GPT-1 до GPT-4: Всеки от GPT моделите на OpenAI е обяснен и сравнен

OpenAI направи значителни крачки в обработката на естествен език (NLP) чрез своите GPT модели. От GPT-1 до GPT-4, тези модели са в челните редици на съдържание, генерирано от AI, от създаване на проза и поезия до чатботове и дори кодиране.

Но каква е разликата между всеки GPT модел и какво е тяхното въздействие върху областта на НЛП?

Какво представляват генеративните предварително обучени трансформатори?

Генеративните предварително обучени трансформатори (GPTs) са вид модел на машинно обучение, използван за задачи за обработка на естествен език. Тези модели са предварително обучени върху огромни количества данни, като например книги и уеб страници, за генериране на контекстуално подходящ и семантично съгласуван език.

По-просто казано, GPT са компютърни програми, които могат да създават човешки текст, без да са изрично програмирани за това. В резултат на това те могат да бъдат фино настроени за набор от задачи за обработка на естествен език, включително отговаряне на въпроси, езиков превод и обобщение на текст.

И така, защо GPT са важни? GPT представляват значителен пробив в обработката на естествен език, позволявайки на машините да разбират и генерират език с безпрецедентна плавност и точност. По-долу разглеждаме четирите GPT модела, от първата версия до най-новия GPT-4, и разглеждаме тяхната производителност и ограничения.

GPT-1

GPT-1 беше пуснат през 2018 г. от OpenAI като първата им итерация на езиков модел, използващ архитектурата Transformer. Той имаше 117 милиона параметъра, значително подобрявайки предишните най-съвременни езикови модели.

Една от силните страни на GPT-1 беше способността му да генерира плавен и съгласуван език, когато получи подкана или контекст. Моделът беше обучен на комбинация от два набора от данни: Обикновено обхождане, масивен набор от данни от уеб страници с милиарди думи и набор от данни BookCorpus, колекция от над 11 000 книги в различни жанрове. Използването на тези различни набори от данни позволи на GPT-1 да развие силни способности за езиково моделиране.

Докато GPT-1 беше значително постижение в обработка на естествен език (NLP), имаше определени ограничения. Например, моделът беше склонен да генерира повтарящ се текст, особено когато му бяха дадени подкани извън обхвата на неговите данни за обучение. Освен това не успя да разсъждава върху многобройните завъртания на диалог и не можеше да проследи дългосрочни зависимости в текста. Освен това неговата кохезия и плавност бяха ограничени само до по-кратки текстови последователности, а по-дългите пасажи нямаха кохезия.

Въпреки тези ограничения, GPT-1 постави основата за по-големи и по-мощни модели, базирани на архитектурата Transformer.

GPT-2

GPT-2 беше пуснат през 2019 г. от OpenAI като наследник на GPT-1. Той съдържаше зашеметяващите 1,5 милиарда параметри, значително по-големи от GPT-1. Моделът беше обучен на много по-голям и по-разнообразен набор от данни, съчетаващ Common Crawl и WebText.

Една от силните страни на GPT-2 беше способността му да генерира последователни и реалистични поредици от текст. В допълнение, той може да генерира човешки отговори, което го прави ценен инструмент за различни задачи за обработка на естествен език, като създаване на съдържание и превод.

GPT-2 обаче не беше без ограничения. Той се бори със задачи, които изискват по-сложно разсъждение и разбиране на контекста. Докато GPT-2 превъзхождаше кратките абзаци и фрагменти от текст, той не успя да запази контекста и съгласуваността при по-дълги пасажи.

Тези ограничения проправиха пътя за разработването на следващата итерация на GPT модели.

GPT-3

Моделите за обработка на естествен език направиха експоненциални скокове с пускането на GPT-3 през 2020 г. Със 175 милиарда параметъра GPT-3 е над 100 пъти по-голям от GPT-1 и над десет пъти по-голям от GPT-2.

