GPT-1 kuni GPT-4: kõiki OpenAI GPT mudeleid on selgitatud ja võrreldud

OpenAI on oma GPT mudelite kaudu teinud olulisi edusamme loomuliku keele töötlemises (NLP). Alates GPT-1-st kuni GPT-4-ni on need mudelid olnud tehisintellektiga loodud sisu esirinnas, alates proosa ja luule loomisest kuni vestlusrobotite ja isegi kodeerimiseni.

Kuid mis vahe on igal GPT mudelil ja milline on nende mõju NLP valdkonnale?

Mis on generatiivsed eelkoolitatud transformerid?

Generatiivsed eelkoolitatud transformerid (GPT-d) on teatud tüüpi masinõppemudel, mida kasutatakse loomuliku keele töötlemise ülesannete jaoks. Need mudelid on eelkoolitatud tohutute andmehulkade, näiteks raamatute ja veebilehtede jaoks, et luua kontekstuaalselt asjakohast ja semantiliselt sidusat keelt.

Lihtsamalt öeldes on GPT-d arvutiprogrammid, mis suudavad luua inimesesarnast teksti ilma, et neid oleks selleks spetsiaalselt programmeeritud. Selle tulemusel saab neid peenhäälestada mitmesuguste loomuliku keele töötlemise ülesannete jaoks, sealhulgas küsimustele vastamiseks, keele tõlkimiseks ja teksti kokkuvõtmiseks.

Niisiis, miks on GPT-d olulised? GPT-d kujutavad endast olulist läbimurret loomuliku keele töötlemises, võimaldades masinatel enneolematult sujuvalt ja täpselt keelt mõista ja genereerida. Allpool uurime nelja GPT mudelit, alates esimesest versioonist kuni viimase GPT-4ni, ning uurime nende jõudlust ja piiranguid.

GPT-1

OpenAI andis GPT-1 välja 2018. aastal kui nende esimene keelemudeli iteratsioon, mis kasutab Transformeri arhitektuuri. Sellel oli 117 miljonit parameetrit, mis parandas oluliselt varasemaid tipptasemel keelemudeleid.

Üks GPT-1 tugevusi oli selle võime luua sujuvat ja sidusat keelt, kui sellele antakse viip või kontekst. Mudelit koolitati kahe andmestiku kombinatsioonil: Tavaline indekseerimine, tohutu miljardite sõnadega veebilehtede andmekogum ja BookCorpuse andmekogum, mis koosneb enam kui 11 000 raamatust erinevatest žanritest. Nende erinevate andmekogumite kasutamine võimaldas GPT-1-l arendada tugevaid keelemodelleerimisvõimeid.

Kuigi GPT-1 oli märkimisväärne saavutus aastal loomuliku keele töötlemine (NLP), sellel olid teatud piirangud. Näiteks oli mudel altid korduvate tekstide genereerimisele, eriti kui talle anti viipasid väljaspool koolitusandmete ulatust. Samuti ei suutnud see arutleda mitme dialoogi pöörde üle ega suutnud jälgida teksti pikaajalisi sõltuvusi. Lisaks piirdus selle sidusus ja sujuvus ainult lühemate tekstijadadega ning pikematel lõikudel puudus sidusus.

Vaatamata nendele piirangutele pani GPT-1 aluse suurematele ja võimsamatele Transformeri arhitektuuril põhinevatele mudelitele.

GPT-2

OpenAI andis GPT-2 välja 2019. aastal GPT-1 järglasena. See sisaldas hämmastavalt 1,5 miljardit parameetrit, mis on tunduvalt suurem kui GPT-1. Mudelit õpetati palju suuremale ja mitmekesisemale andmestikule, mis ühendas Common Crawli ja WebTexti.

Üks GPT-2 tugevusi oli selle võime luua ühtseid ja realistlikke tekstijadasid. Lisaks võib see genereerida inimesele sarnaseid vastuseid, muutes selle väärtuslikuks tööriistaks mitmesuguste loomuliku keele töötlemise ülesannete jaoks, nagu sisu loomine ja tõlkimine.

Kuid GPT-2 ei olnud oma piiranguteta. See võitles ülesannetega, mis nõudsid keerukamat arutluskäiku ja konteksti mõistmist. Kuigi GPT-2 paistis silma lühikeste lõikude ja tekstijuppidega, ei suutnud see pikemate lõikude puhul säilitada konteksti ja sidusust.

Need piirangud sillutasid teed GPT mudelite järgmise iteratsiooni väljatöötamiseks.

GPT-3

Loomuliku keele töötlemise mudelid tegid GPT-3 väljalaskmisega 2020. aastal eksponentsiaalseid hüppeid. 175 miljardi parameetriga on GPT-3 üle 100 korra suurem kui GPT-1 ja üle kümne korra suurem kui GPT-2.

