GPT: що це таке, способи застосування, розвиток

Можливості штучного інтелекту з кожним роком вражають все більше. Однією з найперспективніших технологій у галузі науки даних сьогодні називають нейромережу GPT, призначену для обробки природної мови. Цікавість до неї помітно зросла у листопаді 2022 року – після релізу загальнодоступного чат-бота ChatGPT, заснованого на цій мовній моделі. З його допомогою користувачі можуть автоматизувати безліч завдань: від генерації коду та підготовки технічних статей до написання віршів, складання прогнозів та обробки зображень.

Наша стаття присвячена алгоритму GPT. Ви дізнаєтеся, що таке модель GPT, які вона має особливості та можливості. Крім того, розповімо, як створювалася ця технологія, які завдання вона виконує, у яких сферах її можна використовувати, як отримати доступ до GPT-3 та інших моделей серії. А ще – про популярний чат-бот ChatGPT і найсвіжішу версію алгоритму GPT-4, представлену користувачам у березні 2023 року.

GPT (Generative Pre-trained Transformer) – це алгоритм обробки природної мови, створений американською компанією OpenAI. Головна особливість нейромережі полягає в її здатності запам'ятовувати та аналізувати інформацію, створюючи на її основі зв'язний та логічний текст. Потужна мовна модель має архітектуру типу «трансформер», яка дозволяє їй знаходити зв'язки між окремими словами та прораховувати найбільш релевантну послідовність слів та речень.

Простіше кажучи, в основі архітектури GPT знаходиться принцип автодоповнення – приблизно так працює опція Т9 у смартфонах. Спираючись на одну або кілька фраз або речень, алгоритм може читати, аналізувати та генерувати зв'язний та послідовний текст на цю тему у необхідному обсязі. На сьогодні GPT вважається найоб'ємнішою і найскладнішою мовною моделлю з усіх наявних.

Початок цього проєкту було покладено у 2017 році, коли дослідники групи Google Brain, що займається глибоким вивченням штучного інтелекту, презентували модель обробки природної мови з архітектурою «трансформер». Генеративні мережі-трансформери створюють речення та фрази на задану тему з найбільш релевантних слів. Вони розподіляють їх в оптимальній послідовності, як це робить людина під час мовлення чи письма. При цьому трансформери виконують такі завдання швидше за інші типи мереж і залучають менший обсяг обчислювальних ресурсів.

У червні 2018 року компанія OpenAI опублікувала документ під назвою «Improving Language Understanding by Generative Pre-Training», у якому була описана модель GPT – генеративний попередньо навчений трансформер. У тому ж році розробники випустили першу повноцінну версію цієї нейромережі, яка отримала назву GPT-1.

Мовна модель GPT-1 була створена на основі «напівкерованого» підходу, що складається з двох етапів. На першому з них (неконтрольований генеративний етап попереднього навчання) мовне моделювання використовується для встановлення початкових параметрів. На другому етапі (контрольований етап точної установки) ці параметри точково адаптуються до поставленої задачі.

Для навчання нейромережі GPT-1 до неї було завантажено 4.5 Гб тексту з 7000 інтернет-сторінок та книг різних жанрів. Це забезпечило їй 112 млн параметрів – змінних, що впливають на точність роботи алгоритму.

Після успішного релізу першої версії фахівці з OpenAI розробили двонаправлену нейромережу BERT, яка вважалася найбільш досконалою мовною моделлю на той момент. Потім вони розпочали створення другої версії нейромережі GPT і в процесі роботи змінили принцип навчання. Вони зрозуміли, що вчити модель на основі вибірки текстів із книг та «Вікіпедії» – не найефективніший спосіб. Натомість розробники вирішили використати звичайні пости та коментарі з інтернету.

У лютому 2019 року команда OpenAI презентувала наступну версію своєї мовної моделі – GPT-2. Вона отримала таку саму архітектуру, як і GPT-1, але вже з модифікованою нормалізацією. Для її навчання використовувався масив із 8 мільйонів документів та 45 мільйонів вебсторінок, що містять 40 Гб тексту. Щоб зробити вхідні дані різноманітнішими, розробники взяли за основу сторінки інтернет-форумів. Зокрема, вони брали вибірки постів користувачів Reddit з рейтингом вищим за середній. Це дозволило алгоритмам засвоювати лише корисний контент без спаму та флуду. В результаті GPT-2 набула 1,5 мільярда параметрів – це майже вдесятеро більше, ніж у її попередниці.

Реліз OpenAI GPT-3 відбувся у травні 2020 року, коли команда фахівців під керівництвом Даріо Амодея розмістила статтю, де докладно описувався принцип її роботи. GPT-3 не отримала кардинальних змін своєї архітектури, проте для кращого масштабування її модифікували. Крім того, у нової версії нейромережі розширився функціонал. Це дозволило розробникам назвати її «придатною для вирішення будь-яких завдань англійською мовою». При цьому доступ до GPT-3, як і раніше, був закритий для масового користувача.

У листопаді 2022 року OpenAI представила свій новий продукт – чат-бот ChatGPT, розроблений на основі генератора тексту GPT-3.5. Ця версія нейромережі була підготовлена спеціально для чат-бота: вона отримала ширші можливості та навчалася на свіжіших даних (станом на червень 2021 року). До речі, актуальність даних – важлива особливість і певною мірою недолік усіх версій GPT. Річ у тому, що під час розробки нейромережі до неї з інтернету завантажують поточні дані. Через це вона нічого не знає про ті події, що сталися після вказаного періоду.

