Ի՞նչ է նշանակում GPT-ն։

Ի՞նչ է նշանակում GPT-ն։

Եթե ​​լսել եք, որ մարդիկ GPT բառը օգտագործում են այնպես, կարծես այն կենցաղային բառ լինի, ապա դուք միայնակ չեք։ Այս հապավումը հանդիպում է ապրանքների անվանումներում, հետազոտական ​​աշխատանքներում և առօրյա զրույցներում։ Ահա պարզ մասը. GPT նշանակում է «Գեներատիվ նախապես պատրաստված տրանսֆորմատոր» ։ Օգտակար մասը իմանալն է, թե ինչու են այդ չորս բառերը կարևոր, քանի որ կախարդանքը խառնուրդի մեջ է։ Այս ուղեցույցը բացատրում է այն՝ մի քանի կարծիքներ, թեթև շեղումներ և բազմաթիվ գործնական եզրակացություններ։ 🧠✨

Հոդվածներ, որոնք կարող են ձեզ դուր գալ կարդալ սրանից հետո.

🔗 Ի՞նչ է կանխատեսող արհեստական ​​բանականությունը
Ինչպես է կանխատեսող արհեստական ​​բանականությունը կանխատեսում արդյունքները՝ օգտագործելով տվյալներ և ալգորիթմներ։

🔗 Ի՞նչ է արհեստական ​​բանականության մարզիչը
Ժամանակակից արհեստական ​​բանականության համակարգերի վերապատրաստման դերը, հմտությունները և աշխատանքային հոսքերը։

🔗 Ի՞նչ է բաց կոդով արհեստական ​​բանականությունը
Բաց կոդով արհեստական ​​բանականության սահմանումը, առավելությունները, մարտահրավերները և օրինակները։

🔗 Ի՞նչ է խորհրդանշական արհեստական ​​բանականությունը. ամեն ինչ, ինչ դուք պետք է իմանաք
Խորհրդանշական արհեստական ​​բանականության պատմությունը, հիմնական մեթոդները, ուժեղ կողմերը և սահմանափակումները։

Արագ պատասխան. Ի՞նչ է նշանակում GPT-ն։

GPT = Գեներատիվ նախապես պատրաստված տրանսֆորմատոր։

  • Գեներատիվ - այն ստեղծում է բովանդակություն:

  • Նախապես մարզված ՝ այն լայնորեն սովորում է նախքան հարմարվելը։

  • Տրանսֆորմեր - նեյրոնային ցանցի ճարտարապետություն, որն օգտագործում է ինքնաուշադրությունը՝ տվյալների մեջ հարաբերությունները մոդելավորելու համար։

Եթե ​​ցանկանում եք մեկ նախադասությունից բաղկացած սահմանում. GPT-ն մեծ լեզվական մոդել է, որը հիմնված է տրանսֆորմատորային ճարտարապետության վրա, նախապես մարզված է մեծ տեքստի վրա, ապա հարմարեցված է հրահանգներին հետևելու և օգտակար լինելու համար [1][2]:

Ինչու է հապավումը կարևոր իրական կյանքում 🤷♀️

Հապավումները ձանձրալի են, բայց սա ակնարկում է, թե ինչպես են այս համակարգերը գործում բնության մեջ։ Քանի որ GPT-ները գեներատիվ , դրանք ոչ միայն վերցնում են հատվածներ, այլև սինթեզում են պատասխաններ։ Քանի որ դրանք նախապես պատրաստված , դրանք գալիս են լայն գիտելիքներով և կարող են արագ հարմարվել։ Քանի որ դրանք տրանսֆորմատորներ , դրանք լավ են մասշտաբավորվում և ավելի նրբագեղ կերպով են կառավարում երկարաժամկետ համատեքստը, քան հին ճարտարապետությունները [2]։ Այս համադրությունը բացատրում է, թե ինչու են GPT-ները թվում խոսակցական, ճկուն և տարօրինակ օգտակար ժամը 2-ին, երբ դուք վրիպակավորում եք կանոնավոր սխալները կամ պլանավորում լազանյա։ Ոչ թե ես… երկուսն էլ միաժամանակ արել եմ։

Հետաքրքրվա՞ծ եք տրանսֆորմատորի մասով: Ուշադրության մեխանիզմը թույլ է տալիս մոդելներին կենտրոնանալ մուտքային տվյալների ամենակարևոր մասերի վրա՝ ամեն ինչ հավասարապես չվերաբերվելու փոխարեն. սա տրանսֆորմատորների այդքան լավ աշխատանքի հիմնական պատճառներից մեկն է [2]:

Ինչն է GPT-ն դարձնում օգտակար ✅

Եկեք անկեղծ լինենք. արհեստական ​​ինտելեկտի վերաբերյալ շատ տերմիններ են գովազդվում: GPT-ները տարածված են ավելի շատ գործնական, քան միստիկական պատճառներով.

