In diesem Artikel geben wir Ihnen einige hilfreiche Tipps für den Einstieg in das neueste OpenAI-Sprachmodell. Wir befassen uns mit den 175 Milliarden Parametern des Modells, seinen Verzerrungen und seiner Fähigkeit, originelle Fiktion zu erzeugen. Wir hoffen, dass Sie nun besser verstehen, was in diesem neuen Projekt passiert.
Tipps für den Einstieg in das neueste OpenAI-Sprachmodell von GPT-3
GPT-3 verwendet ein Modell namens “Transformers”, um Eingabetext zu verarbeiten, der in seiner Syntax und Bedeutung variieren kann. Es wird mit einem großen Datensatz, dem so genannten Common Crawl, trainiert, der über hundert Milliarden Parameter enthält und dem Modell beibringt, wie es eine Vielzahl von Sprachen verstehen und übersetzen kann. Es ist in der Lage, grammatikalische Fehler in Texten zu erkennen und Designanweisungen in HTML umzuwandeln. Um das Modell zu trainieren, wird ein Dialog zwischen einem Menschen und einer Maschine verwendet. Mehrere Voreinstellungen, wie z. B. “Englisch nach Französisch”, stehen dem Benutzer ebenfalls zur Verfügung.
Das GPT-3 Sprachmodell wurde von OpenAI im Juni 2020 veröffentlicht. Dieses Modell ist in der Lage, eine Vielzahl von Wörtern und Sätzen zu erkennen, und wurde mit einhundertsiebzig Milliarden Parametern trainiert, zehnmal mehr als GPT-2. Um GPT-3 zu verwenden, benötigen Sie eine OpenAI-API, die Sie in wenigen Minuten erhalten können. Außerdem benötigen Sie den OpenAI Playground, eine private webbasierte Sandbox-Umgebung.
Eine weitere großartige Funktion von GPT-3 ist die Möglichkeit, Textvervollständigungen zu erzeugen. Dadurch kann die Maschine verschiedene Arten von Fragen verstehen und Antworten schreiben. Das Modell ist in der Lage, Antworten zu generieren und sogar Trivia-Fragen zu beantworten. Sie müssen jedoch bedenken, dass GPT-3 keine Eingaben mit Leerzeichen am Ende mag. Aus diesem Grund warnt GPT-3 Playground Sie, wenn Sie versehentlich ein Leerzeichen am Ende eines Eingabe-Strings einfügen. Sie sollten auch daran denken, dass es möglich ist, mehrere Eingaben zu machen und unterschiedliche Ergebnisse zu erhalten.
Das GPT-3-Modell kann darauf trainiert werden, Code wie ein Programmierer zu schreiben oder einen Roman zu verfassen. Es ist in der Lage, eine Vielzahl von Aufgaben im Zusammenhang mit Sprache auszuführen, einschließlich Übersetzung, Stimmungsanalyse und Inhaltsgenerierung. Für diese Aufgaben ist GPT-3 nützlich, da es den Stil eines menschlichen Autors reproduzieren kann. Wenn man es richtig trainiert, ist es in der Lage, Inhalte zu schreiben, die die Interessen einer Person ansprechen.
Auch wenn GPT-3 nur über wenige Lernschritte verfügt, können Sie das Modell dennoch durch längere Aufforderungen mit Beispielen anleiten. Dies ist von Vorteil, um bessere Ergebnisse zu erzielen. Allerdings steigen dadurch die Kosten für die Verwendung von GPT-3. Die Verwendung des neuesten OpenAI-Sprachmodells kostet etwa fünfundsiebzig Prozent mehr als die Verwendung der billigsten Version.
Modell mit 175 Milliarden Parametern
GPT-3, das neueste Deep-Learning-Sprachmodell der OpenAI-Forscher, hat mehr als 175 Milliarden Parameter, was fast eine 100-fache Steigerung gegenüber dem GPT-2-Modell bedeutet. Es wurde mit fast einer halben Billion Wörtern trainiert und erreicht bei verschiedenen NLP-Benchmarks die beste Leistung.
