Калі вы чулі, як людзі выкарыстоўваюць GPT як агульнавядомае слова, вы не самотныя. Гэты акронім сустракаецца ў назвах прадуктаў, даследчых працах і паўсядзённых размовах. Вось простая частка: GPT азначае Generative Pre-naučený Transformer (генератыўны папярэдне навучаны трансфарматар) . Карысная частка — ведаць, чаму гэтыя чатыры словы важныя, бо магія заключаецца ў мэшапе. Гэта кіраўніцтва тлумачыць гэта: некалькі меркаванняў, лёгкія адступленні і мноства практычных высноў. 🧠✨
Артыкулы, якія вам могуць спадабацца пасля гэтага:
🔗 Што такое прагназуючы штучны інтэлект
Як прагназуючы штучны інтэлект прагназуе вынікі, выкарыстоўваючы дадзеныя і алгарытмы.
🔗 Што такое трэнер па штучным інтэлекце
Роля, навыкі і працоўныя працэсы навучання сучасных сістэм штучнага інтэлекту.
🔗 Што такое штучны інтэлект з адкрытым зыходным кодам
Вызначэнне, перавагі, праблемы і прыклады штучнага інтэлекту з адкрытым зыходным кодам.
🔗 Што такое сімвалічны штучны інтэлект: усё, што вам трэба ведаць
Гісторыя, асноўныя метады, моцныя бакі і абмежаванні сімвалічнага штучнага інтэлекту.
Хуткі адказ: што азначае GPT?
GPT = Генератыўны папярэдне навучаны трансфарматар.
-
Генератыўны — ён стварае кантэнт.
-
Папярэдне навучаны — ён вучыцца шырока, перш чым адаптавацца.
-
Трансфарматар — архітэктура нейроннай сеткі, якая выкарыстоўвае самааналіз для мадэлявання сувязяў у дадзеных.
Калі вам патрэбнае аднасказанае вызначэнне: GPT — гэта вялікая моўная мадэль, заснаваная на архітэктуры трансфарматара, папярэдне навучаная на вялікім тэксце, а затым адаптаваная для выканання інструкцый і карыснасці [1][2].
Чаму абрэвіятура важная ў рэальным жыцці 🤷♀️
Скарачэнні — гэта сумна, але гэта намякае на тое, як гэтыя сістэмы паводзяць сябе ў рэальных умовах. Паколькі GPT генератыўныя , яны не проста атрымліваюць фрагменты кода, а сінтэзуюць адказы. Паколькі яны папярэдне навучаныя , яны маюць шырокія веды «з скрынкі» і могуць быць хутка адаптаваны. Паколькі яны з'яўляюцца трансфарматарамі , яны добра маштабуюцца і больш элегантна апрацоўваюць кантэкст доўгатэрміновага дзеяння, чым старыя архітэктуры [2]. Гэта спалучэнне тлумачыць, чаму GPT здаюцца размоўнымі, гнуткімі і дзіўна карыснымі а 2-й гадзіне ночы, калі вы адладжваеце рэгулярны выраз або плануеце лажанню. Не тое каб я... рабіў і тое, і другое адначасова.
Цікавіцеся трансфарматарным фрагментам? Механізм увагі дазваляе мадэлям засяродзіцца на найбольш важных частках уваходнага сігналу, а не разглядаць усё аднолькава — гэта галоўная прычына, чаму трансфарматары працуюць так добра [2].
Што робіць GPT карыснымі ✅
Будзем шчырымі — шмат тэрмінаў, звязаных са штучным інтэлектам, карыстаюцца вялікай папулярнасцю. GPT папулярныя па прычынах, якія хутчэй практычныя, чым містычныя:
-
Кантэкстная адчувальнасць — самаўвага дапамагае мадэлі ўзважваць словы адно з адным, паляпшаючы звязнасць і плыўнасць разважанняў [2].
-
Пераноснасць — папярэдняе навучанне на шырокіх дадзеных дае мадэлі агульныя навыкі, якія можна перанесці на новыя задачы з мінімальнай адаптацыяй [1].
