От GPT-1 до GPT-4: объяснение и сравнение каждой из моделей OpenAI GPT

OpenAI добился значительных успехов в обработке естественного языка (NLP) благодаря своим моделям GPT. От GPT-1 до GPT-4 эти модели были в авангарде контента, генерируемого ИИ, от создания прозы и поэзии до чат-ботов и даже кодирования.

Но в чем разница между каждой моделью GPT и каково их влияние на область НЛП?

Что такое генеративные предварительно обученные трансформаторы?

Генеративные предварительно обученные преобразователи (GPT) — это тип модели машинного обучения, используемой для задач обработки естественного языка. Эти модели предварительно обучаются на больших объемах данных, таких как книги и веб-страницы, для создания контекстуально релевантного и семантически связного языка.

Проще говоря, GPT — это компьютерные программы, которые могут создавать человекоподобный текст без явного программирования для этого. В результате их можно точно настроить для решения ряда задач обработки естественного языка, включая ответы на вопросы, языковой перевод и обобщение текста.

Итак, почему GPT важны? GPT представляют собой значительный прорыв в обработке естественного языка, позволяя машинам понимать и генерировать язык с беспрецедентной беглостью и точностью. Ниже мы рассмотрим четыре модели GPT, от первой версии до самой последней версии GPT-4, и изучим их производительность и ограничения.

ГПТ-1

GPT-1 был выпущен OpenAI в 2018 году как их первая итерация языковой модели с использованием архитектуры Transformer. У него было 117 миллионов параметров, что значительно улучшило предыдущие современные языковые модели.

Одной из сильных сторон GPT-1 была его способность генерировать плавный и связный язык при наличии подсказки или контекста. Модель обучалась на комбинации двух наборов данных: Общий обход, огромный набор данных веб-страниц с миллиардами слов и набор данных BookCorpus, содержащий более 11 000 книг различных жанров. Использование этих разнообразных наборов данных позволило GPT-1 развить сильные способности языкового моделирования.

В то время как GPT-1 был значительным достижением в обработка естественного языка (NLP), он имел определенные ограничения. Например, модель была склонна генерировать повторяющийся текст, особенно когда ей давали подсказки, выходящие за рамки ее обучающих данных. Он также не мог рассуждать о нескольких оборотах диалога и не мог отслеживать долгосрочные зависимости в тексте. Кроме того, его связность и беглость были ограничены только более короткими текстовыми последовательностями, а более длинным отрывкам не хватало связности.

Несмотря на эти ограничения, GPT-1 заложил основу для более крупных и мощных моделей, основанных на архитектуре Transformer.

ГПТ-2

GPT-2 был выпущен OpenAI в 2019 году как преемник GPT-1. Он содержал ошеломляющие 1,5 миллиарда параметров, что значительно больше, чем у GPT-1. Модель была обучена на гораздо большем и разнообразном наборе данных, сочетающем Common Crawl и WebText.

Одной из сильных сторон GPT-2 была его способность генерировать связные и реалистичные последовательности текста. Кроме того, он может генерировать ответы, подобные человеческим, что делает его ценным инструментом для различных задач обработки естественного языка, таких как создание контента и перевод.

Однако GPT-2 не лишен недостатков. Он боролся с задачами, которые требовали более сложных рассуждений и понимания контекста. В то время как GPT-2 преуспел в коротких абзацах и фрагментах текста, он не смог сохранить контекст и связность в более длинных отрывках.

Эти ограничения проложили путь к разработке следующей итерации моделей GPT.

ГПТ-3

Модели обработки естественного языка совершили экспоненциальный скачок с выпуском GPT-3 в 2020 году. Имея 175 миллиардов параметров, GPT-3 более чем в 100 раз больше, чем GPT-1, и более чем в десять раз больше, чем GPT-2.

GPT-3 обучается на различных источниках данных, включая BookCorpus, Common Crawl и Wikipedia. Наборы данных содержат почти триллион слов, что позволяет GPT-3 генерировать сложные ответы на широкий спектр задач NLP, даже без предоставления каких-либо предварительных данных.

