GPT-1 do GPT-4: Wyjaśnienie i porównanie każdego z modeli GPT OpenAI

OpenAI poczyniło znaczące postępy w przetwarzaniu języka naturalnego (NLP) dzięki swoim modelom GPT. Od GPT-1 do GPT-4 modele te były na czele treści generowanych przez sztuczną inteligencję, od tworzenia prozy i poezji po chatboty, a nawet kodowanie.

Ale jaka jest różnica między poszczególnymi modelami GPT i jaki jest ich wpływ na dziedzinę NLP?

Co to są generatywne, wstępnie wyszkolone transformatory?

Wstępnie wyszkolone transformatory generatywne (GPT) to rodzaj modelu uczenia maszynowego używanego do zadań związanych z przetwarzaniem języka naturalnego. Modele te są wstępnie szkolone na ogromnych ilościach danych, takich jak książki i strony internetowe, w celu generowania odpowiedniego kontekstowo i semantycznie spójnego języka.

Mówiąc prościej, GPT to programy komputerowe, które mogą tworzyć tekst podobny do ludzkiego, nie będąc do tego wyraźnie zaprogramowanym. W rezultacie można je dostosować do szeregu zadań związanych z przetwarzaniem języka naturalnego, w tym odpowiadania na pytania, tłumaczenia na język i streszczania tekstu.

Dlaczego więc GPT są ważne? GPT stanowią znaczący przełom w przetwarzaniu języka naturalnego, umożliwiając maszynom rozumienie i generowanie języka z niespotykaną płynnością i dokładnością. Poniżej omawiamy cztery modele GPT, od pierwszej wersji do najnowszej GPT-4, oraz badamy ich wydajność i ograniczenia.

GPT-1

GPT-1 został wydany w 2018 roku przez OpenAI jako pierwsza iteracja modelu języka wykorzystującego architekturę Transformer. Miał 117 milionów parametrów, znacznie poprawiając poprzednie najnowocześniejsze modele językowe.

Jedną z mocnych stron GPT-1 była jego zdolność do generowania płynnego i spójnego języka po podaniu podpowiedzi lub kontekstu. Model został przeszkolony na połączeniu dwóch zestawów danych: the Wspólne czołganie się, ogromny zbiór danych stron internetowych z miliardami słów oraz zbiór danych BookCorpus, zbiór ponad 11 000 książek z różnych gatunków. Wykorzystanie tych różnorodnych zestawów danych umożliwiło GPT-1 rozwinięcie silnych zdolności modelowania języka.

Podczas gdy GPT-1 był znaczącym osiągnięciem w przetwarzanie języka naturalnego (NLP), miał pewne ograniczenia. Na przykład model był podatny na generowanie powtarzającego się tekstu, zwłaszcza w przypadku monitów wykraczających poza zakres jego danych szkoleniowych. Nie udało się również uzasadnić wielu zwrotów dialogu i nie można było śledzić długoterminowych zależności w tekście. Dodatkowo jego spójność i płynność ograniczały się tylko do krótszych sekwencji tekstu, a dłuższe fragmenty byłyby pozbawione spójności.

Pomimo tych ograniczeń GPT-1 położył podwaliny pod większe i mocniejsze modele oparte na architekturze Transformer.

GPT-2

GPT-2 został wydany w 2019 roku przez OpenAI jako następca GPT-1. Zawierał oszałamiającą liczbę 1,5 miliarda parametrów, znacznie większą niż GPT-1. Model został przeszkolony na znacznie większym i bardziej zróżnicowanym zbiorze danych, łącząc Common Crawl i WebText.

Jedną z mocnych stron GPT-2 była zdolność do generowania spójnych i realistycznych sekwencji tekstu. Ponadto może generować odpowiedzi podobne do ludzkich, co czyni go cennym narzędziem do różnych zadań związanych z przetwarzaniem języka naturalnego, takich jak tworzenie treści i tłumaczenie.

Jednak GPT-2 nie był pozbawiony ograniczeń. Zmagał się z zadaniami, które wymagały bardziej złożonego rozumowania i zrozumienia kontekstu. Podczas gdy GPT-2 celował w krótkich akapitach i fragmentach tekstu, nie udało mu się zachować kontekstu i spójności w dłuższych fragmentach.

Te ograniczenia utorowały drogę do opracowania kolejnej iteracji modeli GPT.

GPT-3

Modele przetwarzania języka naturalnego dokonały wykładniczego skoku wraz z wydaniem GPT-3 w 2020 roku. Przy 175 miliardach parametrów GPT-3 jest ponad 100 razy większy niż GPT-1 i ponad 10 razy większy niż GPT-2.

GPT-3 jest szkolony w zakresie różnorodnych źródeł danych, w tym między innymi BookCorpus, Common Crawl i Wikipedia. Zbiory danych obejmują prawie bilion słów, co pozwala GPT-3 generować wyrafinowane odpowiedzi na szeroki zakres zadań NLP, nawet bez dostarczania wcześniejszych przykładowych danych.

