Home-theater-designers
OpenAI עשתה צעדים משמעותיים בעיבוד שפה טבעית (NLP) באמצעות דגמי ה-GPT שלה. מ-GPT-1 ועד GPT-4, המודלים הללו היו בחזית התוכן שנוצר בינה מלאכותית, מיצירת פרוזה ושירה ועד צ'אטבוטים ואפילו קידוד.
אבל מה ההבדל בין כל מודל GPT, ומה ההשפעה שלו על תחום ה-NLP?
איפור של סרטון היום גלול כדי להמשיך עם התוכן
מהם רובוטריקים שהוכשרו מראש?
רובוטריקים מיומנים מראש (GPTs) הם סוג של מודל למידת מכונה המשמש למשימות עיבוד שפה טבעית. מודלים אלה מאומנים מראש על כמויות אדירות של נתונים, כגון ספרים ודפי אינטרנט, כדי ליצור שפה רלוונטית מבחינה הקשרית וקוהרנטית מבחינה סמנטית.
במילים פשוטות יותר, GPTs הן תוכנות מחשב שיכולות ליצור טקסט דמוי אדם מבלי להיות מתוכנתים לכך במפורש. כתוצאה מכך, ניתן לכוונן אותם עבור מגוון משימות עיבוד שפה טבעית, כולל תשובות לשאלות, תרגום שפה וסיכום טקסט.
אז למה GPTs חשובים? GPTs מייצגים פריצת דרך משמעותית בעיבוד שפה טבעית, המאפשרת למכונות להבין וליצור שפה בשטף ובדיוק חסרי תקדים. להלן, אנו בוחנים את ארבעת דגמי ה-GPT, מהגרסה הראשונה ועד ל-GPT-4 העדכנית ביותר, ובוחנים את הביצועים והמגבלות שלהם.
GPT-1
GPT-1 שוחרר בשנת 2018 על ידי OpenAI כאיטרציה ראשונה של מודל שפה המשתמש בארכיטקטורת Transformer. היו לו 117 מיליון פרמטרים, שיפור משמעותי במודלים קודמים של שפה מתקדמת.
אחד מיתרונותיו של GPT-1 היה היכולת שלו ליצור שפה שוטפת וקוהרנטית כאשר ניתן הנחיה או הקשר. המודל הוכשר על שילוב של שני מערכי נתונים: ה זחילה נפוצה , מערך נתונים עצום של דפי אינטרנט עם מיליארדי מילים, ומערך הנתונים של BookCorpus, אוסף של למעלה מ-11,000 ספרים במגוון ז'אנרים. השימוש במערכי נתונים מגוונים אלה אפשר ל-GPT-1 לפתח יכולות חזקות של מודל שפה.
בעוד GPT-1 היה הישג משמעותי ב עיבוד שפה טבעית (NLP) , היו לו מגבלות מסוימות. לדוגמה, המודל היה נוטה ליצור טקסט שחוזר על עצמו, במיוחד כאשר קיבלו הנחיות מחוץ לתחום נתוני ההדרכה שלו. הוא גם לא הצליח לנמק על פני מספר רב של דיאלוגים ולא הצליח לעקוב אחר תלות ארוכת טווח בטקסט. בנוסף, הלכידות והשטף שלו הוגבלו רק לרצפי טקסט קצרים יותר, וקטעים ארוכים יותר היו חסרים לכידות.
למרות מגבלות אלו, GPT-1 הניח את הבסיס לדגמים גדולים וחזקים יותר המבוססים על ארכיטקטורת ה-Transformer.
GPT-2
GPT-2 שוחרר בשנת 2019 על ידי OpenAI כיורש של GPT-1. הוא הכיל 1.5 מיליארד פרמטרים מדהימים, גדולים בהרבה מ-GPT-1. המודל הוכשר על מערך נתונים גדול ומגוון בהרבה, בשילוב Common Crawl ו-WebText.
אחד היתרונות של GPT-2 היה היכולת שלו ליצור רצפים קוהרנטיים ומציאותיים של טקסט. בנוסף, הוא יכול ליצור תגובות דמויות אנוש, מה שהופך אותו לכלי בעל ערך עבור משימות שונות של עיבוד שפה טבעית, כגון יצירת תוכן ותרגום.
עם זאת, GPT-2 לא היה חף ממגבלותיו. הוא נאבק במשימות שדרשו חשיבה מורכבת יותר והבנת הקשר. בעוד GPT-2 הצטיין בפסקאות קצרות ובקטעי טקסט, הוא לא הצליח לשמור על הקשר וקוהרנטיות על פני קטעים ארוכים יותר.
מגבלות אלו סללו את הדרך לפיתוח האיטרציה הבאה של דגמי GPT.
GPT-3
מודלים של עיבוד שפה טבעית עשו קפיצות אקספוננציאליות עם שחרורו של GPT-3 בשנת 2020. עם 175 מיליארד פרמטרים, GPT-3 גדול יותר מ-GPT-1 פי 100 ויותר מ-GPT-2.
GPT-3 מאומן על מגוון רחב של מקורות נתונים, כולל BookCorpus, Common Crawl וויקיפדיה, בין היתר. מערכי הנתונים כוללים כמעט טריליון מילים, מה שמאפשר ל-GPT-3 ליצור תגובות מתוחכמות במגוון רחב של משימות NLP, אפילו מבלי לספק נתונים קודמים לדוגמה.
