ГПТ-1 до ГПТ-4: сваки од ОпенАИ ГПТ модела објашњен и упоређен

ОпенАИ је направио значајан напредак у обради природног језика (НЛП) кроз своје ГПТ моделе. Од ГПТ-1 до ГПТ-4, ови модели су били на челу садржаја генерисаног вештачком интелигенцијом, од креирања прозе и поезије до цхатбота, па чак и кодирања.

Али која је разлика између сваког ГПТ модела и какав је њихов утицај на поље НЛП-а?

Шта су генеративни унапред обучени трансформатори?

Генеративни унапред обучени трансформатори (ГПТ) су тип модела машинског учења који се користи за задатке обраде природног језика. Ови модели су претходно обучени за огромне количине података, као што су књиге и веб странице, да би се генерисао контекстуално релевантан и семантички кохерентан језик.

Једноставније речено, ГПТ-ови су компјутерски програми који могу да креирају текст сличан човеку, а да нису експлицитно програмирани да то ураде. Као резултат, могу се фино подесити за низ задатака обраде природног језика, укључујући одговарање на питања, превод језика и резимирање текста.

Дакле, зашто су ГПТ важни? ГПТ-ови представљају значајан напредак у обради природног језика, омогућавајући машинама да разумеју и генеришу језик са невиђеном течном и тачношћу. У наставку истражујемо четири ГПТ модела, од прве верзије до најновијег ГПТ-4, и испитујемо њихове перформансе и ограничења.

ГПТ-1

ГПТ-1 је објавио ОпенАИ 2018. године као њихову прву итерацију језичког модела који користи архитектуру Трансформер. Имао је 117 милиона параметара, значајно побољшавајући претходне најсавременије језичке моделе.

Једна од предности ГПТ-1 била је његова способност да генерише течан и кохерентан језик када му се добије упит или контекст. Модел је обучен на комбинацији два скупа података: тхе Цоммон Цравл, масивни скуп података веб страница са милијардама речи, и скуп података БоокЦорпус, колекција од преко 11.000 књига о различитим жанровима. Коришћење ових различитих скупова података омогућило је ГПТ-1 да развије снажне способности језичког моделирања.

Док је ГПТ-1 био значајно достигнуће у обрада природног језика (НЛП), имала је одређена ограничења. На пример, модел је био склон генерисању текста који се понавља, посебно када су му дата упутства изван опсега његових података о обуци. Такође није успео да размотри вишеструке окрете дијалога и није могао да прати дугорочне зависности у тексту. Поред тога, његова кохезија и течност били су ограничени само на краће текстуалне секвенце, а дужим одломцима би недостајала кохезија.

Упркос овим ограничењима, ГПТ-1 је поставио темеље за веће и моћније моделе засноване на архитектури трансформатора.

ГПТ-2

ГПТ-2 је објавио ОпенАИ 2019. године као наследник ГПТ-1. Садржао је невероватних 1,5 милијарди параметара, знатно веће од ГПТ-1. Модел је обучен на много већем и разноврснијем скупу података, комбинујући Цоммон Цравл и ВебТект.

Једна од предности ГПТ-2 била је његова способност да генерише кохерентне и реалистичне секвенце текста. Поред тога, могао би да генерише људске одговоре, што га чини вредним алатом за различите задатке обраде природног језика, као што су креирање садржаја и превођење.

Међутим, ГПТ-2 није био без својих ограничења. Борио се са задацима који су захтевали сложеније резоновање и разумевање контекста. Док је ГПТ-2 био одличан у кратким пасусима и исечцима текста, није успео да одржи контекст и кохерентност током дужих пасуса.

Ова ограничења су утрла пут за развој следеће итерације ГПТ модела.

ГПТ-3

Модели обраде природног језика направили су експоненцијалне скокове издавањем ГПТ-3 2020. Са 175 милијарди параметара, ГПТ-3 је преко 100 пута већи од ГПТ-1 и преко десет пута већи од ГПТ-2.

