GPT: что это такое, способы применения, путь развития

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.

OpenAI уже внедрила языковую модель GPT-4 в свой интеллектуальный чат-бот ChatGPT. На сегодняшний день она доступна только для пользователей с платной подпиской Plus и имеет ограничения – до 100 запросов в течение 4 часов. Испытать возможности нового алгоритма также могут пользователи веб-браузера Bing от Microsoft и сервиса для изучения языков Duolingo.

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.

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.

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.

В отличие от предыдущих моделей AI, ChatGPT обучался не только при помощи текстов, но и путем взаимодействия с человеком. Над этим работали специальные люди-тренеры, которые отыгрывали модели общения между пользователем и искусственным интеллектом. Модель глубокого обучения развивалась на основе этих диалогов и загруженных в нее десятков гигабайт текста. Затем тренеры спрашивали что-либо у ChatGPT и оценивали его ответы, используя свои оценки для создания моделей вознаграждения. В итоге чат-бот долго учился и переучивался, корректируя свои реплики на основании тренерских оценок. Это позволило достичь весьма высокой степени «человечности» ChatGPT. После релиза бот может сохранять и анализировать беседы с пользователями, постоянно совершенствуя таким образом свои способности.

В ноябре 2022 года OpenAI представила свой новый продукт – чат-бот ChatGPT, разработанный на основе генератора текста GPT-3.5. Эта версия нейросети была подготовлена специально для чат-бота: она получила более широкие возможности и обучалась на более свежих данных (по состоянию на июнь 2021 года). Кстати, актуальность данных – важная особенность и в некотором роде недостаток всех версий GPT. Дело в том, что при разработке нейросети в нее загружают данные из интернета на определенный момент времени. Из-за этого она ничего не знает о тех событиях, которые произошли после указанного периода.

Появление GPT и других языковых моделей стало важным этапом на пути внедрения искусственного интеллекта в жизнь современного человека. При этом описанные в данной статье возможности генеративных нейросетей – далеко не предел их развития. Уже в ближайшие годы технологии AI могут оказать огромное влияние на изменение рынка труда, заменив собой многие востребованные сейчас профессии в сфере торговли, маркетинга, обслуживания клиентов и других отраслях. Их заменят принципиально новые специальности, ориентированные на взаимодействие с искусственным интеллектом, – например, уже упоминавшиеся нами тренеры языковых моделей, которые обучали ChatGPT.

Почему GPT так важен?

Еще одним важным преимуществом 4-й версии нейросети стала ее усовершенствованная способность сдавать экзамены и тесты по разным предметам. Она показала отличные результаты по ряду дисциплин, ощутимо превзойдя показатели своей предшественницы GPT-3.5, не говоря уже об успехах среднестатистического человека. Также GPT-4 точнее переводит текст: разработчики протестировали ее на 26 языках и в 24 случаях результат был выше, чем у GPT-3.5 на родном для нее английском. При этом языковая модель по-прежнему не владеет новейшими данными (в нее загружена информация по состоянию на осень 2021 года) и иногда допускает ошибки – чаще всего при работе с программным кодом.

После успешного релиза первой версии специалисты из OpenAI разработали двунаправленную нейросеть BERT, которая считалась наиболее совершенной языковой моделью на тот момент. Затем они приступили к созданию второй версии нейросети GPT и в процессе работы изменили принцип ее обучения. Они поняли, что учить модель на основе выборки текстов из книг и «Википедии» – не самый эффективный способ. Вместо этого разработчики решили использовать обычные посты и комментарии из интернета.

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.

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.

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.

14 марта 2023 года OpenAI выпустила новую версию своей языковой прогностической модели под названием GPT-4. Так же, как и ее предшественница, она была создана на основе архитектуры «трансформер» и прошла обучение с подкреплением. Разработчики утверждают, что новое поколение нейросети получилось заметно мощнее, чем GPT-3.5. Это мультимодальная модель, которая работает не только с текстом, но и с изображениями. Она считывает картинки, понимает их содержание и контекст, а также обрабатывает запросы на основе изображений. Впрочем, ответы GPT-4 пока доступны только в текстовом виде: нейросеть еще не получила способность рисовать самостоятельно.