אחד השיפורים העיקריים של GPT-3 לעומת הדגמים הקודמים שלו הוא היכולת שלו ליצור טקסט קוהרנטי, לכתוב קוד מחשב ואפילו ליצור אמנות. בניגוד לדגמים הקודמים, GPT-3 מבין את ההקשר של טקסט נתון ויכול ליצור תגובות מתאימות. ליכולת לייצר טקסט בצלילי טבעי יש השלכות עצומות על יישומים כמו צ'טבוטים, יצירת תוכן ותרגום שפות. דוגמה אחת כזו היא ChatGPT, בוט AI לשיחות, אשר הפך מאפלולית לתהילה כמעט בן לילה .
למרות ש-GPT-3 יכול לעשות כמה דברים מדהימים, עדיין יש לו פגמים. לדוגמה, המודל יכול להחזיר תגובות מוטות, לא מדויקות או לא הולמות. בעיה זו מתעוררת מכיוון ש-GPT-3 מאומן על כמויות אדירות של טקסט שעלולות להכיל מידע מוטה ולא מדויק. ישנם גם מקרים שבהם המודל מייצר טקסט לא רלוונטי לחלוטין להנחיה, מה שמצביע על כך שהמודל עדיין מתקשה להבין את ההקשר וידע הרקע.
היכולות של GPT-3 גם עוררו חששות לגבי ההשלכות האתיות ו שימוש לרעה פוטנציאלי במודלים חזקים כאלה של שפה . מומחים מודאגים מהאפשרות שהמודל ישמש למטרות זדוניות, כמו הפקת חדשות מזויפות, הודעות דיוג ותוכנות זדוניות. אכן, כבר ראינו פושעים משתמשים ב-ChatGPT כדי ליצור תוכנות זדוניות .
OpenAI הוציאה גם גרסה משופרת של GPT-3, GPT-3.5, לפני שהשיקה את GPT-4 באופן רשמי.
GPT-4
GPT-4 הוא הדגם האחרון בסדרת GPT, שהושק ב-14 במרץ 2023. זהו עליית מדרגה משמעותית מהדגם הקודם שלו, GPT-3, שכבר היה מרשים. בעוד שהפרטים של נתוני האימון והארכיטקטורה של המודל אינם מוכרזים רשמית, הוא בהחלט מתבסס על החוזקות של GPT-3 ומתגבר על חלק מהמגבלות שלו.
GPT-4 בלעדי למשתמשי ChatGPT Plus, אך מגבלת השימוש מוגבלת. אתה יכול גם לקבל גישה אליו על ידי הצטרפות לרשימת ההמתנה של GPT-4 API, שעשוי להימשך זמן מה בגלל נפח היישומים הרב. עם זאת, הדרך הקלה ביותר לשים את ידך על GPT-4 היא באמצעות Microsoft Bing Chat . זה בחינם לחלוטין ואין צורך להצטרף לרשימת המתנה.
תכונה בולטת של GPT-4 היא היכולות הרב-מודאליות שלו. המשמעות היא שהמודל יכול כעת לקבל תמונה כקלט ולהבין אותה כמו הנחיה טקסט. לדוגמה, במהלך זרם ההשקה החי של GPT-4, מהנדס OpenAI האכיל את הדגם בתמונה של דגם אתר שצויר ביד, והדגם סיפק באופן מפתיע קוד עבודה לאתר.
המודל גם מבין טוב יותר הנחיות מורכבות ומציג ביצועים ברמה אנושית במספר אמות מידה מקצועיות ומסורתיות. בנוסף, יש לו חלון הקשר וגודל הקשר גדולים יותר, המתייחסים לנתונים שהמודל יכול לשמור בזיכרון שלו במהלך סשן צ'אט.
GPT-4 דוחף את הגבולות של מה שאפשר כרגע עם כלי בינה מלאכותית, וככל הנראה יהיו לו יישומים במגוון רחב של תעשיות. עם זאת, כמו בכל טכנולוגיה חזקה, יש חששות לגבי השימוש לרעה הפוטנציאלי ו השלכות אתיות של כלי כה רב עוצמה .
GPT-1 | יוני 2018 | זחילה נפוצה, BookCorpus | 117 מיליון | 1024 |
|---|---|---|---|---|
GPT-2 | פברואר 2019 | סריקה נפוצה, BookCorpus, WebText | 1.5 ביליון | 2048 |
GPT-3 | יוני 2020 | Common Crawl, BookCorpus, ויקיפדיה, ספרים, מאמרים ועוד | 175 מיליארד כיצד לשחזר הודעות שליחת פייסבוק שנמחקו | 4096 |
GPT-4 | מרץ 2023 | לא ידוע | מוערך בטריליונים | לא ידוע |
מסע דרך מודלים של שפות GPT
דגמי GPT חוללו מהפכה בתחום הבינה המלאכותית ופתחו עולם חדש של אפשרויות. יתר על כן, קנה המידה העצום, היכולת והמורכבות של דגמים אלה הפכו אותם לשימושיים להפליא עבור מגוון רחב של יישומים.
עם זאת, כמו בכל טכנולוגיה, ישנם סיכונים ומגבלות פוטנציאליים שיש לקחת בחשבון. היכולת של מודלים אלה ליצור טקסט וקוד עבודה מציאותיים ביותר מעוררת חששות לגבי שימוש לרעה פוטנציאלי, במיוחד בתחומים כמו יצירת תוכנות זדוניות ודיסאינפורמציה.
עם זאת, ככל שדגמי GPT יתפתחו ויהפכו לנגישים יותר, הם ישחקו תפקיד בולט בעיצוב העתיד של AI ו-NLP.