GPT-1 - GPT-4: Jokainen OpenAI: n GPT-malleista selitetty ja verrattu

OpenAI on edistynyt merkittävästi luonnollisen kielen käsittelyssä (NLP) GPT-malliensa avulla. GPT-1:stä GPT-4:ään nämä mallit ovat olleet tekoälyn luoman sisällön eturintamassa proosan ja runouden luomisesta chatboteihin ja jopa koodaukseen.

Mutta mitä eroa on kunkin GPT-mallin välillä, ja mikä on niiden vaikutus NLP-kenttään?

Mitä ovat generatiiviset esikoulutetut muuntajat?

Generatiiviset esikoulutetut muuntajat (GPT) ovat eräänlainen koneoppimismalli, jota käytetään luonnollisen kielen käsittelytehtäviin. Nämä mallit ovat valmiiksi koulutettuja käyttämään valtavia tietomääriä, kuten kirjoja ja verkkosivuja, luomaan kontekstuaalisesti relevanttia ja semanttisesti yhtenäistä kieltä.

Yksinkertaisemmin sanottuna GPT: t ovat tietokoneohjelmia, jotka voivat luoda ihmisen kaltaista tekstiä ilman, että niitä on erikseen ohjelmoitu tekemään niin. Tämän seurauksena niitä voidaan hienosäätää erilaisiin luonnollisen kielen käsittelytehtäviin, mukaan lukien kysymyksiin vastaaminen, kielen kääntäminen ja tekstin yhteenveto.

Joten miksi GPT: t ovat tärkeitä? GPT: t edustavat merkittävää läpimurtoa luonnollisen kielen käsittelyssä, minkä ansiosta koneet voivat ymmärtää ja luoda kieltä ennennäkemättömällä sujuvuudella ja tarkkuudella. Alla tutkimme neljää GPT-mallia ensimmäisestä versiosta uusimpaan GPT-4:ään ja tarkastelemme niiden suorituskykyä ja rajoituksia.

GPT-1

OpenAI julkaisi GPT-1:n vuonna 2018 ensimmäisenä Transformer-arkkitehtuuria käyttävän kielimallin iteraationa. Siinä oli 117 miljoonaa parametria, mikä paransi merkittävästi aikaisempia huippuluokan kielimalleja.

Yksi GPT-1:n vahvuuksista oli sen kyky tuottaa sujuvaa ja yhtenäistä kieltä, kun sille annettiin kehote tai konteksti. Malli koulutettiin kahden tietojoukon yhdistelmällä: Yleinen indeksointi, valtava tietojoukko miljardeja sanoja sisältäviä verkkosivuja, ja BookCorpus-tietojoukko, kokoelma yli 11 000 kirjaa eri genreistä. Näiden erilaisten tietojoukkojen käyttö antoi GPT-1:lle mahdollisuuden kehittää vahvoja kielimallinnuskykyjä.

Vaikka GPT-1 oli merkittävä saavutus vuonna luonnollisen kielen käsittely (NLP), sillä oli tiettyjä rajoituksia. Malli oli esimerkiksi taipuvainen luomaan toistuvaa tekstiä, varsinkin kun sille annettiin kehotteita harjoitustietojen ulkopuolella. Se ei myöskään pystynyt perustelemaan useita keskustelun käänteitä eikä pystynyt jäljittämään tekstin pitkäaikaisia ​​riippuvuuksia. Lisäksi sen koheesio ja sujuvuus rajoittuivat vain lyhyempiin tekstisarjoihin, ja pidemmiltä kohdilta puuttuisi koheesio.

Näistä rajoituksista huolimatta GPT-1 loi perustan suuremmille ja tehokkaammille Transformer-arkkitehtuuriin perustuville malleille.

GPT-2

OpenAI julkaisi GPT-2:n vuonna 2019 GPT-1:n seuraajana. Se sisälsi hämmästyttävät 1,5 miljardia parametria, joka on huomattavasti suurempi kuin GPT-1. Malli koulutettiin paljon laajemmalle ja monipuolisemmalle tietojoukolle, jossa yhdistettiin Common Crawl ja WebText.

Yksi GPT-2:n vahvuuksista oli sen kyky luoda yhtenäisiä ja realistisia tekstisarjoja. Lisäksi se voisi tuottaa ihmismäisiä vastauksia, mikä tekee siitä arvokkaan työkalun erilaisiin luonnollisen kielen käsittelytehtäviin, kuten sisällön luomiseen ja kääntämiseen.

GPT-2 ei kuitenkaan ollut ilman rajoituksiaan. Se kamppaili tehtävien kanssa, jotka vaativat monimutkaisempaa päättelyä ja kontekstin ymmärtämistä. Vaikka GPT-2 loisti lyhyissä kappaleissa ja tekstikatkelmissa, se ei pystynyt säilyttämään kontekstia ja johdonmukaisuutta pidempien kohtien aikana.

Nämä rajoitukset tasoittivat tietä seuraavan GPT-mallien iteraation kehittämiselle.

GPT-3

Luonnollisen kielen käsittelymallit tekivät eksponentiaalisia harppauksia GPT-3:n julkaisun myötä vuonna 2020. 175 miljardilla parametrilla GPT-3 on yli 100 kertaa suurempi kuin GPT-1 ja yli kymmenen kertaa suurempi kuin GPT-2.