  • Համատեքստային զգայունություն . ինքնագիտակցությունը օգնում է մոդելին համեմատել բառերը միմյանց հետ, բարելավելով համահունչությունը և դատողության հոսքը [2]:

  • Փոխանցելիություն - լայն տվյալների վրա նախնական ուսուցումը մոդելին տալիս է ընդհանուր հմտություններ, որոնք նվազագույն հարմարվողականությամբ կարող են կիրառվել նոր առաջադրանքների վրա [1]:

  • Համապատասխանեցման կարգավորում - մարդկային հետադարձ կապի միջոցով հրահանգների հետևումը (RLHF) նվազեցնում է անօգուտ կամ թիրախից շեղված պատասխանները և արդյունքը դարձնում է համագործակցային [3]:

  • Բազմամոդալ աճ - նոր GPT-ները կարող են աշխատել պատկերների (և այլնի) հետ՝ հնարավորություն տալով աշխատանքային հոսքերի, ինչպիսիք են տեսողական հարց ու պատասխանը կամ փաստաթղթերի ըմբռնումը [4]:

Նրանք դեռ սխալներ են անում։ Այո։ Բայց փաթեթը օգտակար է, հաճախ՝ տարօրինակ հաճելի, քանի որ այն համատեղում է հում գիտելիքները կառավարելի ինտերֆեյսի հետ։

«Ի՞նչ է նշանակում GPT» բառի բառերի բացատրությունը 🧩

Գեներատիվ

Մոդելը ստեղծում է տեքստ, կոդ, ամփոփումներ, ուրվագծեր և այլն՝ թոքեն առ թոքեն՝ հիմնվելով ուսուցման ընթացքում ձեռք բերված օրինաչափությունների վրա: Խնդրեք սառը էլեկտրոնային նամակ, և այն կկազմի այն տեղում:

Նախապես պատրաստված

Մինչև դուք դրան դիպչելը, GPT-ն արդեն իսկ յուրացրել է լայն լեզվական օրինաչափություններ մեծ տեքստային հավաքածուներից: Նախնական վերապատրաստումը նրան տալիս է ընդհանուր կարողություններ, որպեսզի հետագայում կարողանաք այն հարմարեցնել ձեր խորշին՝ նվազագույն տվյալներով, նուրբ կարգավորման կամ պարզապես խելացի հուշումների միջոցով [1]:

Տրանսֆորմատոր

Սա այն ճարտարապետությունն է, որը մասշտաբավորումը դարձրեց գործնական։ Տրանսֆորմերները օգտագործում են ինքնաուշադրության շերտեր՝ որոշելու համար, թե որ տոկեններն են կարևոր յուրաքանչյուր քայլի ժամանակ, ինչպես պարբերությունը թերթելը և ձեր աչքերը համապատասխան բառերին վերադառնալը, բայց տարբերակելի և մարզվող [2]:

Ինչպես են GPT-ները մարզվում օգտակար լինելու համար (կարճ, բայց ոչ չափազանց կարճ) 🧪

  1. Նախնական մարզում - սովորեք կանխատեսել հաջորդ թոքենը հսկայական տեքստային հավաքածուներում. սա զարգացնում է ընդհանուր լեզվական կարողությունները։

  2. Վերահսկվող նուրբ կարգավորում . մարդիկ գրում են իդեալական պատասխաններ հուշումներին. մոդելը սովորում է ընդօրինակել այդ ոճը [1]:

  3. Մարդկային հետադարձ կապի միջոցով ամրապնդող ուսուցում (RLHF) - մարդիկ դասակարգում են արդյունքները, մարզվում է պարգևատրման մոդել, և բազային մոդելը օպտիմալացվում է՝ մարդկանց նախընտրած պատասխանները ստանալու համար: Այս InstructGPT բաղադրատոմսն է, որը չաթի մոդելները դարձրել է օգտակար, այլ ոչ թե զուտ ակադեմիական [3]:

