Ja esat dzirdējuši cilvēkus mētājamies ar GPT kā ar ierastu vārdu, jūs neesat viens. Šis akronīms parādās produktu nosaukumos, pētnieciskajos rakstos un ikdienas sarunās. Vienkāršākā daļa ir šāda: GPT nozīmē Ģeneratīvs iepriekš apmācīts transformators (Generative Pre-treated Transformer) . Noderīgi ir zināt, kāpēc šie četri vārdi ir svarīgi, jo maģija slēpjas to sajaukumā. Šajā ceļvedī tas ir sīkāk izklāstīts: daži viedokļi, nelielas atkāpes un daudz praktisku secinājumu. 🧠✨
Raksti, kurus jūs varētu vēlēties izlasīt pēc šī raksta:
🔗 Kas ir paredzošā mākslīgā intelekta
Kā paredzošā mākslīgā intelekta (AI) tehnoloģija prognozē rezultātus, izmantojot datus un algoritmus.
🔗 Kas ir mākslīgā intelekta treneris
Loma, prasmes un darbplūsmas mūsdienu mākslīgā intelekta sistēmu apmācībā.
🔗 Kas ir atvērtā koda mākslīgais intelekts
Atvērtā pirmkoda mākslīgā intelekta definīcija, priekšrocības, izaicinājumi un piemēri.
🔗 Kas ir simboliskais mākslīgais intelekts: viss, kas jums jāzina
Simboliskā mākslīgā intelekta vēsture, pamatmetodes, stiprās puses un ierobežojumi.
Ātrā atbilde: Ko nozīmē GPT?
GPT = Ģeneratīvi iepriekš apmācīts transformators.
-
Ģeneratīvs — tas rada saturu.
-
Iepriekš apmācīts — pirms pielāgošanas tas mācās plaši.
-
Transformer — neironu tīkla arhitektūra, kas izmanto pašuzmanību, lai modelētu datu attiecības.
Ja vēlaties viena teikuma definīciju: GPT ir liels valodas modelis, kas balstīts uz transformatora arhitektūru, iepriekš apmācīts ar milzīgu teksta apjomu un pēc tam pielāgots, lai izpildītu norādījumus un būtu noderīgs [1][2].
Kāpēc akronīmam ir nozīme reālajā dzīvē 🤷♀️
Akronīmi ir garlaicīgi, taču šis norāda uz to, kā šīs sistēmas uzvedas reālajā dzīvē. Tā kā GPT ir ģeneratīvs risinājums , tie ne tikai izgūst fragmentus, bet gan sintezē atbildes. Tā kā tie ir iepriekš apmācīti , tiem ir plašas zināšanas jau no paša sākuma un tos var ātri pielāgot. Tā kā tie ir transformatori , tie labi mērogojami un elegantāk apstrādā liela darbības rādiusa kontekstu nekā vecākas arhitektūras [2]. Šī kombinācija izskaidro, kāpēc GPT šķiet sarunvalodas stilā, elastīgi un dīvainā kārtā noderīgi pulksten 2 naktī, kad atkļūdojat regulāro izteiksmi vai plānojat lazanju. Ne jau tā, ka es būtu… darījis abus vienlaicīgi.
Interesanti par transformatora bitu? Uzmanības mehānisms ļauj modeļiem koncentrēties uz ievades datu atbilstošākajām daļām, nevis izturēties pret visu vienādi — tas ir galvenais iemesls, kāpēc transformatori darbojas tik labi [2].
Kas padara GPT noderīgus ✅
Būsim godīgi — daudzi mākslīgā intelekta termini tiek ažiotēti. GPT ir populāri iemeslu dēļ, kas ir drīzāk praktiski, nevis mistiski:
-
Konteksta jutība — pašvērtība palīdz modelim salīdzināt vārdus vienu ar otru, uzlabojot koherenci un spriešanas plūdumu [2].
-
Pārnesamība — iepriekšēja apmācība ar plašiem datiem sniedz modelim vispārīgas prasmes, kuras var izmantot jaunos uzdevumos ar minimālu pielāgošanu [1].
