OpenAI, ein Unternehmen an der Spitze der KI-F&D, hat ein universelles Sprachmodell namens GPT-3 entwickelt. Diese KI-Plattform kann viele sprachbasierte Aufgaben lösen und ist in der Lage, zwischen verschiedenen Textstilen und -zwecken zu wechseln. Es lernt auch Beziehungen zwischen Variablen in einem Datensatz und ist in der Lage, neue Datenpunkte zu erzeugen.
GPT-3 ist ein Allzweck-Sprachmodell
OpenAI, ein Forschungsunternehmen für künstliche Intelligenz, hat ein Allzweck-Sprachmodell (GPTLM) namens GPT-3 entwickelt. Es ist in der Lage, eine Vielzahl von universellen sprachbasierten Aufgaben zu lösen und kann leicht zwischen verschiedenen Textarten und Stilen wechseln. Es verwendet generative Modelle, um die Beziehungen zwischen den Variablen in einem Datensatz zu lernen. Diese Modelle sind in der Lage, neue Daten aus einem Datensatz zu erstellen und eine Vielzahl von Aufgaben zu lösen.
GPT-3 ist eines der fortschrittlichsten Sprachmodelle, die bisher entwickelt worden sind. Es ist in der Lage, eine große Menge an Text zu verarbeiten und das nächste Wort vorherzusagen. Es verwendet ein künstliches neuronales Netz, eine logische Architektur, die Maschinen hilft, aus Daten zu lernen.
Das GPT-3-Sprachmodell von OpenAI wurde trainiert, indem seine Sprachkenntnisse mithilfe einer API getestet wurden. Die API ermöglicht es Entwicklern, Text einzugeben und die Basislinie so zu konditionieren, dass sie sich auf bestimmte Bereiche spezialisiert. Wenn Sie zum Beispiel “Mädchen geht mit ihrem Hund spazieren” und “Kind spielt im Park” eingeben, lernt die KI, diese Begriffe ins Spanische zu übersetzen.
GPT-3 ist in der Lage, sich an den eingegebenen Text anzupassen und kann sogar eine Instagram-ähnliche App erstellen. Der GPT-3 verwendet das Figma-Plugin zur Erstellung einer App und verfügt über 200 Milliarden Parameter. Es funktioniert auch mit Texteingaben, die nicht beschriftet wurden. Dies hilft dem GPT-3, Grammatik zu erkennen und ein Thema weiterzuführen.
Das Sprachmodell GPT-3 ist ein KI-Tool der nächsten Generation, das in einer Vielzahl von Bereichen eingesetzt werden kann. OpenAI hat dieses Sprachmodell unterstützt und plant, es für Entwickler kommerziell verfügbar zu machen. Mit der GPT-3-API können Entwickler und Start-ups KI-Lösungen für eine Reihe von textbasierten Aufgaben erstellen.
Es kann eine Vielzahl von sprachbasierten Aufgaben lösen
Das GPT-3 kann eine Vielzahl von sprachbasierten Aufgaben lösen und hat ein hohes Maß an Genauigkeit gezeigt. Das System verwendet einen Textprädiktor, der den Eingabetext analysiert, um die wahrscheinlichste Ausgabe zu erzeugen. Das Vorhersagemodell kann ohne menschliches Eingreifen oder Training eingestellt werden, was zu einer qualitativ hochwertigen Ausgabe führt, die der menschlichen Ausgabe ähnelt.
Die Leistung von GPT-3 skaliert mit der Größe des Modells, der Größe des Datensatzes und der Rechenleistung. Es hat auch gezeigt, dass das Modell Aufgaben lösen kann, mit denen es noch nie konfrontiert wurde. Aufgrund seiner beeindruckenden Leistung wird GPT-3 nun als allgemeine Lösung für viele nachgelagerte Aufgaben untersucht. Die Kosten für KI steigen jedoch exponentiell an. Ein einziges Modell kann bis zu 4,6 Millionen Dollar kosten, um mit einer Tesla V100 Cloud-Instanz trainiert zu werden.
