Generative Pre-Trained Transformer 3
Der Generative Pre-Trained Transformer 3 (GPT-3) ist ein auf Deep Learning basierendes Sprachmodell, das menschenähnlichen Text erzeugt. Dieses neue Modell hat eine noch nie dagewesene Anzahl von Parametern (1,5 Billionen) und ist in der Lage, jede Art von Text zu verarbeiten. Seine Architektur kombiniert das Standard-Transformationsnetzwerk mit Deep Learning und ist darauf trainiert, das nächste Token vorherzusagen. Es hat bei vielen textbasierten Aufgaben gute Ergebnisse gezeigt.
Das Sprachmodell GPT-3 wurde von OpenAI entwickelt, einem Unternehmen, das künstliche Intelligenz entwickelt. Es kann mit Hilfe eines Korpus von mehr als 175 Milliarden Texten menschenähnlichen Text erzeugen. Das GPT-3 kann auch verschiedene Arten von Texten generieren, z. B. Nachrichtenartikel, Blogbeiträge und News-Artikel. Das bedeutet, dass Sie keinen Experten benötigen, um Inhalte zu erstellen oder zu bearbeiten.
Generative Pre-Trained Transformer-Modelle sind eine Familie von Sprachmodellen, die automatisierte E-Mails, Übersetzungen und simulierte Websites erstellen können. Das GPT-3 ähnelt den früheren Transformer-Modellen, verfügt aber über einen viel größeren Trainingsdatensatz. Dies erleichtert die Entwicklung von Anwendungen des maschinellen Lernens ohne tiefgreifende technische Kenntnisse.
Das GPT-3-Modell kann überzeugende, formale und kreative Texte erstellen. Es ist in der Lage, Artikel, Geschichten, Gedichte und sogar Liedtexte zu verfassen. Der von GPT-basierten Modellen erzeugte Text ist nur schwer von menschlichem Schreiben zu unterscheiden und könnte irgendwann den Bedarf an kreativen Schreibern ersetzen.
GPT-3
Ein Computerprogramm, das Text erzeugen kann, wird als “Generator” bezeichnet. Dieses Programm kann einen großen Wortschatz verwenden, um Sätze zu erzeugen. Jedes Wort kann in verschiedene Kategorien eingeordnet werden, und das Programm versteht Zeitformen, einschließlich Zukunft und Vergangenheit. Es kann Sätze in verschiedenen Längen produzieren und verschiedene Parameter verwenden, um das Ergebnis anzupassen.
OpenAI Playground verfügt über eine Reihe von Voreinstellungen, die Sie für den Anfang verwenden können, oder Sie können Ihren eigenen Text schreiben. Sie können auch die Einstellungen der Seitenleiste anpassen, um Ihre Lösung individuell zu gestalten. Um die Beispieleinstellungen zu verwenden, müssen Sie zunächst den Playground auf die Standardeinstellungen zurücksetzen, den Textbereich löschen und die Voreinstellung, die Sie derzeit verwenden, entfernen.
Der GPT-3-Textgenerator ist zwar leistungsfähiger als die von Menschen erstellte Software, hat aber dennoch seine Grenzen. Zum Beispiel ist die Ausgabe eines mit GPT-3 generierten Textes nicht perfekt auf einen menschlichen Leser abgestimmt. Er enthält jedoch die richtigen Wörter im richtigen Kontext und ist nicht mit Rechtschreib- oder anderen Fehlern behaftet. Außerdem wird das Ergebnis eine korrekte Grammatik aufweisen. Die Fähigkeit von
GPT-3, Texte zu generieren, ist noch relativ unerschlossen, aber Forscher haben damit bereits Erfolge erzielt. In einer im Mai auf dem OpenAI-Preprint-Server veröffentlichten Arbeit wurde festgestellt, dass das Programm in vielen Tests besser abschneidet als menschliche Schreiber. Die Tests umfassten u. a. logisches Denken, Leseverständnis, Übersetzung und Trivialitäten.