Одним из основных улучшений GPT-3 по сравнению с предыдущими моделями является его способность генерировать связный текст, писать компьютерный код и даже создавать произведения искусства. В отличие от предыдущих моделей, GPT-3 понимает контекст данного текста и может генерировать соответствующие ответы. Возможность создавать естественно звучащий текст имеет огромное значение для таких приложений, как чат-боты, создание контента и языковой перевод. Одним из таких примеров является ChatGPT, диалоговый бот с искусственным интеллектом, который прошел путь от безвестности к славе почти за одну ночь.

Хотя GPT-3 может делать невероятные вещи, у него все же есть недостатки. Например, модель может возвращать предвзятые, неточные или неуместные ответы. Эта проблема возникает из-за того, что GPT-3 обучается на большом количестве текста, который может содержать предвзятую и неточную информацию. Также бывают случаи, когда модель генерирует совершенно нерелевантный текст для подсказки, что указывает на то, что модель все еще испытывает трудности с пониманием контекста и фоновых знаний.

Возможности GPT-3 также вызвали опасения по поводу этических последствий и потенциальное неправильное использование таких мощных языковых моделей. Эксперты обеспокоены возможностью использования модели в злонамеренных целях, таких как создание поддельных новостей, фишинговых писем и вредоносного ПО. Действительно, мы уже видели преступники используют ChatGPT для создания вредоносных программ.

OpenAI также выпустила улучшенную версию GPT-3, GPT-3.5, до официального запуска GPT-4.

ГПТ-4

GPT-4 — последняя модель в серии GPT, выпущенная 14 марта 2023 года. Это значительный шаг вперед по сравнению с предыдущей моделью GPT-3, которая уже производила впечатление. Хотя особенности обучающих данных и архитектуры модели официально не объявлены, она, безусловно, опирается на сильные стороны GPT-3 и преодолевает некоторые из ее ограничений.

GPT-4 предназначен исключительно для пользователей ChatGPT Plus, но ограничение на использование ограничено. Вы также можете получить к нему доступ, присоединившись к списку ожидания API GPT-4, что может занять некоторое время из-за большого количества приложений. Однако самый простой способ заполучить GPT-4 — это с помощью чата Microsoft Bing. Это совершенно бесплатно, и нет необходимости записываться в лист ожидания.

Выдающейся особенностью GPT-4 являются его мультимодальные возможности. Это означает, что модель теперь может принимать изображение в качестве входных данных и понимать его как текстовую подсказку. Например, во время прямой трансляции запуска GPT-4 инженер OpenAI передал модели изображение нарисованного от руки макета веб-сайта, и модель неожиданно предоставила рабочий код для веб-сайта.

Модель также лучше понимает сложные подсказки и демонстрирует производительность на уровне человека в нескольких профессиональных и традиционных тестах. Кроме того, у него больше окно контекста и размер контекста, который относится к данным, которые модель может сохранить в своей памяти во время сеанса чата.

GPT-4 раздвигает границы того, что в настоящее время возможно с помощью инструментов ИИ, и, вероятно, найдет применение в самых разных отраслях. Однако, как и в случае с любой мощной технологией, существуют опасения по поводу возможного неправильного использования и этические последствия такого мощного инструмента.

Путешествие по языковым моделям GPT

Модели GPT произвели революцию в области ИИ и открыли новый мир возможностей. Более того, огромный масштаб, возможности и сложность этих моделей сделали их невероятно полезными для широкого круга приложений.

Однако, как и в случае с любой технологией, необходимо учитывать потенциальные риски и ограничения. Способность этих моделей генерировать очень реалистичный текст и работающий код вызывает опасения по поводу возможного неправомерного использования, особенно в таких областях, как создание вредоносных программ и дезинформация.

Тем не менее, поскольку модели GPT развиваются и становятся более доступными, они будут играть заметную роль в формировании будущего ИИ и НЛП.