GPT-ն նույնն է, ինչ տրանսֆորմերը, թե՞ LLM-ը։ Մի տեսակ, բայց ոչ բոլորովին 🧭

  • Տրանսֆորմատոր - հիմքում ընկած ճարտարապետությունը։

  • Մեծ լեզվական մոդել (LLM) - լայն տերմին է տեքստի վրա մարզված ցանկացած մեծ մոդելի համար։

  • GPT - տրանսֆորմատորային հիմքով LLM-ների ընտանիք, որոնք գեներատիվ և նախապես պատրաստված են, և որոնք հանրաճանաչ են դարձել OpenAI-ի կողմից [1][2]:

Այսպիսով, յուրաքանչյուր GPT LLM և տրանսֆորմատոր է, բայց ոչ բոլոր տրանսֆորմատորի մոդելներն են GPT՝ մտածեք ուղղանկյունների և քառակուսիների մասին։

«Ի՞նչ է նշանակում GPT» անկյունը մուլտիմոդալ երկրում 🎨🖼️🔊

Հապավումը դեռևս համապատասխանում է, երբ տեքստի հետ միասին պատկերներ եք տեղադրում։ Ստեղծող և նախապես պատրաստված մասերը տարածվում են տարբեր մոդալությունների վրա, մինչդեռ տրանսֆորմատորային հիմքը հարմարեցված է մուտքագրման բազմաթիվ տեսակներ մշակելու համար։ Տեսողական GPT-ներում պատկերի ըմբռնման և անվտանգության փոխզիջումների վերաբերյալ հանրային խորը ուսումնասիրության համար տե՛ս համակարգի քարտը [4]:

Ինչպես ընտրել ճիշտ GPT-ն ձեր օգտագործման դեպքի համար 🧰

  • Արտադրանքի նախատիպավորում - սկսեք ընդհանուր մոդելից և կրկնեք արագ կառուցվածքով. դա ավելի արագ է, քան առաջին օրը կատարյալ ճշգրտում գտնելը [1]:

  • Կայուն ձայնային կամ քաղաքականություն պահանջող առաջադրանքներ - դիտարկեք վերահսկվող նուրբ կարգավորումը գումարած նախընտրությունների վրա հիմնված կարգավորումը՝ վարքագիծը կողպելու համար [1][3]:

  • Տեսողական կամ փաստաթղթերով ծանրաբեռնված աշխատանքային հոսքեր - բազմամոդալ GPT-ները կարող են վերլուծել պատկերներ, գծապատկերներ կամ էկրանի պատկերներ՝ առանց միայն OCR-ի փխրուն խողովակաշարերի [4]:

  • Բարձր ռիսկային կամ կարգավորվող միջավայրեր ՝ համապատասխանեցրեք ճանաչված ռիսկերի շրջանակներին և սահմանեք վերանայման դարպասներ հուշումների, տվյալների և արդյունքների համար [5]:

Պատասխանատու օգտագործում, կարճ ժամանակով, որովհետև դա կարևոր է 🧯

Քանի որ այս մոդելները միահյուսվում են որոշումների հետ, թիմերը պետք է զգուշորեն մշակեն տվյալները, գնահատումը և կարմիր թիմավորումը: Գործնական մեկնարկային կետը ձեր համակարգը ճանաչված, մատակարարի կողմից չեզոք ռիսկերի շրջանակի հետ համեմատելն է: NIST-ի արհեստական ​​բանականության ռիսկերի կառավարման շրջանակը ուրվագծում է «Կառավարել, քարտեզագրել, չափել և կառավարել» գործառույթները և տրամադրում է գեներատիվ արհեստական ​​բանականության պրոֆիլ՝ կոնկրետ գործելակերպերով [5]:

Տարածված սխալ պատկերացումներ թոշակի անցնելու վերաբերյալ 🗑️

  • «Սա տվյալների բազա է, որը որոնում է իրերը»։
    Ոչ։ GPT-ի հիմնական վարքագիծը հաջորդ տոկենի գեներատիվ կանխատեսումն է. վերականգնումը կարող է ավելացվել, բայց դա լռելյայն կարգավորում չէ [1][2]:

  • «Ավելի մեծ մոդելը նշանակում է երաշխավորված ճշմարտություն»։
    Մասշտաբը օգնում է, բայց նախընտրությունների համար օպտիմալացված մոդելները կարող են գերազանցել ավելի մեծ, չկարգավորված մոդելներին օգտակարության և անվտանգության առումով՝ մեթոդաբանորեն սա է RLHF-ի իմաստը [3]:

  • «Մուլտիմոդալը պարզապես նշանակում է OCR»:
    Ոչ: Մուլտիմոդալ GPT-ները ինտեգրում են տեսողական հատկանիշները մոդելի դատողության խողովակաշարի մեջ՝ ավելի համատեքստից կախված պատասխաններ ստանալու համար [4]:

Գրպանի բացատրություն, որը կարող եք օգտագործել երեկույթների ժամանակ 🍸

Երբ ինչ-որ մեկը հարցնի, թե ինչ է նշանակում GPT-ն , փորձեք սա.

«Սա գեներատիվ նախնական մարզված տրանսֆորմեր է՝ արհեստական ​​բանականության մի տեսակ, որը սովորել է լեզվական օրինաչափություններ հսկայական տեքստի վրա, այնուհետև կարգավորվել է մարդկային հետադարձ կապի միջոցով, որպեսզի կարողանա հետևել հրահանգներին և ստեղծել օգտակար պատասխաններ»։ [1][2][3]

Կարճ, բարեկամական և բավականաչափ խելացի՝ ազդանշան տալու համար, որ դուք ինտերնետում ինչ-որ բան եք կարդում։

Ի՞նչ է նշանակում GPT-ն՝ տեքստից այն կողմ. գործնական աշխատանքային հոսքեր, որոնք իրականում կարող եք գործարկել 🛠️

  • Մտքերի փոթորիկ և ուրվագծում. մշակեք բովանդակության նախագիծ, այնուհետև խնդրեք կառուցվածքային բարելավումներ, ինչպիսիք են՝ կետերը, այլընտրանքային վերնագրերը կամ հակառակ տեսակետը։

  • Տվյալներից պատմություն փոխակերպել ՝ տեղադրեք մի փոքրիկ աղյուսակ և խնդրեք մեկ պարբերությունից բաղկացած գործադիր ամփոփում, որին կհաջորդեն երկու ռիսկ և յուրաքանչյուրի համար մեկ մեղմացման միջոց։

  • Կոդի բացատրություններ ՝ խնդրում ենք քայլ առ քայլ կարդալ բարդ ֆունկցիան, ապա մի քանի թեստ։

  • Մուլտիմոդալ տեսակավորում - համատեղեք գրաֆիկի պատկերը գումարած՝ «ամփոփեք միտումը, նշեք անոմալիաները, առաջարկեք հաջորդ երկու ստուգումները»։

  • Քաղաքականությանը գիտակցված արդյունք ՝ ճշգրտեք կամ հրահանգեք մոդելին հղում կատարել ներքին ուղեցույցներին՝ անորոշության դեպքում անելիքների վերաբերյալ հստակ հրահանգներով։

Սրանցից յուրաքանչյուրը հիմնված է նույն եռյակի վրա՝ գեներատիվ ելք, լայն նախնական մարզում և տրանսֆորմատորի համատեքստային դատողություն [1][2]:

Խորը անկյուն. ուշադրությունը մեկ փոքր-ինչ թերի փոխաբերության մեջ 🧮

Պատկերացրեք, որ կարդում եք տնտեսագիտության մասին մի խիտ պարբերություն՝ միաժամանակ վատ սուրճ խմելով։ Ձեր ուղեղը անընդհատ վերստուգում է մի քանի կարևոր թվացող բանալի արտահայտություններ՝ դրանց մտքում կպցնելով կպչուն նոտաներ։ Այդ ընտրողական կենտրոնացումը նման է ուշադրության ։ Տրանսֆորմերները սովորում են, թե որքան «ուշադրության կշիռ» պետք է կիրառել յուրաքանչյուր նոտայի նկատմամբ՝ համեմատած մյուս յուրաքանչյուր նոտայի հետ. բազմաթիվ ուշադրության գլխիկներ գործում են այնպես, կարծես մի քանի ընթերցողներ թերթում են տարբեր կարևորագույն կետեր, ապա համատեղ ուսումնասիրում են իրենց մտքերը [2]: Գիտեմ, որ կատարյալ չէ, բայց մնում է։