ChatGPT – це чат-бот зі штучним інтелектом, що працює у діалоговому режимі. Він заснований на вдосконаленій версії мовної моделі GPT-3.5, під час розробки якої використовувалися різні методи навчання: з учителем та підкріпленням. Програма здатна вести діалог у режимі реального часу, імітуючи людське спілкування, – вона навіть може посперечатися зі співрозмовником. Також чат-бот вміє писати програмний код та виконувати його дебаггінг, створювати музику, писати сценарії, есеї, вірші, тексти пісень та інші твори. Ще він може відповідати на питання різних тестів, до того ж робить це краще за середньостатистичну людину.

На відміну від попередніх моделей AI, ChatGPT навчався як за допомогою текстів, так і шляхом взаємодії з людиною. Над цим працювали спеціальні люди-тренери, які відігравали моделі спілкування між користувачем та штучним інтелектом. Модель глибокого навчання розвивалася на основі цих діалогів та завантажених у неї десятків гігабайтів тексту. Потім тренери запитували щось у ChatGPT та оцінювали його відповіді, використовуючи свої оцінки для створення моделей винагороди. У результаті чат-бот довго вчився і перевчався, коригуючи свої репліки згідно з тренерськими оцінками. Це дозволило досягти дуже високого ступеня «людяності» ChatGPT. Після релізу бот може зберігати та аналізувати бесіди з користувачами, постійно вдосконалюючи таким чином свої здібності.

14 березня 2023 року OpenAI випустила нову версію своєї мовної прогностичної моделі під назвою GPT-4. Так само як і попередницю, її було створено на основі архітектури «трансформер», і вона теж пройшла навчання з підкріпленням. Розробники стверджують, що нове покоління нейромережі вийшло помітно потужнішим, ніж GPT-3.5. Це мультимодальна модель, яка працює не лише з текстом, а й із зображеннями. Вона зчитує картинки, розуміє їх зміст та контекст, а також опрацьовує запити на основі зображень. Втім, відповіді GPT-4 поки що доступні тільки у текстовому вигляді: нейромережа ще не отримала здатність малювати самостійно.

Після релізу функція обробки зображень буде проходити бета-тестування, а для масового користувача вона стане доступною пізніше. Крім того, GPT-4 має розширені можливості роботи з текстом. Її оперативна пам'ять тепер містить до 25 000 слів, які вона може читати, аналізувати та генерувати. Наприклад, нейромережа здатна написати літературний твір, великий юридичний договір чи навіть код для повноцінної програми. До того ж вона краще розпізнає контекст і точніше дотримується заданої стилістики відповідей. На думку її творців, GPT-4 стала креативнішою, гнучкіше підлаштовується під користувача й ефективніше працює з «тонкими сценаріями».

Ще однією важливою перевагою 4-ї версії нейромережі стала її вдосконалена здатність складати іспити та тести з різних предметів. Вона показала відмінні результати із низки дисциплін, відчутно перевершивши показники своєї попередниці GPT-3.5, не кажучи вже про успіхи середньостатистичної людини. Також GPT-4 точніше перекладає текст: розробники протестували її 26 мовами й у 24 випадках результат був вищим, ніж у GPT-3.5 рідною для неї англійською. Однак мовна модель, як і раніше, не володіє новими даними (до неї завантажена інформація станом на осінь 2021 року) та іноді припускається помилок – найчастіше під час роботи з програмним кодом.

OpenAI уже вбудувала мовну модель GPT-4 у свій інтелектуальний чат-бот ChatGPT. На сьогодні вона доступна тільки для користувачів із платною підпискою Plus і має обмеження – до 100 запитів протягом 4 годин. Випробувати можливості нового алгоритму можуть користувачі веббраузера Bing від Microsoft і сервісу для вивчення мов Duolingo.

Тепер зупинимося на тому, як використовувати GPT-3, GPT-4 та ChatGPT. Ці технології можна застосовувати у багатьох сферах у різний спосіб. Серед основних виділяються:

Крім того, у цієї мовної моделі є й інші варіанти застосування: написання віршів, сценаріїв, текстів пісень та нот, публіцистичних і технічних статей, підготовка медичних рекомендацій, створення планів, розрахунків та прогнозів, проведення фінансового аналізу, генерація запитів для інших нейромереж тощо.

Крім Generative Pre-trained Transformer, на сьогодні існує низка інших генеративних нейромереж для створення тексту або зображень. Найбільш відомі серед них:

Поява GPT та інших мовних моделей стала важливим етапом на шляху впровадження штучного інтелекту у життя сучасної людини. Описані у статті можливості генеративних нейромереж – далеко не межа їх розвитку. Вже в найближчі роки технології AI можуть вплинути на ринок праці, замінивши собою багато професій у сферах торгівлі, маркетингу, обслуговування клієнтів та інших галузях. Їх замінять принципово нові спеціальності, орієнтовані на взаємодію зі штучним інтелектом, – наприклад, уже згадувані нами тренери мовних моделей, які навчали ChatGPT.

Apix-Drive – простий та ефективний конектор систем, який допоможе вам автоматизувати рутинні завдання та оптимізувати бізнес-процеси. Ви зможете заощаджувати час та кошти, спрямувати ці ресурси на найважливіші цілі. Протестуйте ApiX-Drive і переконайтеся, що цей інструмент розвантажить ваших співробітників і вже після 5 хвилин налаштувань ваш бізнес почне працювати швидше.