GPT-1 až GPT-4: Vysvětlení a srovnání každého z modelů GPT OpenAI

OpenAI udělala významný pokrok ve zpracování přirozeného jazyka (NLP) prostřednictvím svých modelů GPT. Od GPT-1 po GPT-4 byly tyto modely v popředí obsahu generovaného umělou inteligencí, od vytváření prózy a poezie po chatboty a dokonce i kódování.

Jaký je však rozdíl mezi jednotlivými modely GPT a jaký je jejich dopad na oblast NLP?

Co jsou generativní předtrénované transformátory?

Generativní předtrénované transformátory (GPT) jsou typem modelu strojového učení používaného pro úlohy zpracování přirozeného jazyka. Tyto modely jsou předem trénovány na obrovském množství dat, jako jsou knihy a webové stránky, aby generovaly kontextově relevantní a sémanticky koherentní jazyk.

Jednodušeji řečeno, značky GPT jsou počítačové programy, které dokážou vytvořit text podobný člověku, aniž by k tomu byly výslovně naprogramovány. Díky tomu je lze vyladit pro řadu úloh zpracování přirozeného jazyka, včetně odpovídání na otázky, jazykového překladu a sumarizace textu.

Proč jsou tedy značky GPT důležité? Značky GPT představují významný průlom ve zpracování přirozeného jazyka a umožňují strojům rozumět a generovat jazyk s nebývalou plynulostí a přesností. Níže prozkoumáme čtyři modely GPT, od první verze po nejnovější GPT-4, a prozkoumáme jejich výkon a omezení.

GPT-1

GPT-1 byl vydán v roce 2018 společností OpenAI jako jejich první iterace jazykového modelu využívajícího architekturu Transformer. Měl 117 milionů parametrů, čímž výrazně vylepšil předchozí nejmodernější jazykové modely.

Jednou ze silných stránek GPT-1 byla jeho schopnost generovat plynulý a koherentní jazyk, když dostal výzvu nebo kontext. Model byl trénován na kombinaci dvou datových sad: the Společné procházení, masivní datový soubor webových stránek s miliardami slov a datový soubor BookCorpus, sbírka více než 11 000 knih různých žánrů. Použití těchto různých datových sad umožnilo GPT-1 vyvinout silné schopnosti jazykového modelování.

Zatímco GPT-1 byl významným úspěchem v zpracování přirozeného jazyka (NLP)měl určitá omezení. Model byl například náchylný ke generování opakujícího se textu, zvláště když byly zadány výzvy mimo rozsah jeho trénovacích dat. Také se nepodařilo zdůvodnit několik otoček dialogu a nedokázalo sledovat dlouhodobé závislosti v textu. Jeho soudržnost a plynulost se navíc omezila pouze na kratší textové sekvence a delší pasáže by soudržnost postrádaly.

Navzdory těmto omezením položil GPT-1 základ pro větší a výkonnější modely založené na architektuře Transformer.

GPT-2

GPT-2 byl vydán v roce 2019 OpenAI jako nástupce GPT-1. Obsahoval ohromujících 1,5 miliardy parametrů, podstatně větší než GPT-1. Model byl trénován na mnohem větší a rozmanitější datové sadě, která kombinuje Common Crawl a WebText.

Jednou ze silných stránek GPT-2 byla jeho schopnost generovat koherentní a realistické sekvence textu. Kromě toho by mohl generovat reakce podobné lidem, což z něj činí cenný nástroj pro různé úlohy zpracování přirozeného jazyka, jako je tvorba a překlad obsahu.

GPT-2 však nebyl bez omezení. Potýkalo se s úkoly, které vyžadovaly složitější uvažování a pochopení souvislostí. Zatímco GPT-2 vynikala krátkými odstavci a úryvky textu, nedokázala udržet kontext a soudržnost v delších pasážích.

Tato omezení vydláždila cestu pro vývoj další iterace modelů GPT.

GPT-3

Modely zpracování přirozeného jazyka udělaly s vydáním GPT-3 v roce 2020 exponenciální skoky. Se 175 miliardami parametrů je GPT-3 více než 100krát větší než GPT-1 a více než desetkrát větší než GPT-2.

