GPT-1 la GPT-4: fiecare dintre modelele GPT OpenAI explicate și comparate

OpenAI a făcut progrese semnificative în procesarea limbajului natural (NLP) prin modelele sale GPT. De la GPT-1 la GPT-4, aceste modele au fost în fruntea conținutului generat de AI, de la crearea de proză și poezie până la chatbot și chiar codare.

Dar care este diferența dintre fiecare model GPT și care este impactul lor asupra domeniului NLP?

Ce sunt transformatoarele generative pre-antrenate?

Generative Pre-Trained Transformers (GPT) sunt un tip de model de învățare automată utilizat pentru sarcinile de procesare a limbajului natural. Aceste modele sunt pre-instruite pe cantități masive de date, cum ar fi cărți și pagini web, pentru a genera un limbaj relevant din punct de vedere contextual și coerent din punct de vedere semantic.

În termeni mai simpli, GPT-urile sunt programe de calculator care pot crea text asemănător omului fără a fi programate în mod explicit pentru a face acest lucru. Ca rezultat, ele pot fi reglate fin pentru o serie de sarcini de procesare a limbajului natural, inclusiv răspunsul la întrebări, traducerea limbii și rezumarea textului.

Deci, de ce sunt importante GPT-urile? GPT-urile reprezintă o descoperire semnificativă în procesarea limbajului natural, permițând mașinilor să înțeleagă și să genereze limbajul cu o fluență și o acuratețe fără precedent. Mai jos, explorăm cele patru modele GPT, de la prima versiune până la cea mai recentă GPT-4, și examinăm performanța și limitările acestora.

GPT-1

GPT-1 a fost lansat în 2018 de OpenAI ca prima lor iterație a unui model de limbaj folosind arhitectura Transformer. Avea 117 milioane de parametri, îmbunătățind semnificativ modelele anterioare de limbaj de ultimă generație.

Unul dintre punctele forte ale GPT-1 a fost capacitatea sa de a genera un limbaj fluent și coerent atunci când i se oferă un prompt sau un context. Modelul a fost antrenat pe o combinație de două seturi de date: the Common Crawl, un set masiv de date de pagini web cu miliarde de cuvinte și setul de date BookCorpus, o colecție de peste 11.000 de cărți despre o varietate de genuri. Utilizarea acestor seturi de date diverse a permis lui GPT-1 să dezvolte abilități puternice de modelare a limbajului.

În timp ce GPT-1 a fost o realizare semnificativă în procesarea limbajului natural (NLP), avea anumite limitări. De exemplu, modelul a fost predispus să genereze text repetitiv, mai ales atunci când i-au primit solicitări în afara domeniului de aplicare al datelor sale de antrenament. De asemenea, nu a reușit să raționeze în mai multe rânduri de dialog și nu a putut urmări dependențele pe termen lung în text. În plus, coeziunea și fluența sa au fost limitate doar la secvențe de text mai scurte, iar pasajele mai lungi ar avea lipsă de coeziune.

În ciuda acestor limitări, GPT-1 a pus bazele pentru modele mai mari și mai puternice bazate pe arhitectura Transformer.

GPT-2

GPT-2 a fost lansat în 2019 de OpenAI ca succesor al GPT-1. Conținea 1,5 miliarde de parametri, considerabil mai mari decât GPT-1. Modelul a fost antrenat pe un set de date mult mai mare și mai divers, combinând Common Crawl și WebText.

Unul dintre punctele forte ale GPT-2 a fost capacitatea sa de a genera secvențe de text coerente și realiste. În plus, ar putea genera răspunsuri asemănătoare omului, făcându-l un instrument valoros pentru diferite sarcini de procesare a limbajului natural, cum ar fi crearea de conținut și traducerea.

Cu toate acestea, GPT-2 nu a fost lipsit de limitări. S-a luptat cu sarcini care necesitau raționament și înțelegere mai complexe a contextului. Deși GPT-2 a excelat la paragrafe scurte și fragmente de text, nu a reușit să mențină contextul și coerența pentru pasaje mai lungi.

Aceste limitări au deschis calea pentru dezvoltarea următoarei iterații de modele GPT.

GPT-3

Modelele de procesare a limbajului natural au făcut salturi exponențiale odată cu lansarea GPT-3 în 2020. Cu 175 de miliarde de parametri, GPT-3 este de peste 100 de ori mai mare decât GPT-1 și de peste zece ori mai mare decât GPT-2.

GPT-3 este instruit pe o gamă variată de surse de date, inclusiv BookCorpus, Common Crawl și Wikipedia, printre altele. Seturile de date cuprind aproape un trilion de cuvinte, permițând GPT-3 să genereze răspunsuri sofisticate la o gamă largă de sarcini NLP, chiar și fără a furniza date de exemplu anterior.