-
Saskaņošanas regulēšana — instrukciju ievērošana, izmantojot cilvēka atgriezenisko saiti (RLHF), samazina nelietderīgas vai mērķtiecīgas atbildes un liek rezultātiem justies sadarbīgiem [3].
-
Multimodāla izaugsme — jaunāki GPT var strādāt ar attēliem (un citiem elementiem), nodrošinot tādas darbplūsmas kā vizuālo jautājumu un atbilžu sesija vai dokumentu izpratne [4].
Vai viņi joprojām kļūdās? Jā. Taču pakotne ir noderīga — bieži vien dīvaini patīkama —, jo tā apvieno neapstrādātas zināšanas ar kontrolējamu saskarni.
Vārdu skaidrojums sadaļā “Ko nozīmē GPT” 🧩
Ģeneratīvs
Modelis ģenerē tekstu, kodu, kopsavilkumus, izklāstus un citus elementus — žetonu pa žetonam —, pamatojoties uz apmācības laikā apgūtajiem modeļiem. Pieprasiet auksto e-pastu, un tas to uzreiz izveidos.
Iepriekš apmācīts
Pirms jūs tam pieskaraties, GPT jau ir absorbējis plašus lingvistiskos modeļus no lielām tekstu kolekcijām. Iepriekšēja apmācība piešķir tam vispārēju kompetenci, lai jūs vēlāk to varētu pielāgot savai nišai ar minimāliem datiem, veicot precizēšanu vai vienkārši izmantojot viedas uzvednes [1].
Transformators
Šī ir arhitektūra, kas padarīja mērogošanu praktisku. Transformatori izmanto pašnovērošanas slāņus, lai katrā solī izlemtu, kuri žetoni ir svarīgi — piemēram, pāršķirstot rindkopu, jūsu acis atkal atgriežas pie atbilstošiem vārdiem, taču tos var diferencēt un apmācīt [2].
Kā GPT tiek apmācīti būt noderīgiem (īsumā, bet ne pārāk īsi) 🧪
-
Iepriekšēja apmācība — iemācieties paredzēt nākamo marķieri milzīgās teksta kolekcijās; tas attīsta vispārējās valodas prasmes.
-
Uzraudzīta precizēšana — cilvēki raksta ideālas atbildes uz uzdevumiem; modelis iemācās atdarināt šo stilu [1].
-
Pastiprināšanas mācīšanās no cilvēku atsauksmēm (RLHF) — cilvēki sarindo rezultātus, tiek apmācīts atlīdzības modelis un bāzes modelis tiek optimizēts, lai radītu atbildes, kurām cilvēki dod priekšroku. Šī InstructGPT recepte lika tērzēšanas modeļiem šķist noderīgiem, nevis tikai akadēmiskiem [3].
Vai GPT ir tas pats, kas transformators vai LLM? Kaut kā tā, bet ne gluži 🧭
-
Transformators — pamatā esošā arhitektūra.
-
Lielais valodu modelis (LLM) — plašs termins jebkuram lielam modelim, kas apmācīts ar tekstu.
-
GPT — uz transformatoriem balstītu LLM saime, kas ir ģeneratīvs un iepriekš apmācīts, ko popularizējis OpenAI [1][2].
Tātad katrs GPT ir LLM un transformators, bet ne katrs transformatora modelis ir GPT — domāju, ka taisnstūri un kvadrāti.
Leņķis “Ko nozīmē GPT” multimodālajā pasaulē 🎨🖼️🔊
Akronīms joprojām ir piemērots, ja attēlus ievadāt kopā ar tekstu. Ģeneratīvās un iepriekš apmācītās daļas aptver dažādas modalitātes, savukārt transformatora mugurkauls ir pielāgots vairāku ievades veidu apstrādei. Lai iegūtu publisku padziļinātu ieskatu attēlu izpratnē un drošības kompromisos redzes iespējotos GPT, skatiet sistēmas karti [4].
Kā izvēlēties pareizo GPT savam lietošanas gadījumam 🧰
-
Produkta prototipa izveide — sāciet ar vispārīgu modeli un atkārtojiet ar precīzu struktūru; tas ir ātrāk nekā dzenāties pakaļ perfektam risinājumam pirmajā dienā [1].