Հաճախակի տրվող հարցեր. շատ կարճ պատասխաններ, հիմնականում

  • GPT-ն նույնն է, ինչ ChatGPT-ն:
    ChatGPT-ն GPT մոդելների վրա կառուցված ապրանքային փորձառություն է: Նույն ընտանիքը, UX-ի և անվտանգության գործիքակազմի տարբեր շերտեր [1]:

  • GPT-ները միայն տեքստ են աշխատում՞:
    Ոչ: Որոշները բազմամոդալ են, մշակում են նաև պատկերներ (և այլն) [4]:

  • Կարո՞ղ եմ վերահսկել, թե ինչպես է GPT-ն գրում։
    Այո։ Օգտագործեք հուշումների կառուցվածք, համակարգային հրահանգներ կամ նուրբ կարգավորում՝ տոնի և քաղաքականության պահպանման համար [1][3]:

  • Իսկ անվտանգության և ռիսկի մասին ի՞նչ կասեք։
    Ընդունեք ճանաչված շրջանակներ և փաստաթղթավորեք ձեր ընտրությունները [5]:

Վերջնական դիտողություններ

Եթե ​​ուրիշ ոչինչ չեք հիշում, հիշեք հետևյալը. GPT-ի նշանակումը ավելին է, քան պարզապես բառապաշարային հարց։ Հապավումը կոդավորում է բաղադրատոմս, որը ժամանակակից արհեստական ​​ինտելեկտը դարձնում է օգտակար։ Generative-ը ձեզ սահուն արդյունք է տալիս։ Նախապես պատրաստվածը՝ լայնություն։ Transformer-ը ձեզ մասշտաբ և համատեքստ է տալիս։ Ավելացրեք հրահանգների կարգավորում, որպեսզի համակարգը իրեն լավ պահի, և հանկարծ դուք ունեք ընդհանուր օգնական, որը գրում, տրամաբանում և հարմարվում է։ Արդյո՞ք այն կատարյալ է։ Իհարկե՝ ոչ։ Բայց որպես գիտելիքների աշխատանքի գործնական գործիք, այն նման է շվեյցարական բանակային դանակի, որը երբեմն նոր շեղբ է հորինում, մինչ դուք այն օգտագործում եք… ապա ներողություն է խնդրում և ձեզ ամփոփում է տալիս։

Շատ երկար էր, չկարդացի։

  • Ի՞նչ է նշանակում GPT-ն ՝ գեներատիվ նախապես պատրաստված տրանսֆորմատոր։

  • Ինչու է դա կարևոր. գեներատիվ սինթեզ + լայն նախնական ուսուցում + տրանսֆորմատորային համատեքստի մշակում [1][2]:

  • Ինչպես է այն պատրաստվում. նախնական մարզում, վերահսկվող նուրբ կարգավորում և մարդկային հետադարձ կապի համաձայնեցում [1][3]:

  • Լավ օգտագործեք այն. կառուցվածքային հուշումներ տվեք, կայունության համար նուրբ կարգավորումներ տվեք, համապատասխանեցրեք ռիսկերի կառավարման շրջանակներին [1][3][5]:

  • Շարունակեք սովորել. թերթեք տրանսֆորմերի մասին բնօրինակ թուղթը, OpenAI փաստաթղթերը և NIST ուղեցույցը [1][2][5]:

Հղումներ

[1] OpenAI - Հիմնական հասկացություններ (նախնական ուսուցում, ճշգրտում, հուշում, մոդելներ)
կարդալ ավելին

[2] Վասվանի և այլք, «Ուշադրությունն այն ամենն է, ինչ ձեզ անհրաժեշտ է» (Տրանսֆորմերային ճարտարապետություն)
կարդալ ավելին

[3] Օույանգ և այլք, «Լեզվական մոդելների մարզում՝ մարդկային հետադարձ կապի միջոցով հրահանգներին հետևելու համար» (InstructGPT / RLHF)
կարդալ ավելին

[4] OpenAI - GPT-4V(ision) համակարգի քարտ (մուլտիմոդալ հնարավորություններ և անվտանգություն)
կարդալ ավելին

[5] NIST - Արհեստական ​​բանականության ռիսկերի կառավարման շրջանակ (մատակարար-չեզոք կառավարում)
կարդալ ավելին

Գտեք արհեստական ​​բանականության վերջին նորույթները պաշտոնական արհեստական ​​բանականության օգնականների խանութում

Մեր մասին

Վերադառնալ բլոգ