Das GPT-3-Sprachmodell kann eine Vielzahl von sprachbasierten Aufgaben lösen, z. B. Textübersetzung und Softwareentwicklung. Obwohl das GPT-3-Sprachmodell das fortschrittlichste ist, hat es einige Nachteile. Seine API ist derzeit nur für private Betatests verfügbar, so dass es nicht in einer Produktionsumgebung eingesetzt werden kann. Die GPT-2-Implementierung hingegen ist Open-Source und öffentlich verfügbar.
Das GPT-3-Sprachmodell ist ein vortrainiertes neuronales Netz mit über 175 Milliarden Parametern, das etwa zehnmal größer ist als frühere Modelle. Es ist in der Lage, eine Vielzahl von sprachbasierten Aufgaben auszuführen und hat beeindruckende Ergebnisse erzielt.
Es verfügt über eine Multitasking-Schnittstelle
Das GPT-3 verfügt über eine Multitasking-Schnittstelle, die es Ihnen ermöglicht, Ihre Arbeit in mehreren Kontexten zu erledigen. Sie können eine Vielzahl von Aufgaben ausführen, ohne Text eingeben zu müssen. Stattdessen antwortet die Schnittstelle mit einer Textvervollständigung, die auf einem Muster basiert, das Sie ihr vorgegeben haben. Der Erfolg dieser Methode ist variabel und hängt davon ab, wie komplex die Aufgabe ist.
GPT-3 ist in der Lage, auf verschiedene Arten von Tests zu reagieren, z. B. auf Fragen zur natürlichen Sprache und auf Tests zum logischen Denken. Wenn Sie z. B. einen Aufsatz schreiben, wird GPT-3 mit “falsch” antworten, wenn die Aussage, die Sie schreiben, das Argument, das Sie zu machen versuchen, nicht unterstützt.
GPT-3 basiert auf einer Transformer-Architektur. Es ist auf generative Weise vortrainiert und hat in Multitasking-Einstellungen eine gute Leistung gezeigt. Es ist auch in der Lage, das nächste Wort in einem Text aus einer Folge von Token vorherzusagen. Es zeigt auch eine gute Leistung in mehreren Benchmarks, einschließlich maschineller Übersetzung und Q&A-Aufgaben.
GPT-3 verfügt auch über eine API, die es Benutzern ermöglicht, Inhalte aus dem Internet zu speichern. Dies kann jedoch zu Urheberrechtsproblemen führen. Wenn ein Unternehmen den API-Dienst ohne eine klare Urheberrechtspolitik nutzt, könnte es die Rechte eines anderen Unternehmens verletzen. Bislang hat OpenAI seine Politik bezüglich des Urheberrechts noch nicht geklärt.
GPT-3 ist besser als die meisten Transformatormodelle. Das OpenAI-Team, das dahinter steht, hat eine flexible, einfach zu verwendende API für Entwickler entwickelt. Sie macht es einfach, neue produktionsreife Anwendungen für den GPT-3 zu schaffen.
Es ist langsam bei der Inferenz
Die Inferenz bei der Verwaltung von Arbeit ist extrem komplex, und GPT-3 ist nicht in der Lage, mit ihr Schritt zu halten. Ein einziges Beispiel dafür ist ein Modell, das über 314E23 Flops an Rechenleistung benötigt, was etwa 665 Jahre zum Trainieren benötigen würde. Außerdem benötigt es etwa 700 GB Speicherplatz, wobei jeder Parameter vier Byte Speicherplatz benötigt. Das ist fast das Zehnfache des Speichers einer modernen GPU.
GPT-3 ist bei der Inferenz im Arbeitsspeicher langsam, und es muss mehr Beispiele verarbeiten, bevor es eine Vorhersage treffen kann. Je mehr Beispiele ein Modell hat, desto besser kann es arbeiten. Es ist wichtig, daran zu denken, dass ein GPT-Modell keine Universallösung für alle NLP-Aufgaben ist, aber es kann lernen, eine Vielzahl von Aufgaben zu erfüllen.
