Wenn Sie sich jemals gefragt haben, ob GPT-3 OpenAI verwendet werden kann, um GDMMiA (Generated Decision Making Machines in Artificial Intelligence) zu erstellen, sind Sie hier richtig. GPT-3 ist ein maschinelles Lernmodell mit neuronalen Netzen. Es ist in der Lage, Sprache in nützliche Ausgaben umzuwandeln.
GPT-3 ist ein Modell für maschinelles Lernen mit neuronalen Netzen
Das Modell GPT-3 ist ein Modell für maschinelles Lernen mit neuronalen Netzen, das häufig zum Trainieren von GDMMiA-Algorithmen verwendet wird. Dieses Modell hat mehrere Schwächen, die seine Anwendung in einigen Situationen einschränken. Insbesondere ist das GPT-3 in seiner Eingabegröße begrenzt und seine Inferenzzeit ist langsam. Darüber hinaus kann das GPT-3 nur Eingabetexte verarbeiten, die nur wenige Sätze lang sind.
Das GPT-3 Modell ist ein großes Modell, das viel größer ist als seine Vorgänger. Es ist auch in der Lage, natürlichsprachliche Aufgaben zu verteilen. Seine Fähigkeiten erlauben es den Benutzern, mit ihm in natürlicher Sprache zu “sprechen” und ihm Beispiele zu geben, und das Modell wird versuchen, die gewünschte Ausgabe zu produzieren.
Das Modell GPT-3 ist ein leistungsfähiges Modell für maschinelles Lernen mit neuronalen Netzen, das zur Texterzeugung eingesetzt wird. Dieses Modell kann zur Erstellung von GDMMia-Algorithmen unter Verwendung großer Textmengen verwendet werden. Die Benutzer sollten sich jedoch vor dem GPT-3-Modell hüten, da es Schwächen aufweist. Die Schöpfer des Modells geben zu, dass ihr Modell viele Fehler enthält. Seine größte Schwäche ist, dass es bei Aufgaben, die kontextbezogenes Lernen erfordern, nicht sehr effektiv ist. Daher ist es wichtig, einen Menschen zu beauftragen, der die Ergebnisse der GPT-3-Modelle überprüft.
GPT-3 wurde zuerst von OpenAI entwickelt und ist ähnlich wie BERT, ein Sprachmodell, das Einbettungen aus Rohtext erzeugt. Diese Einbettungen können dann von Modellen der GPT-Familie verwendet werden, um Text zu generieren.
GPT-3 ist eines der größten künstlichen neuronalen Netze, die je geschaffen wurden, und ist in der Lage, alles zu erzeugen, was eine Textstruktur hat. Es ist in der Lage, Texte zu erstellen, darunter Artikel, Gedichte, Nachrichtenberichte und sogar Computercode. Es kann sogar den Schreibstil berühmter Autoren nachahmen.
Es handelt sich um eine sprachgenerierende KI
GPT-3, eine sprachgenerierende KI, die sich noch in der Anfangsphase befindet, hat sich in verschiedenen Tests bewährt. Sie war in der Lage, Fragen zu Trivialitäten, zum Leseverständnis, zur Übersetzung, zu wissenschaftlichen Fragen, zur Arithmetik und zum gesunden Menschenverstand zu beantworten.
Während einige Leute die Intelligenz des GPT-3 in Frage gestellt haben, ist es klar, dass er über beeindruckende technische Fähigkeiten verfügt. Es ist besonders gut darin, im Internet gefundenen Text zu synchronisieren, was bedeutet, dass es Millionen von Textstücken zusammensetzen kann. OpenAI-Mitbegründer Sam Altman hat jedoch versucht, den Hype um GPT-3 herunterzuspielen.
Obwohl der Erfolg von GPT-3 beeindruckend ist, ist es noch lange nicht perfekt. Ein Kritiker des Deep Learning, Gary Marcus, merkt an, dass GPT-3 die Welt häufig nicht richtig versteht und Wörter modelliert, ohne deren Bedeutung zu verstehen. Als solches hat das Modell das Potenzial, ein Meta-Lerner zu sein, auch wenn es dazu derzeit noch nicht vollständig in der Lage ist.
Die Entwicklung von GPT-3 ist der jüngste Schritt in den Bemühungen des Unternehmens, eine menschenähnlichere KI zu schaffen. Ursprünglich als Betaversion im Jahr 2015 auf den Markt gebracht, verfügt GPT-3 nun über mehr als hundert Milliarden ML-Parameter. Das ist mehr als das Doppelte der Kapazität seines Vorgängers.
