Khám phá các khả năng NLP đột phá của GPT-3: tạo văn bản, chatbot AI, hỗ trợ mã và nhiều hơn nữa. Khám phá các ứng dụng thực tế của nó ngay!
GPT-3, viết tắt của Generative Pre-trained Transformer 3, là một Large Language Model (LLM) có ảnh hưởng lớn do OpenAI phát triển. Ra mắt vào năm 2020, nó đánh dấu một bước tiến đáng kể trong khả năng Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) . GPT-3 được thiết kế để hiểu và tạo ra văn bản giống con người dựa trên thông tin đầu vào mà nó nhận được, giúp nó trở nên linh hoạt cho nhiều tác vụ dựa trên ngôn ngữ trong lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo (AI) .
GPT-3 sử dụng kiến trúc Transformer , cụ thể là phần giải mã, dựa nhiều vào các cơ chế tự chú ý để cân nhắc tầm quan trọng của các từ khác nhau (được biểu diễn dưới dạng mã thông báo ) trong chuỗi đầu vào. Bản chất "được đào tạo trước" của nó có nghĩa là nó đã được đào tạo trên một tập dữ liệu khổng lồ bao gồm văn bản từ internet và sách được số hóa trước khi phát hành. Quá trình đào tạo mở rộng này trên dữ liệu đa dạng cho phép mô hình học ngữ pháp, sự kiện, khả năng lập luận và các phong cách viết khác nhau. Phiên bản lớn nhất của GPT-3 có 175 tỷ tham số, là các biến mà mô hình học được trong quá trình đào tạo . Quy mô này là chưa từng có vào thời điểm phát hành và đóng góp đáng kể vào hiệu suất của nó, như được ghi lại trong bài báo nghiên cứu GPT-3 ban đầu.
GPT-3 nổi trội trong việc tạo ra văn bản mạch lạc và có liên quan theo ngữ cảnh. Khả năng của nó mở rộng trên nhiều tác vụ NLP khác nhau, thường yêu cầu các ví dụ cụ thể tối thiểu cho tác vụ, một khái niệm được gọi là học ít lần hoặc thậm chí là học không lần . Các ứng dụng chính bao gồm:
Hai ví dụ cụ thể về ứng dụng của GPT-3 bao gồm cung cấp năng lượng cho các phiên bản đầu của AI đàm thoại như ChatGPT để thu hút các cuộc đối thoại và kích hoạt các công cụ hỗ trợ mã như GitHub Copilot , công cụ này gợi ý hoàn thiện mã cho các nhà phát triển.
GPT-3 là một phần của loạt Generative Pre-trained Transformer (GPT) và đóng vai trò là tiền thân của các mô hình như GPT-4 , thường cung cấp các khả năng nâng cao và các tính năng học tập đa phương thức tiềm năng. Trong khi các mô hình GPT chủ yếu là tạo ra, các LLM khác như BERT thường được tối ưu hóa cho các tác vụ đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc song phương về ngôn ngữ, chẳng hạn như phân loại hoặc nhận dạng thực thể.
Điều quan trọng nữa là phải phân biệt các LLM như GPT-3, xử lý văn bản, với các mô hình tập trung vào Thị giác máy tính (CV) . Các mô hình CV, chẳng hạn như họ Ultralytics YOLO (ví dụ: YOLOv8 hoặc YOLO11 ), phân tích dữ liệu trực quan như hình ảnh và video để thực hiện các tác vụ như phát hiện đối tượng , phân loại hình ảnh hoặc phân đoạn thể hiện . Mặc dù khác biệt, NLP và CV có thể được kết hợp trong các hệ thống AI phức tạp, được quản lý và triển khai thông qua các nền tảng như Ultralytics HUB . GPT-3 vẫn là một mô hình nền tảng mang tính bước ngoặt trong quá trình phát triển của máy học .
VI
EN
ZH
KO
JA
RU
DE
FR
ES
PT
IT
AR
TR