ГПТ-3 је обучен за различите изворе података, укључујући БоокЦорпус, Цоммон Цравл и Википедиа, између осталих. Скупови података садрже скоро трилион речи, омогућавајући ГПТ-3 да генерише софистициране одговоре на широк спектар НЛП задатака, чак и без пружања било каквих претходних примера података.

Једно од главних побољшања ГПТ-3 у односу на његове претходне моделе је његова способност генерисања кохерентног текста, писања компјутерског кода, па чак и стварања уметности. За разлику од претходних модела, ГПТ-3 разуме контекст датог текста и може да генерише одговарајуће одговоре. Могућност стварања текста природног звучања има огромне импликације за апликације као што су цхатботови, креирање садржаја и превод језика. Један такав пример је ЦхатГПТ, конверзацијски АИ бот, који готово преко ноћи прешао из мрака у славу.

Иако ГПТ-3 може да уради неке невероватне ствари, још увек има недостатака. На пример, модел може да врати пристрасне, нетачне или неодговарајуће одговоре. Овај проблем се јавља зато што је ГПТ-3 обучен за огромне количине текста који можда садрже пристрасне и нетачне информације. Постоје и случајеви када модел генерише потпуно нерелевантан текст за промпт, што указује на то да модел и даље има потешкоћа да разуме контекст и позадинско знање.

Могућности ГПТ-3 такође су изазвале забринутост око етичких импликација и потенцијалну злоупотребу тако моћних језичких модела. Стручњаци су забринути због могућности да се модел користи у злонамерне сврхе, као што је генерисање лажних вести, пхисхинг емаил-ова и малвера. Заиста, већ смо видели криминалци користе ЦхатГПТ за креирање малвера.

ОпенАИ је такође објавио побољшану верзију ГПТ-3, ГПТ-3.5, пре званичног лансирања ГПТ-4.

ГПТ-4

ГПТ-4 је најновији модел у ГПТ серији, лансиран 14. марта 2023. То је значајан корак у односу на претходни модел, ГПТ-3, који је већ био импресиван. Иако специфичности података о обуци и архитектуре модела нису званично објављене, он се свакако надограђује на предности ГПТ-3 и превазилази нека од његових ограничења.

ГПТ-4 је ексклузиван за ЦхатГПТ Плус кориснике, али ограничење употребе је ограничено. Такође можете добити приступ томе тако што ћете се придружити ГПТ-4 АПИ листи чекања, што може потрајати због великог броја апликација. Међутим, најлакши начин да се дочепате ГПТ-4 је користећи Мицрософт Бинг Цхат. Потпуно је бесплатно и нема потребе да се придружите листи чекања.

Изванредна карактеристика ГПТ-4 су његове мултимодалне могућности. То значи да модел сада може да прихвати слику као улаз и да је разуме као текстуални упит. На пример, током преноса уживо ГПТ-4, инжењер ОпенАИ је нахранио модел са сликом ручно нацртаног макета веб странице, а модел је изненађујуће обезбедио радни код за веб локацију.

Модел такође боље разуме сложена упутства и показује перформансе на нивоу човека на неколико професионалних и традиционалних мерила. Поред тога, има већи контекстни прозор и величину контекста, што се односи на податке које модел може задржати у својој меморији током сесије ћаскања.

ГПТ-4 помера границе онога што је тренутно могуће са АИ алатима и вероватно ће имати примену у широком спектру индустрија. Међутим, као и код било које моћне технологије, постоји забринутост због потенцијалне злоупотребе и етичке импликације тако моћног алата.

Путовање кроз ГПТ језичке моделе

ГПТ модели су направили револуцију у пољу вештачке интелигенције и отворили нови свет могућности. Штавише, сам обим, способност и сложеност ових модела учинили су их невероватно корисним за широк спектар примена.

Међутим, као и код сваке технологије, постоје потенцијални ризици и ограничења која треба размотрити. Способност ових модела да генеришу веома реалистичан текст и радни код изазива забринутост у вези са потенцијалном злоупотребом, посебно у областима као што су стварање малвера и дезинформације.

Без обзира на то, како ГПТ модели буду еволуирали и постали доступнији, они ће играти значајну улогу у обликовању будућности АИ и НЛП-а.