GPT: что это такое, способы применения, путь развития

Возможности искусственного интеллекта с каждым годом становятся все более обширными и впечатляющими. Одной из самых перспективных технологий в области науки о данных сегодня называют нейросеть GPT, предназначенную для обработки естественного языка. Интерес к ней заметно возрос в ноябре 2022 года – после релиза общедоступного чат-бота ChatGPT, основанного на этой языковой модели. С его помощью пользователи могут автоматизировать множество задач: от генерации кода и подготовки технических статей до написания стихов, составления прогнозов и обработки изображений.  

Наша статья посвящена алгоритму GPT. Вы узнаете, что такое модель GPT, какие у нее есть особенности и возможности. Кроме того, расскажем, как создавалась эта технология, с какими задачами она справляется, в каких сферах ее можно использовать, как получить доступ к GPT-3 и другим моделям серии. А еще – о нашумевшем чат-боте ChatGPT и нововведениях самой свежей версии алгоритма GPT-4, представленной в марте 2023 года.

GPT (Generative Pre-trained Transformer) – это алгоритм обработки естественного языка, выпущенный американской компанией OpenAI. Главная особенность нейросети заключается в ее способности запоминать и анализировать информацию, создавая на ее основе связный и логичный текст. Мощная языковая модель имеет архитектуру типа «трансформер», которая позволяет ей находить связи между отдельными словами и просчитывать наиболее релевантную последовательность слов и предложений.

Говоря по-простому, в основе архитектуры GPT находится принцип автодополнения – примерно так работает опция Т9 в смартфонах. Опираясь на одну либо несколько фраз или предложений, алгоритм может читать, анализировать и генерировать связный и последовательный текст на эту тему в необходимом объеме. На сегодняшний день GPT считается самой объемной и сложной языковой моделью из всех существующих.

Начало данного проекта было положено в 2017 году, когда исследователи группы Google Brain, занимающейся глубоким изучением искусственного интеллекта, представили модель обработки естественного языка с архитектурой «трансформер». Генеративные сети-трансформеры создают фразы и предложения на заданную тему из наиболее релевантных слов. Они распределяют их в оптимальной последовательности, как это делает человек в речи или письме. При этом трансформеры выполняют такие задачи быстрее других типов сетей и задействуют меньший объем вычислительных ресурсов.

В июне 2018 года компания OpenAI опубликовала документ под названием «Improving Language Understanding by Generative Pre-Training», в котором была описана модель GPT – генеративный предварительно обученный трансформер. В том же году разработчики выпустили первую полноценную версию этой нейросети, получившую название GPT-1.

Языковая модель GPT-1 была создана на основе «полууправляемого» подхода, который состоит из двух этапов. На первом из них (неконтролируемый генеративный этап предварительного обучения) языковое моделирование используется для установки начальных параметров. На втором (контролируемый этап точной установки) эти параметры точечно адаптируются к поставленной задаче.

Для обучения нейросети GPT-1 в нее было загружено 4.5 Гб текста из 7000 интернет-страниц и книг разных жанров. Это обеспечило ей 112 млн параметров – переменных, влияющих на точность работы алгоритма.

После успешного релиза первой версии специалисты из OpenAI разработали двунаправленную нейросеть BERT, которая считалась наиболее совершенной языковой моделью на тот момент. Затем они приступили к созданию второй версии нейросети GPT и в процессе работы изменили принцип ее обучения. Они поняли, что учить модель на основе выборки текстов из книг и «Википедии» – не самый эффективный способ. Вместо этого разработчики решили использовать обычные посты и комментарии из интернета.