-
Stabila balss vai uzdevumi, kuros ir daudz politikas , — apsveriet uzraudzītu precīzu regulēšanu, kā arī uz preferencēm balstītu regulēšanu, lai bloķētu darbību [1][3].
-
Redzes vai dokumentu ziņā ietilpīgas darbplūsmas — multimodāli GPT var parsēt attēlus, diagrammas vai ekrānuzņēmumus bez trausliem, tikai OCR paredzētiem cauruļvadiem [4].
-
Augstu likmju vai regulētā vidē — saskaņojiet to ar atzītām riska sistēmām un nosakiet pārskatīšanas kritērijus uzvednēm, datiem un rezultātiem [5].
Atbildīga lietošana, īsi sakot — jo tam ir nozīme 🧯
Tā kā šie modeļi tiek ieausti lēmumos, komandām rūpīgi jāapstrādā dati, novērtēšana un sarkanās komandas veidošana. Praktisks sākumpunkts ir sistēmas kartēšana, salīdzinot to ar atzītu, pārdevēja neitrālu riska ietvaru. NIST mākslīgā intelekta risku pārvaldības ietvars izklāsta pārvaldības, kartēšanas, mērīšanas un pārvaldības funkcijas un nodrošina ģeneratīvu mākslīgā intelekta profilu ar konkrētām praksēm [5].
Bieži sastopami nepareizi priekšstati par došanos pensijā 🗑️
-
“Tā ir datubāze, kas meklē informāciju.”
Nē. GPT pamatdarbība ir ģeneratīva nākamā marķiera paredzēšana; izgūšanu var pievienot, taču tā nav noklusējuma opcija [1][2]. -
“Lielāks modelis garantē patiesumu.”
Mērogs palīdz, taču pēc vēlmēm optimizēti modeļi var pārspēt lielākus nenoskaņotus modeļus lietderības un drošības ziņā — metodoloģiski tas ir RLHF [3] mērķis. -
“Multimodāls nozīmē vienkārši OCR.”
Nē. Multimodālie GPT integrē vizuālās funkcijas modeļa spriešanas procesā, lai sniegtu kontekstuāli atbilstošākas atbildes [4].
Kabatas skaidrojums, ko vari izmantot ballītēs 🍸
Kad kāds jautā, ko nozīmē GPT , mēģiniet šo:
“Tas ir ģeneratīvs iepriekš apmācīts transformators — mākslīgā intelekta veids, kas apguva valodas modeļus milzīgā tekstā un pēc tam tika pielāgots cilvēku atsauksmēm, lai varētu sekot instrukcijām un ģenerēt noderīgas atbildes.” [1][2][3]
Īss, draudzīgs un pietiekami nūģīgs, lai signalizētu, ka lasi lietas internetā.
Ko nozīmē GPT — vairāk nekā tikai teksts: praktiskas darbplūsmas, ko varat palaist 🛠️
-
Ideju ģenerēšana un izklāstīšana — izveidojiet satura melnrakstu un pēc tam pieprasiet strukturētus uzlabojumus, piemēram, aizzīmju sarakstus, alternatīvus virsrakstus vai pretēju viedokli.
-
No datiem līdz naratīvam — ielīmējiet nelielu tabulu un pieprasiet vienas rindkopas kopsavilkumu, kam seko divi riski un katra riska mazināšanas pasākums.
-
Koda skaidrojumi — pieprasiet sarežģītas funkcijas pakāpenisku izlasīšanu un pēc tam pāris testus.
-
Multimodāla triāža — apvienojiet diagrammas attēlu un: “apkopojiet tendenci, atzīmējiet anomālijas, iesakiet divas nākamās pārbaudes”.
-
Politikai atbilstošs rezultāts — precizējiet vai norādiet modelim atsaukties uz iekšējām vadlīnijām, sniedzot skaidrus norādījumus par to, kas jādara neskaidrību gadījumā.
Katrs no tiem balstās uz vienu un to pašu triādi: ģeneratīvo izvadi, plašu priekšapmācību un transformatora kontekstuālo spriešanu [1][2].