-
Настройка выраўноўвання — выкананне інструкцый праз зваротную сувязь ад чалавека (RLHF) памяншае колькасць некарысных або неадпаведных мэце адказаў і робіць вынікі адчувальнымі для супрацоўніцтва [3].
-
Мультымадальны рост — новыя GPT могуць працаваць з выявамі (і іншымі відамі), што дазваляе ствараць такія працоўныя працэсы, як візуальныя пытанні і адказы або разуменне дакументаў [4].
Ці ўсё яшчэ яны памыляюцца? Так. Але пакет карысны — часта дзіўна прыемны — таму што ён спалучае неапрацаваныя веды з кіраваным інтэрфейсам.
Разбор слоў у раздзеле «Што азначае GPT» 🧩
Генератыўны
Мадэль стварае тэкст, код, рэзюмэ, планы і іншае — токен за токенам — на аснове заканамернасцей, вывучаных падчас навучання. Запытайце халодны ліст, і ён напіша яго адразу.
Папярэдне падрыхтаваны
Перш чым вы дакранецеся да GPT, ён ужо ўвабраў у сябе шырокія лінгвістычныя заканамернасці з вялікіх тэкставых калекцый. Папярэдняе навучанне дае яму агульную кампетэнтнасць, каб пазней вы маглі адаптаваць яго да сваёй нішы з мінімальнымі дадзенымі шляхам тонкай налады або проста разумных падказак [1].
Трансфарматар
Гэта архітэктура, якая зрабіла маштабаванне практычным. Трансфарматары выкарыстоўваюць пласты самакантролю, каб вызначаць, якія токены маюць значэнне на кожным кроку — як прагляд абзаца, і вашы вочы вяртаюцца да адпаведных слоў, але дыферэнцыяваныя і навучальныя [2].
Як GPT навучаюць быць карыснымі (коратка, але не занадта коратка) 🧪
-
Папярэдняе навучанне — навучыцеся прадказваць наступны токен у велізарных тэкставых калекцыях; гэта развівае агульныя моўныя навыкі.
-
Кантраляваная тонкая налада — людзі пішуць ідэальныя адказы на падказкі; мадэль вучыцца імітаваць гэты стыль [1].
-
Навучанне з падмацаваннем з зваротнай сувязі чалавека (RLHF) — людзі ранжыруюць вынікі, мадэль узнагароджання навучаецца, а базавая мадэль аптымізуецца для атрымання адказаў, якія людзі аддаюць перавагу. Менавіта гэты рэцэпт InstructGPT зрабіў мадэлі чата карыснымі, а не чыста акадэмічнымі [3].
Ці з'яўляецца GPT тым жа самым, што і трансфарматар ці LLM? У пэўным сэнсе, але не зусім 🧭
-
Трансфарматар - базавая архітэктура.
-
Мадэль вялікай мовы (LLM) — шырокі тэрмін для любой вялікай мадэлі, навучанай на тэксце.
-
GPT — сямейства LLM на аснове трансфарматараў, якія з'яўляюцца генератыўнымі і папярэдне навучанымі, папулярызаванымі OpenAI [1][2].
Такім чынам, кожная GPT — гэта LLM і трансфарматар, але не кожная мадэль трансфарматара — гэта GPT — падумайце пра прастакутнікі і квадраты.
Культура «Што азначае абрэвіятура GPT» у мультымадальным транспарте 🎨🖼️🔊
Гэтая абрэвіятура ўсё яшчэ падыходзіць, калі вы перадаеце выявы разам з тэкстам. Генератыўныя і папярэдне навучаныя часткі распаўсюджваюцца на розныя мадальнасці, у той час як трансфарматарная магістраль адаптавана для апрацоўкі некалькіх тыпаў уваходных дадзеных. Для падрабязнага азнаямлення з разуменнем выяваў і кампрамісамі ў галіне бяспекі ў GPT з падтрымкай зроку глядзіце сістэмную картку [4].