GPT-3 on koolitatud mitmesuguste andmeallikate, sealhulgas BookCorpuse, Common Crawli ja Wikipedia jaoks. Andmekogumid sisaldavad peaaegu triljonit sõna, mis võimaldab GPT-3-l luua keerukaid vastuseid paljudele NLP-ülesannetele, isegi ilma eelnevaid näidisandmeid esitamata.

Üks peamisi GPT-3 täiustusi võrreldes eelmiste mudelitega on selle võime genereerida sidusat teksti, kirjutada arvutikoodi ja isegi luua kunsti. Erinevalt eelmistest mudelitest mõistab GPT-3 antud teksti konteksti ja suudab genereerida asjakohaseid vastuseid. Võimalus toota loomulikku kõlavat teksti avaldab tohutut mõju sellistele rakendustele nagu vestlusrobotid, sisu loomine ja keeletõlge. Üks selline näide on ChatGPT, vestluspõhine AI-bot, mis muutus hämarusest kuulsuseks peaaegu üleöö.

Kuigi GPT-3 suudab teha uskumatuid asju, on sellel siiski vigu. Näiteks võib mudel tagastada kallutatud, ebatäpseid või sobimatuid vastuseid. See probleem tekib seetõttu, et GPT-3 on koolitatud suure hulga teksti jaoks, mis võivad sisaldada kallutatud ja ebatäpset teavet. On ka juhtumeid, kus mudel genereerib viipale täiesti ebaolulise teksti, mis näitab, et mudelil on endiselt raskusi konteksti ja taustateadmiste mõistmisega.

GPT-3 võimalused tekitasid muret ka eetiliste mõjude ja selliste võimsate keelemudelite võimalik väärkasutus. Eksperdid muretsevad võimaluse pärast, et mudelit kasutatakse pahatahtlikel eesmärkidel, nagu võltsuudiste, andmepüügimeilide ja pahavara loomine. Tõepoolest, me oleme juba näinud kurjategijad kasutavad pahavara loomiseks ChatGPT-d.

OpenAI andis enne GPT-4 ametlikku käivitamist välja ka GPT-3 täiustatud versiooni GPT-3.5.

GPT-4

GPT-4 on GPT-seeria uusim mudel, mis tuli turule 14. märtsil 2023. See on märkimisväärne samm edasi võrreldes eelmise mudeliga GPT-3, mis oli juba muljetavaldav. Kuigi mudeli koolitusandmete ja arhitektuuri spetsiifikat ametlikult ei avaldata, tugineb see kindlasti GPT-3 tugevatele külgedele ja ületab mõned selle piirangud.

GPT-4 on ainult ChatGPT Plusi kasutajatele, kuid kasutuslimiit on piiratud. Sellele pääsete juurde ka GPT-4 API ootenimekirjaga liitudes, mis võib rakenduste suure hulga tõttu veidi aega võtta. Lihtsaim viis GPT-4 kättesaamiseks on aga kasutades Microsoft Bing Chati. See on täiesti tasuta ja ootenimekirjaga liitumine pole vajalik.

GPT-4 silmapaistev omadus on selle multimodaalsed võimalused. See tähendab, et mudel saab nüüd pildi sisendiks vastu võtta ja mõista seda nagu tekstiviipa. Näiteks GPT-4 käivitamise otseülekande ajal andis OpenAI insener mudelile käsitsi joonistatud veebisaidi maketi kujutise ja mudel andis üllatavalt veebisaidile toimiva koodi.

Mudel mõistab paremini ka keerulisi viipasid ja näitab inimese tasemel jõudlust mitmete professionaalsete ja traditsiooniliste võrdlusaluste puhul. Lisaks on sellel suurem konteksti aken ja konteksti suurus, mis viitab andmetele, mida mudel saab vestlusseansi ajal oma mällu säilitada.

GPT-4 nihutab praegu tehisintellekti tööriistadega võimaliku piire ja sellel on tõenäoliselt rakendusi paljudes tööstusharudes. Kuid nagu iga võimsa tehnoloogia puhul, on muret võimaliku väärkasutuse ja sellise võimsa tööriista eetilised tagajärjed.

Teekond läbi GPT keelemudelite

GPT mudelid on muutnud AI valdkonna revolutsiooniliseks ja avanud uue võimaluste maailma. Lisaks on nende mudelite suur ulatus, võimekus ja keerukus muutnud need uskumatult kasulikuks paljude rakenduste jaoks.

Kuid nagu iga tehnoloogia puhul, tuleb arvestada võimalike riskide ja piirangutega. Nende mudelite võime luua väga realistlikku teksti ja töötavat koodi tekitab muret võimaliku väärkasutuse pärast, eriti sellistes valdkondades nagu pahavara loomine ja desinformatsioon.

Sellegipoolest, kuna GPT mudelid arenevad ja muutuvad juurdepääsetavamaks, mängivad need AI ja NLP tuleviku kujundamisel märkimisväärset rolli.