Die neueste Version von GPT-3 wurde erstmals am 11. Juni 2020 als Betaversion veröffentlicht. Sie verfügt über 175 Milliarden ML-Parameter, gegenüber 1,5 Milliarden in der Vorgängerversion. Als das Modell zum ersten Mal angekündigt wurde, warnten die OpenAI-Ingenieure vor seinen potenziellen Schwachstellen. Nach dem Betatest kündigten Microsoft und OpenAI eine mehrjährige Partnerschaft und eine Lizenzvereinbarung an.
Um die Leistung des GPT-3 zu bewerten, trainierte das Team es auf 570 Gigabyte Text. Aufgrund seiner Größe ist es in der Lage, Aufgaben auszuführen, die explizit trainierte Sprachmodelle nicht bewältigen können, z. B. die Umwandlung von Sätzen von einer Sprache in eine andere. Bei einigen Aufgaben übertrifft es explizit trainierte Sprachmodelle, aber bei anderen ist es unterlegen.
Das GPT-3-Sprachmodell ist das am weitesten entwickelte Sprachmodell. Es verwendet künstliche neuronale Netze, um eine große Menge an Text zu analysieren und vorherzusagen, welche Wörter als nächstes gesprochen werden. Das neuronale Netz hat 175 Milliarden Parameter. Diese Parameter stellen eine erhebliche Steigerung gegenüber den 15 Milliarden des GPT-2 dar. Das neuronale Netz ist in der Lage, aus Text zu lernen und eine qualitativ hochwertige Ausgabe zu erzeugen, die der menschlichen Ausgabe ähnlich ist.
Die Leistung von GPT-3 ist jedoch nicht unvoreingenommen. Forscher des Middlebury Institute of International Studies fanden heraus, dass es bei der Erstellung kontroverser Texte effektiver ist als GPT-2. So war es beispielsweise in der Lage, eine Reihe von düsteren Beispielen und Polemiken zu produzieren, die extremistische Ideologien nachplappern. Diese Ergebnisse sind alarmierend, und einige Leute sind besorgt über die möglichen Einsatzmöglichkeiten.
Das Sprachmodell GPT-3 ist ein leistungsfähiges Werkzeug zur Erstellung überzeugender Texte. Es ist in der Lage, überzeugende Nachrichtenartikel, juristische Zusammenfassungen, Werbetexte und Chatbots für den Kundendienst zu erstellen. Und es ist jetzt für kommerzielle und akademische Einrichtungen über das Bewerbungsverfahren von OpenAI verfügbar.
Entwickler können über eine API auf das neueste GPT-3-Sprachmodell zugreifen. Entwickler können auch Anwendungen erstellen, die die API des Sprachmodells nutzen.
Verzerrung des generativen Modells
Wenn es um maschinelles Lernen geht, ist eine der größten Sorgen die Verzerrung. Da GPT-3 mit Texten aus dem Internet trainiert wurde, weist es eine Vielzahl menschlicher Verzerrungen auf. So ist es beispielsweise bemerkenswert gut darin, Diskurse zu erzeugen, die Verschwörungstheoretiker oder weiße Rassisten imitieren. Daher befürchten einige, dass es zur Automatisierung von Hassreden eingesetzt werden könnte.
Diese Voreingenommenheit ist besorgniserregend, sollte aber kein Hindernis für den Einsatz einer solchen KI sein. Auf einem kürzlich von OpenAI veranstalteten Forum wurden diese Probleme hervorgehoben. Es ist wahrscheinlich, dass ein anderes Unternehmen ein ähnliches Modell auf den Markt bringen wird. Aber bis dahin kann das Unternehmen nicht das Monopol genießen, das GPT-3 innehatte.
Es gibt verschiedene Methoden zur Feinabstimmung und zum Training von Sprachmodellen, wie z. B. die Einbeziehung von Wissensdatenbanken. Solche kuratierten Datenbanken können dem KI-Modell helfen, besser zu verstehen, was es zu tun versucht. Das Sprachmodell GPT-3 kann beispielsweise in Verbindung mit Wissensdatenbanken verwendet werden, um kurze, logische Geschichten zu generieren, während das Modell GPT-2 effektiver ist, wenn es um Sätze geht, die explizit Fakten enthalten.