Trotz dieser Einschränkung ist das Modell für viele Anwendungen eine brauchbare Option, z. B. für das Zeitmanagement, die Zeitplanung und die Abschätzung der Arbeitsbelastung eines Teams von Mitarbeitern. Während GPT-3 bei der Addition und Subtraktion von zweistelligen Zahlen schnell genug ist, versagt es bei der Subtraktion von vierstelligen Zahlen und liegt in 75 % der Fälle falsch. Das liegt daran, dass es keine arithmetischen Überlegungen anstellt, sondern stattdessen Muster aus den Trainingsdaten wiederkäut. Bei den Trainingsdaten handelt es sich in der Regel um zwei- und dreistellige Zahlen, so dass Berechnungen mit höheren Ziffern seltener vorkommen.
GPT-3 schneidet bei vielen textbezogenen Aufgaben, einschließlich der Text-zu-Text-Übersetzung, schlecht ab. Infolgedessen ist es nicht in der Lage, den Kontext ohne menschliche Hilfe zu nutzen. Außerdem ist es nicht in der Lage zu lernen, wie man mit iterativer Entwicklung umgeht. Dies ist eine inhärente Einschränkung eines GPT-3, das eine begrenzte Eingabe- und Ausgabegröße hat.
Es ist schwer zu verstehen
GPT-3 ist ein Computerprogramm, das Texte aus dem Internet synthetisiert. Wie ein großes, eklektisches Sammelalbum klebt es Millionen von Textstücken zusammen. Aber das Programm macht Dinge falsch. Oft vermischt es bekannte Fakten mit Halbwahrheiten und Lügen. Daher ist es schwierig, seine Ergebnisse zu interpretieren.
OpenAI ist die Organisation, die die Software kontrolliert, die derzeit kostenlos heruntergeladen werden kann, aber in Zukunft möglicherweise kommerziell vermarktet wird. Die Benutzer können mit GPT-3 interagieren, indem sie Textaufforderungen eingeben, um ihm Anweisungen zu geben. Es wird für eine Vielzahl von Projekten verwendet, vom Schreiben von Code bis zur Zusammenfassung von Filmen mit Emoji.
GPT-3 wird schlechte sprachliche Angewohnheiten von seinen menschlichen Schöpfern übernehmen. So wird es beispielsweise den Unterschied zwischen “wenn” und “ob” ignorieren und falsche Ausdrücke verwenden. Diese Probleme machen GPT-3 schwer verständlich, wenn es zur Arbeitsverwaltung eingesetzt wird. Das bedeutet, dass man GPT-3 bei wichtigen Aufgaben nicht trauen kann.
OpenAI plant die Veröffentlichung verbesserter Modelle, um die Probleme des GPT-3 zu überwinden. Zum Beispiel ist OpenAIs InstructGPT besser in der Lage, Anweisungen zu verstehen und die gewünschte Ausgabe zu produzieren, wenn es Anweisungen erhält. OpenAI arbeitet auch an der Entwicklung anspruchsvollerer Modelle. Es plant die Entwicklung von Modellen, die mit verschiedenen Texten und Bereichen umgehen können. Außerdem werden verschiedene Anwendungen für das GPT-3-Modell evaluiert.
Das GPT-3-Modell der künstlichen Intelligenz von OpenAI wurde erstmals im Mai letzten Jahres in einem Forschungspapier beschrieben. Seitdem hat OpenAI damit begonnen, die Software an eine kleine Gruppe von Personen weiterzugeben. Das Unternehmen möchte ein Gefühl für die Software bekommen, bevor es sie später in diesem Jahr in ein kommerzielles Produkt umwandelt. Das Unternehmen plant, die Software im Rahmen eines Cloud-Abonnements zur Verfügung zu stellen.
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