Die KI GPT-3 von OpenAI hat sich als so beeindruckend erwiesen, dass es für Menschen schwierig war, von GPT-3 geschriebene Nachrichten von menschlicher Prosa zu unterscheiden. Diese KI hat auch die Fähigkeit bewiesen, Trivialfragen zu beantworten, Grammatik zu korrigieren und komplexe mathematische Probleme zu lösen. Außerdem ist GPT-3 in der Lage, Computercode zu erzeugen. Seine Leistung ist beeindruckend, aber andere KIs könnten die gleichen Aufgaben erfüllen, sobald sie trainiert sind.
OpenAI hat deutlich gemacht, dass GPT-3 in der Lage ist, aus verschiedenen Datentypen zu lernen, einschließlich sozialer, politischer und religiöser Vorurteile. OpenAI hat nicht nur die Vorurteile seiner Sprachmodelle erkannt, sondern den Forschern auch Zugang zu der API gewährt, die es zum Training von GPT-3 verwendet hat.
Es kann GDMMiA-Algorithmen erstellen
Das neuronale Netzwerk GPT-3 kann GDMMiA-Algorithmen erstellen, die in generativen Modellen für maschinelles Lernen verwendet werden. Das GPT-3 ist ein extrem großes Modell in Bezug auf Daten und Leistung. Das GPT-3-Modell hat mehrere wichtige Vorteile gegenüber herkömmlichen Programmen. Zum einen muss es nicht erneut für neue Aufgaben trainiert werden. Außerdem hat es den Vorteil, natürliche Sprache zu verstehen.
GPT-3 ist in der Lage, Texte aus dem Internet zu synthetisieren. Dadurch wirkt es wie ein riesiges eklektisches Sammelalbum, das Millionen von Textschnipseln zu einem einzigen, hochpräzisen Modell zusammenfügt. Doch diese Funktion ist nicht ohne Makel: In vielen Fällen verhält sich GPT-3 wie ein genialer Schüler, der sein Lehrbuch nicht richtig gelesen hat. Oft kombiniert er bekannte Fakten mit Halbwahrheiten oder gar Lügen.
Die GPT-3-Familie der OpenAI-Modelle verwendet eine transformatorbasierte Architektur und nutzt Vornormalisierung, umgekehrte Tokenisierung und abwechselnd dichte und spärliche Aufmerksamkeitsmuster. Eine Version von GPT-3 hat 175 B-Parameter und 96 Aufmerksamkeitsschichten. Es ist in der Lage, 3,2 Millionen Batches zu verarbeiten.
Das GPT-3 ist in der Lage, alles zu erstellen, was eine Sprachstruktur hat, z. B. das Beantworten von Fragen, das Übersetzen von Sprachen und das Erstellen von Computercode. Er kann sogar eine Instagram-ähnliche App erstellen. Es verwendet das Figma-Plugin, eine Software für die Erstellung von Apps. Diese Technologie könnte in Zukunft große Auswirkungen auf die Softwareentwicklung haben.
Ein weiteres wichtiges Merkmal von GPT-3 ist, dass es jede Art von Text erzeugen kann. Seine Fähigkeit, realistische Chat-Dialoge, Comics und Code zu erstellen, hat es zu einem aufregenden Unterzweig der Datenwissenschaft gemacht. Seine Fähigkeiten haben es zu einer der begehrtesten Technologien in der Verarbeitung natürlicher Sprache gemacht.
Es leidet unter einer Vielzahl von Verzerrungen beim maschinellen Lernen
OpenAI hat eine Vielzahl von Verzerrungen in den Datensätzen gefunden, die es zur Erstellung seiner Algorithmen verwendet. Zum Beispiel sind die verwendeten Datensätze auf die Pronomen “wir” und “du” ausgerichtet. In einigen Datensätzen werden Wörter wie Terrorismus und Atheismus mit negativen Konnotationen assoziiert. In einem anderen Datensatz wird das Wort “Jude” mit Geld assoziiert. Einige Tests ermutigen sogar zum Selbstmord.
Diese Voreingenommenheit wirkt sich auf die Art und Weise aus, wie OpenAI seine Modelle trainiert. Das Unternehmen stellt keine Werbetexter ein, die die generierten Antworten bearbeiten. Außerdem verwenden sie kein menschliches Feedback aus dem InstructGPT-Experiment zur Feinabstimmung ihrer Modelle. Infolgedessen sind die Modelle weniger genau und können zu einer Verschlechterung führen.