GPT-3 on koulutettu useisiin tietolähteisiin, mukaan lukien BookCorpus, Common Crawl ja Wikipedia. Tietojoukot sisältävät lähes biljoonaa sanaa, minkä ansiosta GPT-3 voi luoda kehittyneitä vastauksia monenlaisiin NLP-tehtäviin, jopa ilman aiempaa esimerkkidataa.

Yksi GPT-3:n tärkeimmistä parannuksista aiempiin malleihin verrattuna on sen kyky luoda yhtenäistä tekstiä, kirjoittaa tietokonekoodia ja jopa luoda taidetta. Toisin kuin aikaisemmissa malleissa, GPT-3 ymmärtää tietyn tekstin kontekstin ja voi luoda asianmukaisia ​​vastauksia. Kyky tuottaa luonnollisen kuuloista tekstiä vaikuttaa valtavasti sovelluksiin, kuten chatboteihin, sisällön luomiseen ja kielen kääntämiseen. Yksi tällainen esimerkki on ChatGPT, keskustelullinen AI-botti, joka muuttui epäselvyydestä kuuluisuuteen melkein yhdessä yössä.

Vaikka GPT-3 voi tehdä uskomattomia asioita, siinä on silti puutteita. Malli voi esimerkiksi palauttaa puolueellisia, epätarkkoja tai sopimattomia vastauksia. Tämä ongelma ilmenee, koska GPT-3 on koulutettu käsittelemään valtavia määriä tekstiä, jotka voivat sisältää puolueellisia ja epätarkkoja tietoja. On myös tapauksia, joissa malli luo kehotteeseen täysin epäolennaista tekstiä, mikä osoittaa, että mallilla on edelleen vaikeuksia ymmärtää kontekstia ja taustatietoa.

GPT-3:n ominaisuudet herättivät myös huolta eettisistä vaikutuksista ja tällaisten tehokkaiden kielimallien mahdollinen väärinkäyttö. Asiantuntijat ovat huolissaan siitä, että mallia voidaan käyttää haitallisiin tarkoituksiin, kuten valeuutisten, tietojenkalasteluviestien ja haittaohjelmien luomiseen. Todellakin, olemme jo nähneet rikolliset käyttävät ChatGPT: tä haittaohjelmien luomiseen.

OpenAI julkaisi myös parannetun version GPT-3:sta, GPT-3.5, ennen kuin julkisti virallisesti GPT-4:n.

GPT-4

GPT-4 on GPT-sarjan uusin malli, joka julkaistiin 14. maaliskuuta 2023. Se on merkittävä askel eteenpäin verrattuna edelliseen malliinsa, GPT-3, joka oli jo vaikuttava. Vaikka mallin harjoitustietojen ja arkkitehtuurin yksityiskohtia ei julkistettu virallisesti, se varmasti perustuu GPT-3:n vahvuuksiin ja voittaa osan sen rajoituksista.

GPT-4 on tarkoitettu vain ChatGPT Plus -käyttäjille, mutta käyttöraja on rajoitettu. Pääset käyttämään sitä myös liittymällä GPT-4 API: n jonotuslistalle, mikä saattaa kestää jonkin aikaa sovellusten suuren määrän vuoksi. Kuitenkin helpoin tapa saada käsiisi GPT-4 on Microsoft Bing Chatin avulla. Se on täysin ilmainen, eikä sinun tarvitse liittyä jonotuslistalle.

GPT-4:n erottuva ominaisuus on sen multimodaaliset ominaisuudet. Tämä tarkoittaa, että malli voi nyt hyväksyä kuvan syötteeksi ja ymmärtää sen kuten tekstikehote. Esimerkiksi GPT-4:n julkaisun suoratoiston aikana OpenAI-insinööri syötti mallille kuvan käsin piirretystä verkkosivuston mallista, ja malli yllättäen toimitti verkkosivustolle toimivan koodin.

Malli ymmärtää myös paremmin monimutkaisia ​​kehotteita ja osoittaa ihmistason suorituskykyä useissa ammattimaisissa ja perinteisissä vertailuissa. Lisäksi siinä on suurempi konteksti-ikkuna ja kontekstin koko, mikä viittaa tietoihin, joita malli voi säilyttää muistissaan chat-istunnon aikana.

GPT-4 ylittää rajoja, mikä tällä hetkellä on mahdollista AI-työkaluilla, ja sillä on todennäköisesti sovelluksia useilla eri aloilla. Kuitenkin, kuten minkä tahansa tehokkaan tekniikan kohdalla, on olemassa huoli mahdollisesta väärinkäytöstä ja tällaisen tehokkaan työkalun eettisiä seurauksia.

Matka GPT-kielimallien läpi

GPT-mallit ovat mullistaneet tekoälyn ja avanneet uuden mahdollisuuksien maailman. Lisäksi näiden mallien mittakaava, ominaisuudet ja monimutkaisuus ovat tehneet niistä uskomattoman hyödyllisiä monenlaisiin sovelluksiin.

Kuitenkin, kuten minkä tahansa tekniikan kohdalla, on olemassa mahdollisia riskejä ja rajoituksia, jotka on otettava huomioon. Näiden mallien kyky tuottaa erittäin realistista tekstiä ja toimivaa koodia herättää huolta mahdollisesta väärinkäytöstä, erityisesti sellaisilla alueilla kuin haittaohjelmien luominen ja disinformaatio.

Siitä huolimatta, kun GPT-mallit kehittyvät ja tulevat helpommin saataville, niillä on merkittävä rooli tekoälyn ja NLP: n tulevaisuuden muovaamisessa.