Eine Reihe von Studien, die mit dem GPT-3-Modell durchgeführt wurden, haben gezeigt, dass es anfällig für Verzerrungen ist, was besonders für farbige Menschen problematisch ist. Diese Untersuchung hat bei Forschern Besorgnis ausgelöst. Die Verzerrung wurde in der Studie mit GPT-3 entdeckt, als Choi und ihre Kollegen es baten, Sätze über eine schwarze Person, eine weiße Person und einen schwarzen Mann zu vervollständigen.
GPT-3 wurde von dem Deep-Learning-Kritiker Gary Marcus für seine schlechte Leistung kritisiert. In seinem Artikel erklärt Marcus, dass das Verständnis von GPT-3 für die Welt oft ernsthaft fehlerhaft ist. Dies liegt daran, dass GPT-3 die Beziehungen zwischen Wörtern modelliert, ohne zu verstehen, was sie bedeuten.
Fortschritte bei der Rechenleistung, den mathematischen Techniken und den Trainingsdaten haben es den L.L.Ms des GPT-3-Jahrgangs ermöglicht, größere Datensätze zu verarbeiten und tiefere künstliche Neuronen einzusetzen. Das Problem bleibt jedoch, wie man das GPT-3-Sprachmodell trainiert. Glücklicherweise stellt CoreWeave die Berechnungen zur Verfügung, um dies zu ermöglichen.
Seine Fähigkeit, originelle Belletristik zu erzeugen
Beim Schreiben origineller Belletristik hat das Computerprogramm GPT-3 eine Reihe von Vorteilen. Zum einen kann es menschenähnlichen Text produzieren. Zum anderen kann es unterhaltsame surrealistische Fiktion erstellen. Es ist auch leistungsfähig genug, um Computercode zu erzeugen. Außerdem kann es kreative Fiktion, Poesie und sogar Originaltexte mit hoher menschenähnlicher Qualität produzieren. Es kann auch zusammenhängende Artikel mit dem Stichwort “Artikel” schreiben. Kurz gesagt, sie kann Menschen täuschen – meistens.
Die KI ist jedoch nicht ohne Schwächen. Die Ergebnisse des GPT-3 können zwar menschenähnlich und vielseitig sein, doch leidet sie unter einer Reihe von Fehlern beim maschinellen Lernen. Sie kann auch so programmiert werden, dass sie bestimmte Arten von Online-Texten nachahmt, was für manche Menschen problematisch sein kann. Dies könnte zu Problemen bei der Nutzung dieser Technologie führen, einschließlich der Möglichkeit, Hassreden zu automatisieren.
GPT-3 reagiert auch auf verschiedene Arten von Tests, darunter Fragen zum logischen Denken und zur natürlichen Sprache. Wenn man ihm beispielsweise ein Gedicht eines berühmten Dichters vorgibt, wird es ein neues Gedicht produzieren, das mit dem Stil des Dichters übereinstimmt. Dieser Vorgang wird als Trainingsphase bezeichnet.
GPT-3 ist ein Sprachmodell bzw. ein neuronales Netz, das von dem in San Francisco ansässigen Start-up-Unternehmen OpenAI entwickelt wurde. Es wurde auf einem riesigen Korpus von Internettexten trainiert, darunter Wikipedia, Common Crawl und Millionen von Konversationen. Dieses Modell ist in der Lage, das nächste Wort oder Zeichen in einem Satz vorherzusagen. Dadurch kann es Tausende von Aufgaben und Szenarien bewältigen.
Der GPT-3 ist ein großes, fortschrittliches Modell des GPT-2-Computers. Er ist in der Lage, gefälschte Nachrichtenartikel zu generieren, die von echten Artikeln praktisch nicht zu unterscheiden sind. Dies ist ein großer Durchbruch in der Entwicklung der künstlichen Intelligenz. Er bildet nun die Grundlage für viele Anwendungen, darunter Chatbots und maschinelle Übersetzung.
Ähnliche Themen