Jednym z głównych ulepszeń GPT-3 w stosunku do poprzednich modeli jest jego zdolność do generowania spójnego tekstu, pisania kodu komputerowego, a nawet tworzenia grafiki. W przeciwieństwie do poprzednich modeli, GPT-3 rozumie kontekst danego tekstu i może generować odpowiednie odpowiedzi. Możliwość generowania naturalnie brzmiącego tekstu ma ogromne implikacje dla aplikacji takich jak chatboty, tworzenie treści i tłumaczenie językowe. Jednym z takich przykładów jest ChatGPT, konwersacyjny bot AI, który przeszedł z zapomnienia do sławy niemal z dnia na dzień.

Chociaż GPT-3 może robić niesamowite rzeczy, wciąż ma wady. Na przykład model może zwracać tendencyjne, niedokładne lub nieodpowiednie odpowiedzi. Ten problem powstaje, ponieważ GPT-3 jest szkolony na ogromnych ilościach tekstu, który może zawierać stronnicze i niedokładne informacje. Istnieją również przypadki, w których model generuje całkowicie nieistotny tekst monitu, co wskazuje, że model nadal ma trudności ze zrozumieniem kontekstu i wiedzy podstawowej.

Możliwości GPT-3 wzbudziły również obawy dotyczące implikacji etycznych i potencjalne nadużycia tak potężnych modeli językowych. Eksperci martwią się możliwością wykorzystania tego modelu do złośliwych celów, takich jak generowanie fałszywych wiadomości, wiadomości e-mail typu phishing i złośliwe oprogramowanie. Rzeczywiście, już widzieliśmy przestępcy używają ChatGPT do tworzenia złośliwego oprogramowania.

OpenAI wydało również ulepszoną wersję GPT-3, GPT-3.5, przed oficjalnym uruchomieniem GPT-4.

GPT-4

GPT-4 to najnowszy model z serii GPT, wprowadzony na rynek 14 marca 2023 roku. To znaczący krok naprzód w stosunku do poprzedniego modelu, GPT-3, który już był imponujący. Chociaż specyfika danych treningowych i architektury modelu nie została oficjalnie ogłoszona, z pewnością opiera się on na mocnych stronach GPT-3 i pokonuje niektóre z jego ograniczeń.

GPT-4 jest przeznaczony wyłącznie dla użytkowników ChatGPT Plus, ale limit użytkowania jest ograniczony. Możesz również uzyskać do niego dostęp, dołączając do listy oczekujących API GPT-4, co może zająć trochę czasu ze względu na dużą liczbę aplikacji. Jednak najłatwiejszym sposobem zdobycia GPT-4 jest za pomocą czatu Microsoft Bing. Jest to całkowicie bezpłatne i nie ma potrzeby dołączania do listy oczekujących.

Cechą wyróżniającą GPT-4 są jego możliwości multimodalne. Oznacza to, że model może teraz akceptować obraz jako dane wejściowe i rozumieć go jak monit tekstowy. Na przykład, podczas transmisji na żywo z uruchomienia GPT-4, inżynier OpenAI przekazał modelowi obraz ręcznie narysowanej makiety strony internetowej, a model niespodziewanie dostarczył działający kod strony internetowej.

Model lepiej rozumie również złożone podpowiedzi i wykazuje wydajność na poziomie człowieka w kilku profesjonalnych i tradycyjnych testach porównawczych. Dodatkowo ma większe okno kontekstowe i rozmiar kontekstu, który odnosi się do danych, które model może przechowywać w swojej pamięci podczas sesji czatu.

GPT-4 przesuwa granice tego, co jest obecnie możliwe dzięki narzędziom sztucznej inteligencji i prawdopodobnie będzie miał zastosowania w wielu branżach. Jednak, podobnie jak w przypadku każdej potężnej technologii, istnieją obawy dotyczące potencjalnego niewłaściwego użycia i etycznych implikacji tak potężnego narzędzia.

Podróż przez modele językowe GPT

Modele GPT zrewolucjonizowały dziedzinę sztucznej inteligencji i otworzyły nowy świat możliwości. Co więcej, sama skala, możliwości i złożoność tych modeli sprawiły, że są one niezwykle przydatne w szerokim zakresie zastosowań.

Jednak, jak w przypadku każdej technologii, istnieją potencjalne zagrożenia i ograniczenia, które należy wziąć pod uwagę. Zdolność tych modeli do generowania wysoce realistycznego tekstu i działającego kodu budzi obawy co do potencjalnego nadużycia, szczególnie w obszarach takich jak tworzenie złośliwego oprogramowania i dezinformacja.

Niemniej jednak, w miarę jak modele GPT ewoluują i stają się bardziej dostępne, odegrają znaczącą rolę w kształtowaniu przyszłości sztucznej inteligencji i NLP.