GPT-1 až GPT-4: Vysvetlenie a porovnanie každého z modelov GPT OpenAI

OpenAI urobila významný pokrok v spracovaní prirodzeného jazyka (NLP) prostredníctvom svojich modelov GPT. Od GPT-1 po GPT-4 boli tieto modely v popredí obsahu generovaného AI, od tvorby prózy a poézie až po chatboty a dokonca aj kódovanie.

Aký je však rozdiel medzi jednotlivými modelmi GPT a aký je ich vplyv na oblasť NLP?

Čo sú generatívne vopred vyškolené transformátory?

Generatívne predškolené transformátory (GPT) sú typom modelu strojového učenia používaného pri úlohách spracovania prirodzeného jazyka. Tieto modely sú vopred pripravené na obrovské množstvo údajov, ako sú knihy a webové stránky, aby sa vytvoril kontextovo relevantný a sémanticky koherentný jazyk.

Zjednodušene povedané, značky GPT sú počítačové programy, ktoré dokážu vytvárať ľudský text bez toho, aby na to boli výslovne naprogramované. Výsledkom je, že ich možno doladiť pre celý rad úloh spracovania prirodzeného jazyka, vrátane odpovedí na otázky, jazykového prekladu a sumarizácie textu.

Prečo sú teda značky GPT dôležité? Značky GPT predstavujú významný prielom v spracovaní prirodzeného jazyka, ktorý umožňuje strojom porozumieť a generovať jazyk s bezprecedentnou plynulosťou a presnosťou. Nižšie preskúmame štyri modely GPT, od prvej verzie po najnovšiu GPT-4, a preskúmame ich výkon a obmedzenia.

GPT-1

GPT-1 bol vydaný v roku 2018 spoločnosťou OpenAI ako ich prvá iterácia jazykového modelu pomocou architektúry Transformer. Mal 117 miliónov parametrov, čím výrazne zlepšil predchádzajúce najmodernejšie jazykové modely.

Jednou zo silných stránok GPT-1 bola jej schopnosť generovať plynulý a koherentný jazyk, keď dostane výzvu alebo kontext. Model bol trénovaný na kombinácii dvoch súborov údajov: Common Crawl, obrovský súbor údajov webových stránok s miliardami slov a súbor údajov BookCorpus, zbierku viac ako 11 000 kníh rôznych žánrov. Použitie týchto rôznych súborov údajov umožnilo GPT-1 vyvinúť silné schopnosti jazykového modelovania.

Zatiaľ čo GPT-1 bol významným úspechom v spracovanie prirodzeného jazyka (NLP)mal určité obmedzenia. Model bol napríklad náchylný na generovanie opakujúceho sa textu, najmä ak dostával výzvy mimo rozsahu jeho tréningových údajov. Nepodarilo sa mu tiež zdôvodniť viacero zmien dialógu a nedokázalo sledovať dlhodobé závislosti v texte. Jeho súdržnosť a plynulosť boli navyše obmedzené len na kratšie textové sekvencie a dlhším pasážam by chýbala súdržnosť.

Napriek týmto obmedzeniam položil GPT-1 základ pre väčšie a výkonnejšie modely založené na architektúre Transformer.

GPT-2

GPT-2 bol vydaný v roku 2019 spoločnosťou OpenAI ako nástupca GPT-1. Obsahoval ohromujúcich 1,5 miliardy parametrov, podstatne väčších ako GPT-1. Model bol trénovaný na oveľa väčšom a rozmanitejšom súbore údajov, ktorý kombinuje bežné indexové prehľadávanie a webový text.

Jednou zo silných stránok GPT-2 bola jeho schopnosť vytvárať súvislé a realistické sekvencie textu. Okrem toho by mohol generovať reakcie podobné ľuďom, čo z neho robí cenný nástroj pre rôzne úlohy spracovania prirodzeného jazyka, ako je tvorba a preklad obsahu.

GPT-2 však nebol bez obmedzení. Bojovalo s úlohami, ktoré si vyžadovali zložitejšie uvažovanie a pochopenie súvislostí. Zatiaľ čo GPT-2 exceloval v krátkych odsekoch a úryvkoch textu, nedokázal zachovať kontext a súvislosť pri dlhších pasážach.

Tieto obmedzenia vydláždili cestu pre vývoj ďalšej iterácie modelov GPT.

GPT-3

Modely spracovania prirodzeného jazyka urobili s vydaním GPT-3 v roku 2020 exponenciálny skok. So 175 miliardami parametrov je GPT-3 viac ako 100-krát väčší ako GPT-1 a viac ako desaťkrát väčší ako GPT-2.