GPT-3 се обучава на различни източници на данни, включително BookCorpus, Common Crawl и Wikipedia, между другото. Наборите от данни се състоят от почти трилион думи, което позволява на GPT-3 да генерира сложни отговори на широк спектър от NLP задачи, дори без да предоставя каквито и да е предишни примерни данни.

Едно от основните подобрения на GPT-3 спрямо предишните му модели е способността му да генерира съгласуван текст, да пише компютърен код и дори да създава изкуство. За разлика от предишните модели, GPT-3 разбира контекста на даден текст и може да генерира подходящи отговори. Способността да се създава естествено звучащ текст има огромно значение за приложения като чатботове, създаване на съдържание и езиков превод. Един такъв пример е ChatGPT, разговорен AI бот, който премина от неизвестност към слава почти за една нощ.

Докато GPT-3 може да прави някои невероятни неща, той все още има недостатъци. Например, моделът може да върне предубедени, неточни или неподходящи отговори. Този проблем възниква, защото GPT-3 се обучава върху огромни количества текст, които вероятно съдържат пристрастна и неточна информация. Има и случаи, когато моделът генерира напълно неуместен текст към подкана, което показва, че моделът все още има затруднения с разбирането на контекста и основните познания.

Възможностите на GPT-3 също предизвикаха опасения относно етичните последици и потенциална злоупотреба с такива мощни езикови модели. Експертите се притесняват от възможността моделът да бъде използван за злонамерени цели, като генериране на фалшиви новини, фишинг имейли и зловреден софтуер. Наистина, вече видяхме престъпниците използват ChatGPT за създаване на зловреден софтуер.

OpenAI също пусна подобрена версия на GPT-3, GPT-3.5, преди официално да пусне GPT-4.

GPT-4

GPT-4 е най-новият модел от серията GPT, пуснат на пазара на 14 март 2023 г. Това е значителна стъпка напред спрямо предишния му модел GPT-3, който вече беше впечатляващ. Въпреки че спецификите на данните за обучение и архитектурата на модела не са официално обявени, той със сигурност се основава на силните страни на GPT-3 и преодолява някои от неговите ограничения.

GPT-4 е ексклузивен за потребители на ChatGPT Plus, но ограничението за използване е ограничено. Можете също да получите достъп до него, като се присъедините към списъка за изчакване на GPT-4 API, което може да отнеме известно време поради големия обем приложения. Въпреки това, най-лесният начин да се докопате до GPT-4 е с помощта на Microsoft Bing Chat. Напълно безплатно е и не е необходимо да се присъединявате към списък с чакащи.

Отличителна черта на GPT-4 са неговите мултимодални възможности. Това означава, че моделът вече може да приема изображение като вход и да го разбира като текстова подкана. Например, по време на предаването на живо за стартиране на GPT-4, инженер на OpenAI захрани модела с изображение на ръчно нарисуван макет на уебсайт и моделът изненадващо предостави работещ код за уебсайта.

Моделът също така разбира по-добре сложни подкани и показва производителност на човешко ниво при няколко професионални и традиционни бенчмарка. Освен това има по-голям контекстен прозорец и контекстен размер, който се отнася до данните, които моделът може да запази в паметта си по време на чат сесия.

GPT-4 разширява границите на това, което в момента е възможно с AI инструментите, и вероятно ще има приложения в широк спектър от индустрии. Въпреки това, както при всяка мощна технология, има опасения относно потенциалната злоупотреба и етични последици от такъв мощен инструмент.

Пътешествие през езиковите модели на GPT

GPT моделите направиха революция в областта на AI и отвориха нов свят от възможности. Освен това чистият мащаб, възможностите и сложността на тези модели ги направиха невероятно полезни за широк спектър от приложения.

Въпреки това, както при всяка технология, има потенциални рискове и ограничения, които трябва да се имат предвид. Способността на тези модели да генерират силно реалистичен текст и работещ код поражда опасения за потенциална злоупотреба, особено в области като създаване на зловреден софтуер и дезинформация.

Независимо от това, тъй като GPT моделите се развиват и стават по-достъпни, те ще играят забележителна роля в оформянето на бъдещето на AI и NLP.