GPT-3 je trénován na různých zdrojích dat, včetně BookCorpus, Common Crawl a Wikipedie. Soubory dat obsahují téměř bilion slov, což umožňuje GPT-3 generovat sofistikované odpovědi na širokou škálu úloh NLP, a to i bez poskytnutí jakýchkoliv předchozích příkladů dat.

Jedním z hlavních vylepšení GPT-3 oproti předchozím modelům je jeho schopnost generovat souvislý text, psát počítačový kód a dokonce vytvářet umění. Na rozdíl od předchozích modelů GPT-3 rozumí kontextu daného textu a dokáže generovat vhodné odpovědi. Schopnost vytvářet přirozeně znějící text má obrovské důsledky pro aplikace, jako jsou chatboti, tvorba obsahu a překlady jazyků. Jedním takovým příkladem je ChatGPT, konverzační AI bot, který se téměř přes noc dostal z neznáma ke slávě.

I když GPT-3 dokáže neuvěřitelné věci, stále má chyby. Model může například vracet neobjektivní, nepřesné nebo nevhodné odpovědi. Tento problém vzniká, protože GPT-3 je trénován na velkém množství textu, který může obsahovat zkreslené a nepřesné informace. Existují také případy, kdy model generuje zcela irelevantní text k výzvě, což naznačuje, že model má stále potíže s porozuměním kontextu a znalostí pozadí.

Schopnosti GPT-3 také vyvolaly obavy z etických důsledků a potenciální zneužití tak silných jazykových modelů. Odborníci se obávají možnosti použití modelu pro škodlivé účely, jako je generování falešných zpráv, phishingových e-mailů a malwaru. Opravdu, už jsme viděli zločinci používají ChatGPT k vytváření malwaru.

OpenAI také vydala vylepšenou verzi GPT-3, GPT-3.5, před oficiálním spuštěním GPT-4.

GPT-4

GPT-4 je nejnovější model ze série GPT, který byl uveden na trh 14. března 2023. Je to významný krok nahoru oproti předchozímu modelu GPT-3, který byl již působivý. I když specifika trénovacích dat a architektury modelu nejsou oficiálně oznámena, určitě staví na silných stránkách GPT-3 a překonává některá jeho omezení.

GPT-4 je exkluzivní pro uživatele ChatGPT Plus, ale limit použití je omezen. Můžete k němu také získat přístup, když se připojíte na čekací listinu GPT-4 API, což může nějakou dobu trvat kvůli velkému objemu aplikací. Nejjednodušší způsob, jak získat GPT-4, je pomocí Microsoft Bing Chat. Je to zcela zdarma a není třeba se zapisovat do pořadníku.

Vynikající funkcí GPT-4 jsou jeho multimodální schopnosti. To znamená, že model nyní může přijmout obrázek jako vstup a porozumět mu jako textové výzvě. Například během přímého přenosu GPT-4 nakrmil inženýr OpenAI model obrázkem ručně nakresleného modelu webu a model překvapivě poskytl funkční kód pro web.

Model také lépe rozumí složitým výzvám a vykazuje výkon na lidské úrovni v několika profesionálních a tradičních benchmarcích. Navíc má větší kontextové okno a velikost kontextu, která odkazuje na data, která si model může uchovat ve své paměti během konverzace.

GPT-4 posouvá hranice toho, co je v současné době možné s nástroji AI, a pravděpodobně bude mít uplatnění v celé řadě průmyslových odvětví. Jako u každé výkonné technologie však existují obavy z možného zneužití a etické důsledky tak mocného nástroje.

Cesta přes jazykové modely GPT

Modely GPT způsobily revoluci v oblasti umělé inteligence a otevřely nový svět možností. Navíc naprostá velikost, schopnosti a složitost těchto modelů z nich činí neuvěřitelně užitečné pro širokou škálu aplikací.

Jako u každé technologie však existují potenciální rizika a omezení, která je třeba zvážit. Schopnost těchto modelů generovat vysoce realistický text a pracovní kód vyvolává obavy z možného zneužití, zejména v oblastech, jako je tvorba malwaru a dezinformace.

Nicméně jak se modely GPT vyvíjejí a stávají se dostupnějšími, budou hrát významnou roli při utváření budoucnosti AI a NLP.