GPT-3 je trénovaný na rôznych zdrojoch údajov vrátane BookCorpus, Common Crawl a Wikipedia. Súbory údajov obsahujú takmer bilión slov, čo umožňuje GPT-3 generovať sofistikované odpovede na širokú škálu úloh NLP, a to aj bez poskytnutia akýchkoľvek predchádzajúcich vzorových údajov.

Jedným z hlavných vylepšení GPT-3 oproti predchádzajúcim modelom je jeho schopnosť generovať súvislý text, písať počítačový kód a dokonca vytvárať umenie. Na rozdiel od predchádzajúcich modelov GPT-3 rozumie kontextu daného textu a dokáže generovať vhodné odpovede. Schopnosť vytvárať prirodzene znejúci text má obrovské dôsledky pre aplikácie, ako sú chatboty, vytváranie obsahu a preklady jazykov. Jedným z takýchto príkladov je ChatGPT, konverzačný robot AI, ktorý prešiel z neznáma k sláve takmer cez noc.

Aj keď GPT-3 dokáže neuveriteľné veci, stále má nedostatky. Model môže napríklad vrátiť neobjektívne, nepresné alebo nevhodné odpovede. Tento problém vzniká, pretože GPT-3 je trénovaný na veľkom množstve textu, ktorý môže obsahovať neobjektívne a nepresné informácie. Existujú aj prípady, keď model generuje úplne irelevantný text pre výzvu, čo naznačuje, že model má stále problémy s pochopením kontextu a základných znalostí.

Schopnosti GPT-3 tiež vyvolali obavy z etických dôsledkov a potenciálne zneužitie takýchto silných jazykových modelov. Odborníci sa obávajú možnosti použitia modelu na škodlivé účely, ako je generovanie falošných správ, phishingové e-maily a malvér. Pravdaže, už sme videli zločinci používajú ChatGPT na vytváranie škodlivého softvéru.

OpenAI tiež vydala vylepšenú verziu GPT-3, GPT-3.5, pred oficiálnym spustením GPT-4.

GPT-4

GPT-4 je najnovší model zo série GPT, uvedený na trh 14. marca 2023. Je to významný krok vpred oproti predchádzajúcemu modelu GPT-3, ktorý už bol pôsobivý. Zatiaľ čo špecifiká tréningových dát a architektúry modelu nie sú oficiálne oznámené, určite stavia na silných stránkach GPT-3 a prekonáva niektoré z jeho obmedzení.

GPT-4 je exkluzívny pre používateľov ChatGPT Plus, ale limit používania je obmedzený. Prístup k nemu môžete získať aj tak, že sa zapojíte do poradovníka GPT-4 API, čo môže chvíľu trvať kvôli veľkému počtu aplikácií. Najjednoduchší spôsob, ako získať GPT-4, je pomocou Microsoft Bing Chat. Je to úplne zadarmo a nie je potrebné sa zapísať do zoznamu čakateľov.

Výnimočnou vlastnosťou GPT-4 sú jeho multimodálne schopnosti. To znamená, že model teraz môže prijať obrázok ako vstup a porozumieť mu ako textovej výzve. Napríklad počas živého vysielania GPT-4 inžinier OpenAI nakŕmil model obrázkom ručne nakreslenej makety webovej stránky a model prekvapivo poskytol funkčný kód webovej stránky.

Model tiež lepšie rozumie zložitým výzvam a vykazuje výkon na ľudskej úrovni v niekoľkých profesionálnych a tradičných benchmarkoch. Okrem toho má väčšie kontextové okno a veľkosť kontextu, ktorá odkazuje na údaje, ktoré si model môže uchovať vo svojej pamäti počas chatovej relácie.

GPT-4 posúva hranice toho, čo je v súčasnosti možné s nástrojmi AI, a pravdepodobne nájde uplatnenie v širokej škále odvetví. Ako pri každej výkonnej technológii však existujú obavy z možného zneužitia a etické dôsledky takéhoto mocného nástroja.

Cesta cez jazykové modely GPT

Modely GPT spôsobili revolúciu v oblasti AI a otvorili nový svet možností. Navyše, samotná mierka, schopnosti a zložitosť týchto modelov z nich urobili neuveriteľne užitočné pre širokú škálu aplikácií.

Ako pri každej technológii však existujú potenciálne riziká a obmedzenia, ktoré je potrebné zvážiť. Schopnosť týchto modelov generovať vysoko realistický text a pracovný kód vyvoláva obavy z možného zneužitia, najmä v oblastiach, ako je tvorba škodlivého softvéru a dezinformácie.

Napriek tomu, ako sa modely GPT vyvíjajú a stávajú sa dostupnejšími, budú hrať významnú úlohu pri formovaní budúcnosti AI a NLP.