Padziļināts ieskats: uzmanība vienā nedaudz kļūdainā metaforā 🧮
Iedomājieties, ka lasāt blīvu rindkopu par ekonomiku, vienlaikus vāji žonglējot ar kafijas tasi. Jūsu smadzenes nepārtraukti pārbauda dažas atslēgas frāzes, kas šķiet svarīgas, piešķirot tām mentālas līmlapiņas. Šī selektīvā fokusēšanās ir līdzīga uzmanībai . Transformatori iemācās, cik lielu “uzmanības svaru” piešķirt katram marķierim attiecībā pret katru citu marķieri; vairākas uzmanības galvas rīkojas kā vairāki lasītāji, kas pāršķirsta dažādus izcēlumus un pēc tam apkopo atziņas [2]. Zinu, ka tas nav perfekti; bet tas paliek atmiņā.
BUJ: ļoti īsas atbildes, pārsvarā
-
Vai GPT ir tas pats, kas ChatGPT?
ChatGPT ir produkta pieredze, kas balstīta uz GPT modeļiem. Tā pati saime, atšķirīgs lietotāja pieredzes (UX) līmenis un drošības rīki [1]. -
Vai GPT apstrādā tikai tekstu?
Nē. Daži ir multimodāli, apstrādājot arī attēlus (un citas lietas) [4]. -
Vai es varu kontrolēt GPT rakstīšanas veidu?
Jā. Izmantojiet uzvednes struktūru, sistēmas instrukcijas vai precizējiet toni un politikas ievērošanu [1][3]. -
Kā ir ar drošību un risku?
Izmantojiet atzītas sistēmas un dokumentējiet savu izvēli [5].
Noslēguma piezīmes
Ja neatceraties neko citu, atcerieties šo: GPT apzīmē vairāk nekā tikai vārdu krājuma jautājumu. Akronīms kodē recepti, kas mūsdienu mākslīgo intelektu padarīja par noderīgu. Ģeneratīvais intelekts nodrošina plūstošu izvadi. Iepriekš apmācīts sniedz plašumu. Transformators sniedz mērogu un kontekstu. Pievienojiet instrukciju pielāgošanu, lai sistēma darbotos atbilstoši, un pēkšņi jums ir universāls asistents, kas raksta, spriež un pielāgojas. Vai tas ir perfekts? Protams, nē. Bet kā praktisks rīks darbam ar zināšanām tas ir kā Šveices armijas nazis, kas ik pa laikam izgudro jaunu asmeni, kamēr jūs to lietojat... tad atvainojas un pasniedz jums kopsavilkumu.
Pārāk garš, neizlasīju.
-
Ko nozīmē GPT : Ģeneratīvs iepriekš apmācīts transformators.
-
Kāpēc tas ir svarīgi: ģeneratīvā sintēze + plaša priekšapmācība + transformatora konteksta apstrāde [1][2].
-
Kā tas tiek veidots: iepriekšēja apmācība, uzraudzīta precizēšana un cilvēka atgriezeniskās saites saskaņošana [1][3].
-
Izmantojiet to pareizi: veiciniet ar struktūru, precizējiet stabilitātes nodrošināšanu, saskaņojiet ar riska ietvariem [1][3][5].
-
Turpiniet mācīties: pārskatiet oriģinālo rakstu par transformatoru, OpenAI dokumentāciju un NIST vadlīnijas [1][2][5].
Atsauces
[1] OpenAI — galvenie jēdzieni (pirmsapmācība, precizēšana, pamudināšana, modeļi)
lasīt vairāk
[2] Vaswani et al., “Uzmanība ir viss, kas jums nepieciešams” (Transformer architecture),
lasīt vairāk
[3] Ouyang et al., “Valodas modeļu apmācība instrukciju izpildei ar cilvēka atgriezenisko saiti” (InstructGPT / RLHF),
lasīt vairāk
[4] OpenAI — GPT-4V(ision) sistēmas karte (multimodālas iespējas un drošība)
lasīt vairāk
[5] NIST — mākslīgā intelekta risku pārvaldības sistēma (no pārdevēja neatkarīga pārvaldība),
lasīt vairāk