OpenAI hat daran gearbeitet, GPT-3 zu verbessern und größere Modelle zu erstellen. So ist zum Beispiel geplant, das Modell zu erweitern, um juristische Dokumente zu lesen. Es experimentiert auch mit der Fähigkeit, gefährdete Personen in Peer-Support-Communities zu erkennen.
Seine Grenzen
Obwohl GPT-3 ein beeindruckender Fortschritt in der KI-Forschung ist, hat es noch viele Grenzen. Dazu gehören Zuverlässigkeit, Interpretierbarkeit, Zugänglichkeit und Geschwindigkeit. Einige dieser Einschränkungen lassen sich leicht beheben, während sich andere als schwieriger erweisen könnten. In diesem Artikel werden einige der wichtigsten Einschränkungen von GPT-3 erörtert und wie es verbessert werden kann.
Zum Beispiel wird GPT-3 schlechte sprachliche Angewohnheiten von menschlichen Schöpfern lernen, wie das Ignorieren des Unterschieds zwischen “wenn” und “ob”. Darüber hinaus wird es möglicherweise weiterhin falsche Ausdrücke verwenden. Dies wird zu Problemen für die Benutzer führen. Daher ist es wichtig, die Verwendung von GPT-3 in solchen Situationen zu vermeiden.
Darüber hinaus ist GPT-3 bei der Beantwortung von Fragen, die sich auf reale Sachverhalte beziehen, nicht besser als ein Mensch. Während es einfache Fragen beantworten kann, versagt es bei Fragen, die logisches Denken erfordern. Das menschliche Gehirn ist viel flexibler und kann den Kontext und die Bedeutung von Wörtern nutzen, um sie zu verstehen.
Obwohl GPT-3 kein perfektes System ist, hat es das Potenzial, die Qualität von Chatbots zu verbessern. Es kann zum Beispiel abstrakte Fragen übersetzen und als Suchmaschine fungieren. Er kann auch so programmiert werden, dass er Fragen mit Hilfe von Quellenlinks beantwortet. OpenAI hat sich mit Microsoft und dessen KI-Labor zusammengetan, das ein Investor in OpenAI ist. Microsoft hat kürzlich eine Lizenzvereinbarung für GPT-3 angekündigt.
Eine der Einschränkungen von GPT ist, dass es in seinen Trainingsdaten nicht zwischen wahren und falschen Texten unterscheiden kann. Dies bedeutet, dass es nicht die gewünschte Fortsetzung in der realen Welt erzeugen kann. Außerdem kann es den Wahrheitsgehalt bei der Vorhersage nicht berücksichtigen.
Seine Leistung
GPT-3 ist ein leistungsfähiger Algorithmus, der zur Texterstellung in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt wird. Er kann Anzeigen, Beschreibungen, Blogbeiträge, Meinungsäußerungen und vieles mehr in Sekundenschnelle erstellen. Er kann auch für Chatbots und Textzusammenfassungen verwendet werden. Seine Leistung ist erstaunlich hoch, vor allem im Vergleich zu von Menschen erstellten Texten. Es gibt jedoch einige Probleme, die zu beachten sind.
Das Modell ist sehr umfangreich, mit mehr als 175 Milliarden trainierbaren Parametern. Es verwendet Petabytes an Daten, darunter Rohdaten von Webseiten, Metadatenauszüge und Textextrakte mit leichter Filterung. Außerdem werden WebText2, ein Korpus von Webseitentexten, die aus ausgehenden Reddit-Links stammen, Books1 und Books2, zwei internetbasierte Buchkorpora, und Wikipedia-Seiten verwendet. Jeder dieser Datensätze hat eine andere Gewichtung.