В феврале 2019 года команда OpenAI представила следующую версию своей языковой модели – GPT-2. Она получила такую же архитектуру, как и GPT-1, но уже с модифицированной нормализацией. Для ее обучения использовался массив из 8 миллионов документов и 45 миллионов веб-страниц, содержащих 40 Гб текста. Чтобы сделать вводные данные более разнообразными, разработчики взяли за основу страницы интернет-форумов. В частности, они брали выборки постов пользователей Reddit с рейтингом выше среднего. Это позволило алгоритмам усваивать только полезный контент без спама и флуда. В результате GPT-2 обрела 1,5 миллиарда параметров – это почти в 10 раз больше, чем у ее предшественницы.

Релиз OpenAI GPT-3 состоялся в мае 2020 года, когда команда специалистов под руководством Дарио Амодея разместила статью, где подробно описывался принцип ее работы. GPT-3 не получила кардинальных изменений своей архитектуры, однако для лучшей масштабируемости ее модифицировали. Кроме того, у новой версии нейросети расширился функционал. Это позволило разработчикам назвать свое детище «подходящим для решения любых задач на английском языке». При этом доступ к GPT-3 был по-прежнему закрыт для массового пользователя.

Итак, как работает GPT-3? В отличие от своих предшественниц, GPT-3 способна запоминать гораздо больше информации, поэтому генерируемый ею текст более логичен и связен. Для обучения языковой модели был задействован суперкомпьютер Microsoft Azure AI. В нее загрузили почти 600 Гб текста. В этот объем вошла вся англоязычная «Википедия», художественные книги с прозой и стихами, материалы из GitHub и новостных сайтов, а также путеводители и рецепты. Также мощность GPT-3 увеличил целый веб-архив Common Crawl с триллионом слов. Около 7% датасета составили тексты на иностранных языках, что заметно улучшило ее способность к переводу. Третья версия алгоритма располагает 175 миллиардами параметров. Помимо генерации текстов, есть ряд других вариантов применения GPT-3: она может отвечать на вопросы, проводить семантический поиск и суммаризацию. По состоянию на март 2021 года система генерации текста OpenAI выдавала 4,5 миллиарда слов каждый день.

В ноябре 2022 года OpenAI представила свой новый продукт – чат-бот ChatGPT, разработанный на основе генератора текста GPT-3.5. Эта версия нейросети была подготовлена специально для чат-бота: она получила более широкие возможности и обучалась на более свежих данных (по состоянию на июнь 2021 года). Кстати, актуальность данных – важная особенность и в некотором роде недостаток всех версий GPT. Дело в том, что при разработке нейросети в нее загружают данные из интернета на определенный момент времени. Из-за этого она ничего не знает о тех событиях, которые произошли после указанного периода.

ChatGPT – это чат-бот с искусственным интеллектом, работающий в диалоговом режиме. Он основан на усовершенствованной версии языковой модели GPT-3.5, при разработке которой использовались разные методы обучения: с учителем и с подкреплением. Программа способна вести диалог в режиме реального времени, имитируя человеческое общение – она даже может поспорить с собеседником. Также чат-бот умеет писать программный код и выполнять его дебаггинг, создавать музыку, писать сценарии, эссе, стихи, тексты песен и другие творческие произведения. Еще он может отвечать на вопросы различных тестов, причем делает это лучше среднестатистического человека.

В отличие от предыдущих моделей AI, ChatGPT обучался не только при помощи текстов, но и путем взаимодействия с человеком. Над этим работали специальные люди-тренеры, которые отыгрывали модели общения между пользователем и искусственным интеллектом. Модель глубокого обучения развивалась на основе этих диалогов и загруженных в нее десятков гигабайт текста. Затем тренеры спрашивали что-либо у ChatGPT и оценивали его ответы, используя свои оценки для создания моделей вознаграждения. В итоге чат-бот долго учился и переучивался, корректируя свои реплики на основании тренерских оценок. Это позволило достичь весьма высокой степени «человечности» ChatGPT. После релиза бот может сохранять и анализировать беседы с пользователями, постоянно совершенствуя таким образом свои способности.

