GPT-3

Generative Pre-trained Transformer 3, широко известный как GPT-3, представляет собой сложную большую языковую модель (LLM), разработанную OpenAI, которая использует глубокое обучение для создания текста, похожего на человеческий. Как модель третьего поколения в серии GPT, она стала значительным шагом вперед в возможностях обработки естественного языка (NLP) . Обрабатывая входной текст и предсказывая наиболее вероятное следующее слово в последовательности, GPT-3 может выполнять широкий спектр задач — от написания эссе и кода до перевода языков — без необходимости специального обучения для каждой отдельной задачи, что известно как обучение по нескольким примерам.

Основная архитектура и функциональность

GPT-3 построен на архитектуре Transformer, в частности, использующей структуру, состоящую только из декодера. Он имеет огромные масштабы и включает 175 миллиардов параметров машинного обучения , что позволяет ему с высокой точностью улавливать нюансы языка, контекста и синтаксиса. Модель проходит обширное неконтролируемое обучение на огромном корпусе текстовых данных из Интернета, включая книги, статьи и веб-сайты.

Во время инференции пользователи взаимодействуют с моделью посредством программирования подсказок. Предоставляя структурированный текстовый ввод, пользователи направляют модель на генерацию конкретных результатов, таких как резюмирование технического документа или мозговой штурм творческих идей.

Применение в реальном мире

Универсальность GPT-3 позволяет использовать его в многочисленных приложениях в различных отраслях.

1. Автоматическое создание контента: маркетинговые платформы используют GPT-3 для генерации описаний продуктов, постов в блогах и рекламных текстов. Используя генерацию текста, компании могут масштабировать производство контента, сохраняя при этом единый стиль бренда.
2. Интеллектуальная поддержка клиентов: многие современные чат-боты и виртуальные помощники используют GPT-3 для понимания сложных запросов пользователей и предоставления ответов в диалоговом режиме. В отличие от старых систем, основанных на жестких деревьях решений , эти агенты могут эффективно обрабатывать открытые вопросы.

Интеграция зрения и языка

Хотя GPT-3 является текстовой моделью, она часто функционирует как «мозг» в конвейерах, которые начинаются с компьютерного зрения (CV). Обычный рабочий процесс включает в себя использование высокоскоростного детектора объектов для анализа изображения, а затем передачу результатов обнаружения в GPT-3 для генерации нарративного описания или отчета о безопасности.

Следующий пример демонстрирует, как использовать модель Ultralytics для detect и форматирования вывода в виде текстового подсказки, подходящей для LLM:

from ultralytics import YOLO

# Load the YOLO26 model (optimized for real-time edge performance)
model = YOLO("yolo26n.pt")

# Perform inference on an image
results = model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")

# Extract class names to create a context string
detected_classes = [model.names[int(cls)] for cls in results[0].boxes.cls]
context_string = f"The image contains: {', '.join(detected_classes)}."

# This string can now be sent to GPT-3 for further processing
print(f"LLM Prompt: {context_string} Describe the potential activity.")

Сравнение с родственными моделями

Чтобы понять, какое место GPT-3 занимает в сфере искусственного интеллекта, необходимо отличить его от схожих технологий:

• GPT-3 против GPT-4: GPT-3 является одномодальным, то есть он только принимает и генерирует текст. Его преемник, GPT-4, обладает мультимодальными возможностями искусственного интеллекта, что позволяет ему обрабатывать изображения и текст одновременно.
• GPT-3 против BERT: BERT — это модель, состоящая только из кодировщика, разработанная Google для понимания контекста и задач классификации, таких как анализ настроения. GPT-3 — это модель, состоящая только из декодировщика , оптимизированная для генеративных задач.

Проблемы и соображения

Несмотря на свою мощность, GPT-3 является ресурсоемким и требует мощных графических процессоров для эффективной работы. Он также сталкивается с проблемами галлюцинаций в LLM, когда модель с уверенностью представляет неверные факты. Кроме того, пользователи должны помнить об этике ИИ, поскольку модель может непреднамеренно воспроизводить алгоритмическую предвзятость, присутствующую в ее обучающих данных.

Разработчики, желающие создать сложные конвейеры, включающие как зрительное восприятие, так и язык, могут использовать Ultralytics для управления своими наборами данных и обучения специализированных моделей зрительного восприятия перед их интеграцией с API LLM. Для более глубокого понимания лежащих в основе механизмов оригинальная научная статья «Language Models are Few-Shot Learners» (Языковые модели — это системы обучения с небольшим количеством примеров) содержит исчерпывающие технические подробности.