Генеративните предварително обучени трансформатори, по-известни като GPT (Generative Pre-trained Transformer), са ключов инструмент за напредъка на изследванията в областта на изкуствения интелект (AI). Те са част от семейството на големите невронни мрежи и използват архитектура, наречена „трансформатор“, за обработка на езикова информация. Трансформаторите бяха първоначално описани в статия от 2017 г. от Google и са сред най-новите и едни от най-мощните класове модели, изобретени до момента. Вместо да разчитат на традиционните статистически методи, моделите на GPT се обучават чрез големи количества текстови данни, за да научат езиковите структури, семантиката и контекста.
Кой и кога е изобретил GPT?
Генеративният предварително обучен трансформатор (GPT) е разработен от OpenAI, изследователска лаборатория за изкуствен интелект, през 2018 г. Екипът, създал GPT, е ръководен от Алек Радфорд, изследовател в OpenAI, и включва още няколко експерти по изкуствен интелект. Оттогава компанията продължава да подобрява моделите на GPT с по-нови версии, включително GPT-2 и GPT-3 и GPT-4, които спечелиха значително внимание през последните година.
Моделите на GPT са известни най-вече със способността си да разбират и генерират естествен език или код. Те обаче не се ограничават само до това. Например GPT-4 от OpenAI е голям мултимодален модел, който приема текст, изображения и реч като входни данни.
Основни концепции
- Езиково моделиране: GPT се основава на вероятностно предсказване на следващата дума в текста. Това се прави чрез анализ на милиарди думи от интернет, книги и статии, което помага на модела да формира богатo разбиране на езика.
- Архитектура на трансформатора: Тази уникална структура, използвана в GPT, позволява на модела да анализира текст в широк контекст. Това означава, че моделът може да „вижда“ и разбира връзките между думите в дълги изречения или параграфи, и дори цели книги.
- Претренирани модели: GPT е „претрениран“ модел. Това означава, че моделът се обучава върху голямо количество текстови данни, преди да бъде специално настроен за конкретна задача. Това обучение му позволява да придобие богата представа за езика, включително синтаксис, семантика и дори познания за света. Това предварително обучение дава на модела голяма гъвкавост и адаптивност за изпълнение на различни задачи.
- Фина настройка: След като GPT е обучен върху огромен набор от данни, той може да бъде „настроен“ за специфични задачи, като например превод, обобщаване на текст или дори генериране на поетичен текст.
Приложения
- Виртуални асистенти: ChatGPT, един от производните продукти, е в състояние да води разговори, които са сравними с човешкия диалог, като се адаптира към стила и изискванията на потребителя.
- Създаване на текст: GPT може да създава новинарски статии, литературни произведения и научни текстове, като използва предварителни знания и текущи данни.
- Образование: Моделите могат да бъдат използвани като инструменти за обучение, помагащи на студентите да разбират сложни концепции или да получават автоматични отговори на въпроси.
- Превод и резюмиране: Освен че може да превежда между различни езици, GPT може да извлича ключови моменти от дълги текстове, като предоставя кратки и ясни обобщения.
Заключение
Генеративните предварително обучени трансформатори (GPT) са важна технология в областта на изкуствения интелект и намират широко приложение. Те предлагат нови начини за създаване и обработване на текст, като осигуряват инструменти за естествени разговори, автоматично генериране на текст, машинно обучение и много други. Има голямо вълнение около бъдещите версии на тези технологии, особено когато става въпрос за комбиниране на различни видове информация, или мултимодални модели.
За да научите повече за изкуствения интелект, препоръчваме да прегледате нашата секция “Основи и терминология“.
Целта на AIBulgaria.com е да предоставя актуална и стойностна информация от света на изкуствения интелект (AI). Последвайте ни в социалните мрежи – Facebook, Instagram, Twitter и LinkedIn. Също така, може да се присъедините към нашия Discord сървър!