Una dintre principalele îmbunătățiri ale GPT-3 față de modelele sale anterioare este capacitatea sa de a genera text coerent, de a scrie cod de computer și chiar de a crea artă. Spre deosebire de modelele anterioare, GPT-3 înțelege contextul unui text dat și poate genera răspunsuri adecvate. Capacitatea de a produce text cu sunet natural are implicații uriașe pentru aplicații precum chatbot, crearea de conținut și traducerea limbii. Un astfel de exemplu este ChatGPT, un bot conversațional AI, care a trecut de la obscuritate la faimă aproape peste noapte.

Deși GPT-3 poate face niște lucruri incredibile, încă are defecte. De exemplu, modelul poate returna răspunsuri părtinitoare, inexacte sau inadecvate. Această problemă apare deoarece GPT-3 este antrenat pe cantități masive de text care ar putea conține informații părtinitoare și inexacte. Există, de asemenea, cazuri în care modelul generează text total irelevant la un prompt, indicând faptul că modelul are încă dificultăți în înțelegerea contextului și a cunoștințelor de bază.

Capacitățile GPT-3 au ridicat, de asemenea, preocupări cu privire la implicațiile etice și potențiala utilizare greșită a modelelor de limbaj atât de puternice. Experții își fac griji cu privire la posibilitatea ca modelul să fie utilizat în scopuri rău intenționate, cum ar fi generarea de știri false, e-mailuri de phishing și programe malware. Într-adevăr, am văzut deja criminalii folosesc ChatGPT pentru a crea malware.

OpenAI a lansat și o versiune îmbunătățită a GPT-3, GPT-3.5, înainte de a lansa oficial GPT-4.

GPT-4

GPT-4 este cel mai recent model din seria GPT, lansat pe 14 martie 2023. Este un pas semnificativ față de modelul său anterior, GPT-3, care era deja impresionant. Deși specificul datelor și arhitecturii de antrenament ale modelului nu sunt anunțate oficial, cu siguranță se bazează pe punctele forte ale GPT-3 și depășește unele dintre limitările acestuia.

GPT-4 este exclusiv pentru utilizatorii ChatGPT Plus, dar limita de utilizare este limitată. De asemenea, puteți obține acces la acesta prin alăturarea listei de așteptare GPT-4 API, care ar putea dura ceva timp din cauza volumului mare de aplicații. Cu toate acestea, cel mai simplu mod de a pune mâna pe GPT-4 este folosind Microsoft Bing Chat. Este complet gratuit și nu este nevoie să vă înscrieți pe o listă de așteptare.

O caracteristică remarcabilă a GPT-4 este capabilitățile sale multimodale. Aceasta înseamnă că modelul poate accepta acum o imagine ca intrare și o poate înțelege ca pe un mesaj text. De exemplu, în timpul fluxului live de lansare a GPT-4, un inginer OpenAI a alimentat modelul cu o imagine a unei machete a site-ului web desenată manual, iar modelul a furnizat în mod surprinzător un cod de lucru pentru site-ul web.

De asemenea, modelul înțelege mai bine solicitările complexe și prezintă performanțe la nivel uman pe mai multe repere profesionale și tradiționale. În plus, are o fereastră de context mai mare și o dimensiune a contextului, care se referă la datele pe care modelul le poate păstra în memoria sa în timpul unei sesiuni de chat.

GPT-4 depășește limitele a ceea ce este posibil în prezent cu instrumentele AI și va avea probabil aplicații într-o gamă largă de industrii. Cu toate acestea, ca și în cazul oricărei tehnologii puternice, există îngrijorări cu privire la potențiala utilizare greșită și implicațiile etice ale unui instrument atât de puternic.

O călătorie prin modelele de limbaj GPT

Modelele GPT au revoluționat domeniul AI și au deschis o nouă lume de posibilități. Mai mult decât atât, amploarea, capacitatea și complexitatea acestor modele le-au făcut incredibil de utile pentru o gamă largă de aplicații.

Cu toate acestea, ca și în cazul oricărei tehnologii, există riscuri potențiale și limitări de luat în considerare. Capacitatea acestor modele de a genera text extrem de realist și cod de lucru ridică îngrijorări cu privire la potențiala utilizare greșită, în special în domenii precum crearea de malware și dezinformarea.

Cu toate acestea, pe măsură ce modelele GPT evoluează și devin mai accesibile, ele vor juca un rol notabil în modelarea viitorului AI și NLP.