OpenAI versucht, diese Probleme durch die Implementierung von Tests in der Beta-Version zu lösen. Eine Möglichkeit, um sicherzustellen, dass GPT-3 frei von Verzerrungen ist, besteht darin, die Menge an sensiblen Informationen, die es in seinem Trainingsdatensatz verwendet, zu beschränken. Dies ist wichtig, da Trainingsdaten ein Modell voreingenommener machen können, als es sein sollte. Es ist wichtig zu bedenken, dass alle Modelle nur so gut sind wie die Daten, die zu ihrer Erstellung verwendet werden.
Ein Beispiel dafür ist, dass GPT-3 für eine bestimmte Aufgabe optimiert wurde, indem weniger Beispiele als bei früheren Sprachmodellen verwendet wurden. Früher mussten Sprachmodelle auf Tausende von Beispielen trainiert werden, bevor sie für bestimmte Aufgaben eingesetzt werden konnten. Diese neue Methode, die als “few-shot learning” bezeichnet wird, ermöglicht es einer Maschine, aus weniger Beispielen zu lernen als ihre Vorgänger.
Ein weiteres Beispiel ist ein einfaches maschinelles Lernsystem, das Artikel zu einem beliebigen Thema schreiben kann. In einigen Beispielen kann dieses Programm sogar Sätze produzieren, die überzeugend sind. In anderen Fällen kann es völligen Unsinn produzieren.
Es neigt dazu, rassistische Sprache zu verbreiten
Das umstrittene maschinelle Lernsystem GPT-3 von OpenAI kann so programmiert werden, dass es rassistische und sexistische Sprache erkennt. Aber die Software ist anfällig für Fehler. Es hat sich gezeigt, dass das Programm, das mit einigen wenigen Testern geteilt wurde, dazu neigt, die Wörter, die es liest, falsch zu interpretieren. Choi, eine außerordentliche Professorin an der University of Washington, und ihre Kollegen haben Dutzende von Tests mit der KI durchgeführt. Dabei stellten sie fest, dass sie Fehler macht und selbst bei harmlosem Text giftige Sprache erzeugen kann.
Das Programm hat insgesamt 175 Milliarden Parameter. OpenAI plant, den Zugang zu GPT-3 über das Internet zu verkaufen und es zu einem weit verbreiteten Produkt zu machen. Das Unternehmen hat GPT-3 den Betatestern über Webbrowser zur Verfügung gestellt. Als die Beta-Tester das Programm testeten, stellten sie fest, dass die KI sexistische, rassistische und giftige Sprache erzeugte. Einige der Beispiele für giftige Sprache, die es produzierte, betrafen Frauen, Schwarze, Juden und den Holocaust.
Trotz seiner Neigung zu rassistischer Sprache hat sich GPT-3 als leistungsfähiges Werkzeug für die Forschung erwiesen. Es spuckt Informationen aus einer Vielzahl von Quellen aus und kann sogar Polemiken produzieren, die extremistische Ansichten nachplappern. Mit diesem neuen KI-Tool können extremistische Gruppen die Produktion ihrer bösartigen Inhalte leicht automatisieren.
In der Vergangenheit war das maschinelle Lernsystem GPT-3 von OpenAI so gut, dass es schwierig war, seine Nachrichtenberichte von der Prosa eines menschlichen Autors zu unterscheiden. Es konnte auch Quizfragen beantworten, Grammatik korrigieren, mathematische Probleme lösen und Computercode generieren. Das System war in der Lage, viele dieser Aufgaben auszuführen, noch bevor es trainiert wurde.
Obwohl das maschinelle Lernsystem GPT-3 von OpenAI wegen seiner Neigung zur Verwendung rassistischer Sprache kritisiert wurde, ist das Modell für viele Unternehmen nach wie vor sehr wertvoll. In der Vergangenheit wurde es von zahlreichen Unternehmen zur Entwicklung von Chatbots für den Kundensupport verwendet. Diese Software wurde auch von The Trevor Project verwendet, einer gemeinnützigen Organisation, die selbstmordgefährdete LGBTQ-Jugendliche berät. Diese Unternehmen nutzen OpenAI und sein Modell, um die Interaktion mit Menschen zu erleichtern.
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