интеллектом (ИИ), это очень общее определение. В частности, модели GPT представляют собой модели языкового прогнозирования на основе нейронных сетей, построенные на архитектуре трансформера. Они анализируют запросы на естественном языке, называемые подсказками, и предсказывают наилучший возможный ответ, основываясь на своем понимании языка.
Для этого модели GPT полагаются на знания, полученные после обучения работе с сотнями миллиардов параметров в огромных наборах языковых данных. Они могут учитывать контекст ввода и динамически обрабатывать различные части входных данных, чтобы генерировать длинные ответы, а не просто следующее слово в последовательности. Например, если попросить создать фрагмент контента, основанного на творчестве Шекспира, модель GPT делает это, запоминая и восстанавливая новые фразы и целые предложения с похожим литературным стилем.
Существуют разные типы нейронных сетей, например рекуррентные и сверточные. Модели GPT представляют собой нейронные сети трансформера. Архитектура нейронной сети трансформера использует механизмы самонаблюдения для концентрации внимания на различных частях входного текста во время каждого этапа обработки. Модель трансформера улавливает больше контекста и повышает производительность при решении задач обработки естественного языка (NLP). Она состоит из двух основных модулей, о которых мы расскажем далее.
Узнайте об обработке естественного языка (NLP) »
Кодировщик
Трансформеры предварительно обрабатывают входные текстовые данные в виде вложений, представляющих собой математические представления слова. При кодировании в векторном пространстве ожидается, что слова, расположенные ближе друг к другу, будут ближе по смыслу. Эти вложения обрабатываются компонентом кодировщика, который собирает контекстную информацию из последовательности ввода. Получив входные данные, блок кодирования сети трансформера разделяет слова на вкрапления и присваивает каждому из них вес. Веса – это параметры, указывающие на релевантность слов в предложении.
Кроме того, позиционные кодировщики дают возможность моделям GPT избежать двусмысленных значений, когда слово используется в других частях предложения. Например, позиционное кодирование позволяет модели трансформера различать семантические различия между следующими предложениями.
- Собака гонится за кошкой
- Кошка гонится за собакой
Таким образом, кодировщик обрабатывает входное предложение и генерирует векторное представление фиксированной длины, известное как встраивание. Это представление используется модулем дешифратора.
Дешифратор
Дешифратор использует векторное представление для прогнозирования требуемого выхода данных. В нем встроены механизмы самонаблюдения, позволяющие сосредоточиться на различных частях входного сигнала и предположить подходящий выходной сигнал. С помощью сложных математических методов дешифратор может оценить несколько различных выходных сигналов и предсказать наиболее точный из них.
По сравнению со своими предшественниками, такими как рекуррентные нейронные сети, трансформеры более пригодны для параллелизации, поскольку они не обрабатывают слова последовательно по одному за раз, а одновременно обрабатывают весь входной сигнал во время цикла обучения. Благодаря этому, а также тысячам часов, потраченных инженерами на точную настройку и обучение моделей GPT, они способны давать беглые ответы практически на любые ваши запросы.
Как обучали модель GPT-3?
В опубликованной научной статье исследователи описали генеративное предварительное обучение как способность обучать языковые модели с немаркированными данными и получать точные прогнозы. Первая модель GPT, GPT-1, была разработана в 2018 году. Модель GPT-4 была представлена в марте 2023 года в качестве преемника GPT-3.
Модель GPT-3 была обучена с использованием более 175 миллиардов параметров или весов. Инженеры обучили ее на более чем 45 терабайтах данных из таких источников, как веб-тексты, Common Crawl, книги и «Википедия». До начала обучения среднее качество наборов данных улучшилось по мере перехода модели с версии 1 на версию 3.
Модель GPT-3 тренировали в режиме обучения с частичным наблюдением. Сначала инженеры машинного обучения снабдили модель глубокого обучения немаркированными обучающими данными. Модели GPT-3 следовало понимать предложения, разбивать их на части и перестраивать в новые предложения. Во время обучения без наблюдения GPT-3 самостоятельно пыталась добиться точных и реалистичных результатов. Затем инженеры машинного обучения уточняли результаты с помощью обучения под наблюдением. Этот процесс известен как обучение с подкреплением с обратной связью от человека (RLHF).
Вы можете использовать модели GPT без дополнительного обучения или настроить их на нескольких примерах для конкретной задачи.
Какие есть приложения, использующие GPT?
С момента своего появления модели GPT способствовали внедрению искусственного интеллекта в многочисленные приложения в различных отраслях промышленности. Ниже приведены некоторые примеры.
- Модели GPT можно использовать для анализа отзывов клиентов и их суммирования в понятный текст. Сначала вы можете собрать данные о настроении клиентов из таких источников, как опросы, обзоры и онлайн-чаты, а затем попросить модель GPT обобщить эти данные.
- С помощью моделей GPT можно обеспечить естественное общение виртуальных персонажей с игроками-людьми в виртуальной реальности.
- Модели GPT можно использовать, чтобы упростить поиск для сотрудников справочной службы. Они могут запрашивать базу знаний о продукте на разговорном языке, чтобы получить соответствующую информацию о продукте.
Как AWS может помочь вам запускать большие языковые модели, такие как GPT-3?
Amazon Bedrock — это самый простой способ создавать и масштабировать приложения с генеративным искусственным интеллектом на больших языковых моделях, также известных как базовые модели (FM), по аналогии с GPT-3. Amazon Bedrock предоставляет вам доступ через API к базовым моделям ведущих стартапов в области ИИ, включая AI21 Labs, Anthropic и Stability AI, а также к новейшему семейству базовых моделей Amazon – Amazon Titan. Благодаря бессерверной технологии Bedrock вы можете быстро приступить к работе, в частном порядке настроить базовые модели на основе собственных данных, легко интегрировать и внедрить их в свои приложения, используя знакомые вам инструменты и возможности AWS (в том числе интеграцию с такими функциями машинного обучения Amazon SageMaker, как эксперименты для тестирования различных моделей и конвейеры для управления базовыми моделями в масштабе) без необходимости управлять какой-либо инфраструктурой. Узнайте больше о разработке с использованием базовых моделей в Amazon Bedrock.