14 марта 2023 года OpenAI выпустила новую версию своей языковой прогностической модели под названием GPT-4. Так же, как и ее предшественница, она была создана на основе архитектуры «трансформер» и прошла обучение с подкреплением. Разработчики утверждают, что новое поколение нейросети получилось заметно мощнее, чем GPT-3.5. Это мультимодальная модель, которая работает не только с текстом, но и с изображениями. Она считывает картинки, понимает их содержание и контекст, а также обрабатывает запросы на основе изображений. Впрочем, ответы GPT-4 пока доступны только в текстовом виде: нейросеть еще не получила способность рисовать самостоятельно.

В первое время после релиза функция обработки изображений будет проходить бета-тестирование, а для массового пользователя она станет доступной позже. Кроме того, GPT-4 имеет расширенные возможности по работе с текстом. Ее оперативная память теперь вмещает до 25 000 слов, которые она может читать, анализировать и генерировать. Например, нейросеть способна написать литературное произведение, большой юридический договор или даже код для полноценной программы. При этом она лучше распознает контекст и точнее придерживается заданной ей стилистики ответов. По мнению ее создателей, GPT-4 стала креативнее, гибче подстраивается под пользователя и эффективнее работает с «тонкими сценариями».

Еще одним важным преимуществом 4-й версии нейросети стала ее усовершенствованная способность сдавать экзамены и тесты по разным предметам. Она показала отличные результаты по ряду дисциплин, ощутимо превзойдя показатели своей предшественницы GPT-3.5, не говоря уже об успехах среднестатистического человека. Также GPT-4 точнее переводит текст: разработчики протестировали ее на 26 языках и в 24 случаях результат был выше, чем у GPT-3.5 на родном для нее английском. При этом языковая модель по-прежнему не владеет новейшими данными (в нее загружена информация по состоянию на осень 2021 года) и иногда допускает ошибки – чаще всего при работе с программным кодом.

OpenAI уже внедрила языковую модель GPT-4 в свой интеллектуальный чат-бот ChatGPT. На сегодняшний день она доступна только для пользователей с платной подпиской Plus и имеет ограничения – до 100 запросов в течение 4 часов. Испытать возможности нового алгоритма также могут пользователи веб-браузера Bing от Microsoft и сервиса для изучения языков Duolingo.

Теперь остановимся на том, как использовать GPT-3, GPT-4 и ChatGPT. Эти технологии можно применять в ряде сфер разными способами. Среди основных выделяются:

Кроме того, у этой языковой модели есть и другие варианты применения: написание стихов, сценариев, эссе и сочинений, текстов песен и нот, публицистических и технических статей, подготовка медицинских рекомендаций, создание планов, расчетов и прогнозов, проведение финансового анализа, генерация запросов для других нейросетей и т.д.

Помимо Generative Pre-trained Transformer, на сегодняшний день существует ряд других генеративных нейросетей для создания текста или изображений. Наиболее известные среди них:

Появление GPT и других языковых моделей стало важным этапом на пути внедрения искусственного интеллекта в жизнь современного человека. При этом описанные в данной статье возможности генеративных нейросетей – далеко не предел их развития. Уже в ближайшие годы технологии AI могут оказать огромное влияние на изменение рынка труда, заменив собой многие востребованные сейчас профессии в сфере торговли, маркетинга, обслуживания клиентов и других отраслях. Их заменят принципиально новые специальности, ориентированные на взаимодействие с искусственным интеллектом, – например, уже упоминавшиеся нами тренеры языковых моделей, которые обучали ChatGPT.

Рутинные задачи отнимают у сотрудников много времени? Они выгорают, им не хватает рабочего дня на основные обязанности и важные дела? Понимаете, что единственный выход из этой ситуации в современных реалиях — автоматизация? Попробуйте Apix-Drive бесплатно и убедитесь, что  онлайн-коннектор за 5 минут настройки интеграции удалит из вашей жизни значительную часть рутины и освободит время вам и вашим сотрудникам.