Der GPT-3-Algorithmus von OpenAI wurde auf einem riesigen Textkorpus trainiert und hat eine enorme Menge an Rechenressourcen aufgewendet, um Sprachen zu untersuchen. Er verwendet die Methode der “semantischen Analyse” des Sprachenlernens, ein Zweig der künstlichen Intelligenz, der sich auf die Analyse der Bedeutung von Wörtern und deren Verwendung durch Menschen konzentriert.
Obwohl sich dieser Algorithmus bei der Erstellung natürlicher Dialoge als wirksam erwiesen hat, gibt es noch einige Probleme mit ihm. Der GPT-3-Algorithmus weist eine Reihe von Verzerrungen beim maschinellen Lernen auf, und er wurde mit Online-Texten trainiert, die viele der bei Menschen üblichen Verzerrungen enthalten. So fanden Forscher des Middlebury Institute of International Studies heraus, dass GPT-3 besonders gut radikale Texte erstellen und Diskurse produzieren kann, die Verschwörungstheoretiker und White Supremacists imitieren. Daher befürchten einige, dass GPT-3 zur Automatisierung von Hassreden eingesetzt werden könnte.
Außerdem mag GPT-3 keine Eingabezeichenfolgen, die mit Leerzeichen enden. Seine Leistung verschlechtert sich erheblich, wenn Sie Leerzeichen am Ende der Zeichenkette lassen. Es warnt Sie, Leerzeichen am Ende der Eingabe zu vermeiden, aber Sie erhalten inkonsistente Ergebnisse, wenn Sie dies tun.
Seine Voreingenommenheit
GPT-3 ist ein Sprachmodell, das für die Generierung von Text aus großen Datensätzen verwendet werden kann. Das Problem bei der Verwendung dieser Modelle ist, dass sie anfällig für Verzerrungen sind. Es ist zwar möglich, ein Modell zu erstellen, das frei von Verzerrungen ist, aber es ist nicht praktikabel, die Datensätze zu bereinigen, nachdem sie trainiert worden sind. Viele Nachrichtenorganisationen verwenden bereits Sprachmodelle, um die Erstellung von Nachrichten zu automatisieren. Wenn GPT-3 jedoch fehlerhaft ist, könnte dies zum Nachteil von Minderheiten in der Gemeinschaft führen.
Das System lernt aus der Texteingabe und produziert die wahrscheinlichste Ausgabe. Auf diese Weise muss das Modell nicht erst trainiert werden. Schließlich wird es einen Text produzieren, der der menschlichen Ausgabe ähnlich ist. Außerdem lässt sich das Modell ohne Training leicht anpassen, was es ideal für den Einsatz bei Übersetzungen von Mensch zu Mensch macht.
GPT-3 verwendet dieselbe transformatorbasierte Architektur wie sein Vorgänger, nutzt aber den Mechanismus der Selbstaufmerksamkeit, um kontextbezogene Informationen zu lernen. Es wurde unbeaufsichtigt mit Textdaten in einer generativen, unüberwachten Umgebung trainiert. Es wird mit Textdaten konfrontiert, die es in Vektoren kodiert. Diese Vektoren werden dann in den Aufmerksamkeitsmechanismus eingegeben. Von dort aus erstellt der kombinierte Arbeitsablauf eine Vorhersage für das nächste Wort. Manchmal ist die Vorhersage des Modells falsch, so dass es zur nächsten Vorhersage übergeht.
Die Voreingenommenheit von GPT-3 kann sich auch auf den Inhalt auswirken, den es produziert. Obwohl OpenAI sich bemüht, seine Trainingsdaten von problematischen Inhalten zu säubern, schlüpfen immer noch einige davon durch. Aus diesem Grund wird das Unternehmen den Zugang zu GPT-3 nicht verlängern, bis es angemessene Schutzmaßnahmen eingeführt hat. Solange diese Schutzmaßnahmen nicht vollständig umgesetzt sind, wird GPT-3 möglicherweise nie die angestrebte robuste Reife erreichen.
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