GPT (Bộ chuyển đổi được đào tạo trước để tạo ra)

GPT hoạt động như thế nào

Bản thân cái tên "GPT" đã phân tích các thành phần cốt lõi của nó:

• Generative: Các mô hình GPT tạo ra các đầu ra văn bản gốc mới, mạch lạc và có liên quan theo ngữ cảnh đến lời nhắc nhập liệu. Không giống như các mô hình phân biệt phân loại dữ liệu, các mô hình generative tạo ra nội dung mới lạ. Điều này có thể bao gồm từ việc tiếp tục một câu chuyện đến viết email hoặc tạo mã.
• Được đào tạo trước: Trước khi được sử dụng cho các tác vụ cụ thể, các mô hình GPT trải qua giai đoạn đào tạo mở rộng trên các tập dữ liệu văn bản lớn có nguồn gốc từ internet và các tài liệu được cấp phép khác. Quá trình đào tạo trước này cho phép mô hình có được kiến thức rộng về ngôn ngữ, sự kiện và lý luận. Khả năng chung này sau đó có thể được điều chỉnh cho các ứng dụng cụ thể thông qua một quy trình gọi là tinh chỉnh hoặc thông qua kỹ thuật nhanh chóng .
• Transformer: Kiến trúc cơ bản là Transformer , được giới thiệu trong bài báo có ảnh hưởng " Attention Is All You Need ". Transformer sử dụng cơ chế tự chú ý cho phép mô hình cân nhắc tầm quan trọng của các từ khác nhau trong chuỗi đầu vào, bất kể vị trí của chúng. Điều này khắc phục được những hạn chế của các kiến trúc cũ hơn như Mạng nơ-ron hồi quy (RNN) trong việc xử lý các phụ thuộc tầm xa và cho phép xử lý song song nhiều hơn trên phần cứng như GPU .

Các tính năng chính và sự tiến hóa

Dòng GPT đã có sự cải tiến đáng kể, với mỗi lần lặp lại đều mang đến những khả năng được cải thiện:

• GPT-2: Thể hiện khả năng tạo văn bản ấn tượng nhưng ban đầu được phát hành một cách thận trọng do lo ngại về việc sử dụng sai mục đích.
• GPT-3 : Đại diện cho bước tiến lớn về quy mô và hiệu suất, có khả năng thực hiện nhiều nhiệm vụ khác nhau với dữ liệu đào tạo cụ thể cho từng nhiệm vụ tối thiểu, thường xuất sắc trong việc học ít lần .
• GPT-4 : Cải thiện hơn nữa khả năng lý luận, sáng tạo và giải quyết vấn đề. Đáng chú ý, GPT-4 là một mô hình đa phương thức , có khả năng xử lý cả đầu vào văn bản và hình ảnh, mở rộng đáng kể phạm vi ứng dụng của nó. Đọc Báo cáo kỹ thuật GPT-4 để biết chi tiết.

Các mô hình này xuất sắc trong các tác vụ như tạo văn bản , tóm tắt văn bản , dịch máy , trả lời câu hỏi và tạo mã. Nhiều mô hình GPT có thể truy cập thông qua các nền tảng như Hugging Face và có thể được triển khai bằng các khuôn khổ như PyTorch hoặc TensorFlow .

Ứng dụng trong thế giới thực

Các mô hình GPT hỗ trợ nhiều ứng dụng trên nhiều lĩnh vực khác nhau:

1. Tạo và hỗ trợ nội dung: Các công cụ như Jasper hoặc Writesonic sử dụng mô hình GPT để giúp người dùng tạo bài đăng trên blog, bản sao tiếp thị, email và nội dung viết khác, giúp tăng tốc đáng kể quy trình làm việc sáng tạo. Các nhà phát triển cũng sử dụng các biến thể như GitHub Copilot (do OpenAI Codex cung cấp, một hậu duệ của GPT) để hoàn thiện và tạo mã.
2. Chatbots và Trợ lý ảo nâng cao: GPT cho phép AI đàm thoại tinh vi và tự nhiên hơn. Chatbots dịch vụ khách hàng có thể xử lý các truy vấn phức tạp, hiểu ngữ cảnh tốt hơn và cung cấp phản hồi giống con người hơn, cải thiện trải nghiệm người dùng. Ví dụ bao gồm tích hợp trong các nền tảng như Intercom hoặc các giải pháp tùy chỉnh được xây dựng bằng API OpenAI.

GPT so với các mô hình khác

Điều quan trọng là phải phân biệt GPT với các loại mô hình AI khác:

• so với BERT: Mặc dù cả hai đều là LLM dựa trên Transformer, BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) chủ yếu là một mô hình mã hóa được thiết kế để hiểu ngữ cảnh theo hai hướng. Nó vượt trội trong các nhiệm vụ như phân tích tình cảm , nhận dạng thực thể được đặt tên (NER) và phân loại văn bản. GPT, tập trung vào bộ giải mã, được tối ưu hóa để tạo văn bản.
• so với Mô hình thị giác máy tính: Mô hình GPT xử lý và tạo văn bản (và đôi khi là hình ảnh, như GPT-4). Chúng khác biệt cơ bản với mô hình thị giác máy tính (CV) như Ultralytics YOLO (ví dụ: YOLOv8 , YOLO11 ). YOLO các mô hình phân tích dữ liệu trực quan (hình ảnh, video) để thực hiện các nhiệm vụ như phát hiện đối tượng , phân loại hình ảnh hoặc phân đoạn trường hợp , xác định đối tượng nào hiện diện và vị trí của chúng bằng cách sử dụng hộp giới hạn hoặc mặt nạ. Trong khi GPT-4 có thể mô tả hình ảnh, YOLO vượt trội trong việc định vị và phân loại chính xác trong hình ảnh ở tốc độ cao, phù hợp với suy luận thời gian thực . Các hệ thống phức tạp có thể kết hợp cả hai, có khả năng được quản lý thông qua các nền tảng như Ultralytics HUB .

Các mô hình GPT được coi là mô hình nền tảng do khả năng thích ứng và khả năng mở rộng của chúng, đại diện cho nền tảng của máy học hiện đại.