GPT-3

Architektur und Ausbildung

GPT-3 nutzt die Transformer-Architektur, insbesondere den Decoder-Teil, der sich stark auf Selbstbeobachtungsmechanismen stützt, um die Wichtigkeit verschiedener Wörter (dargestellt als Token) in der Eingabesequenz zu gewichten. Das bedeutet, dass er auf einem umfangreichen Datensatz mit Texten aus dem Internet und digitalisierten Büchern trainiert wurde, bevor er veröffentlicht wurde. Durch dieses umfangreiche Training mit unterschiedlichen Daten kann das Modell Grammatik, Fakten, Argumentationsfähigkeiten und verschiedene Schreibstile lernen. Die größte Version von GPT-3 hat 175 Milliarden Parameter, d.h. die Variablen, die das Modell beim Training erlernt. Dieser Umfang war zum Zeitpunkt seiner Veröffentlichung beispiellos und trug erheblich zu seiner Leistung bei, wie in der ursprünglichen GPT-3-Forschungsarbeit dokumentiert.

Fähigkeiten und Anwendungen

GPT-3 zeichnet sich dadurch aus, dass es kohärente und kontextuell relevante Texte erzeugt. Seine Fähigkeiten erstrecken sich über verschiedene NLP-Aufgaben, für die oft nur wenige aufgabenspezifische Beispiele erforderlich sind. Dieses Konzept ist als "few-shot learning" oder sogar "zero-shot learning" bekannt. Zu den wichtigsten Anwendungen gehören:

• Texterstellung: Erstellen von Artikeln, Geschichten, E-Mails und anderen schriftlichen Inhalten.
• Maschinelle Übersetzung: Das Übersetzen von Texten zwischen verschiedenen Sprachen.
• Text-Zusammenfassung: Lange Dokumente in kürzere Zusammenfassungen umwandeln.
• Beantwortung von Fragen: Die Beantwortung von Fragen auf der Grundlage des eingegebenen Kontexts oder des erlernten Wissens.
• Codegenerierung: Unterstützung von Entwicklern durch das Schreiben von Codeschnipseln in verschiedenen Programmiersprachen.
• Chatbots und virtuelle Assistenten: Konversationsfähige Agenten, die in einen Dialog treten können.

Zwei konkrete Beispiele für die Anwendung von GPT-3 sind frühe Versionen von Konversations-KI wie ChatGPT für einfühlsame Dialoge und Code-Assistenz-Tools wie GitHub Copilot, das Entwicklern Code-Vervollständigungen vorschlägt.

GPT-3 im Kontext

GPT-3 ist Teil der Generative Pre-trained Transformer (GPT) -Serie und diente als Vorläufer für Modelle wie GPT-4, die im Allgemeinen erweiterte Fähigkeiten und potenziell multimodale Lernfunktionen bieten. Während GPT-Modelle in erster Linie generativ sind, werden andere LLMs wie BERT oft für Aufgaben optimiert, die ein tiefes bidirektionales Verständnis von Sprache erfordern, wie z. B. Klassifizierung oder Entity Recognition.

Es ist auch wichtig, LLMs wie GPT-3, die Text verarbeiten, von Modellen zu unterscheiden, die sich auf Computer Vision (CV) konzentrieren. CV-Modelle, wie z. B. das Ultralytics YOLO Familie (z. B., YOLOv8 oder YOLO11), analysieren visuelle Daten wie Bilder und Videos, um Aufgaben wie Objekterkennung, Bildklassifizierung oder Instanzsegmentierung durchzuführen. NLP und CV sind zwar unterschiedlich, können aber in komplexen KI-Systemen kombiniert werden, die über Plattformen wie Ultralytics HUB verwaltet und eingesetzt werden. GPT-3 ist ein wegweisendes Grundmodell in der Entwicklung des maschinellen Lernens.