Як выбраць правільны GPT для вашага выпадку выкарыстання 🧰
-
Стварэнне прататыпа прадукту — пачніце з агульнай мадэлі і паўтарайце з дапамогай хуткай структуры; гэта хутчэй, чым гнацца за ідэальнай наладкай у першы дзень [1].
-
Стабільны голас або задачы з вялікай колькасцю правілаў — разгледзьце кантраляваную дакладную наладу, а таксама наладу на аснове пераваг для блакіроўкі паводзін [1][3].
-
Працоўныя працэсы з вялікай колькасцю відэа ці дакументаў — мультымадальныя GPT могуць аналізаваць выявы, дыяграмы або скрыншоты без няўстойлівых канвеераў, якія працуюць толькі з аптычным распазнаваннем сімвалаў [4].
-
Высокарызыкоўныя або рэгуляваныя асяроддзі — адпавядайце прызнаным сістэмам кіравання рызыкамі і ўсталёўвайце правілы праверкі для падказак, дадзеных і вынікаў [5].
Адказнае выкарыстанне, коратка — таму што гэта важна 🧯
Паколькі гэтыя мадэлі ўплятаюцца ў рашэнні, каманды павінны асцярожна апрацоўваць дадзеныя, ацэньваць іх і аб'ядноўваць у каманду. Практычным пачаткам з'яўляецца супастаўленне вашай сістэмы з прызнанай, нейтральнай да пастаўшчыкоў структурай рызык. Структура кіравання рызыкамі штучнага інтэлекту NIST апісвае функцыі кіравання, картаграфавання, вымярэння і кіравання і прадстаўляе генератыўны профіль штучнага інтэлекту з канкрэтнымі практыкамі [5].
Распаўсюджаныя памылкі пра выхад на пенсію 🗑️
-
«Гэта база дадзеных, якая шукае рэчы».
Не. Асноўная паводзіна GPT — гэта генератыўнае прагназаванне наступнага токена; пошук можна дадаць, але гэта не з'яўляецца значэннем па змаўчанні [1][2]. -
«Большая мадэль азначае гарантаваную праўдзівасць».
Маштаб дапамагае, але мадэлі, аптымізаваныя паводле пераваг, могуць пераўзыходзіць большыя, ненастроеныя, па карыснасці і бяспецы з метадалагічнага пункту гледжання, у гэтым сэнс RLHF [3]. -
«Мультымадальны азначае проста аптычнае распазнаванне сімвалаў».
Не. Мультымадальныя GPT інтэгруюць візуальныя элементы ў канвеер разважанняў мадэлі для атрымання больш кантэкстных адказаў [4].
Кішэнная тлумачальная штука, якую можна выкарыстоўваць на вечарынках 🍸
Калі хтосьці пытаецца, што азначае GPT , паспрабуйце наступнае:
«Гэта генератыўны папярэдне навучаны трансфарматар — тып штучнага інтэлекту, які вывучаў моўныя шаблоны на вялікім тэксце, а затым наладжваўся з дапамогай зваротнай сувязі ад чалавека, каб выконваць інструкцыі і генераваць карысныя адказы». [1][2][3]
Каротка, прыязна і дастаткова батанічна, каб сігналізаваць, што вы чытаеце што-небудзь у інтэрнэце.
Што азначае GPT — акрамя тэксту: практычныя працоўныя працэсы, якія вы можаце рэальна выканаць 🛠️
-
Мазгавы штурм і складанне плана — напішыце чарнавік зместу, а затым папрасіце структураваныя паляпшэнні, такія як пункты, альтэрнатыўныя загалоўкі або супрацьлеглы погляд.
-
Дадзеныя ў апавяданне — устаўце невялікую табліцу і папрасіце рэзюмэ з аднаго абзаца, а затым дзве рызыкі і спосабы іх змякчэння.
-
Тлумачэнні кода — запытайце пакрокавае чытанне складанай функцыі, а затым пару тэстаў.
-
Мультымадальная трыяжная працэдура — аб'яднанне выявы дыяграмы з наступнымі дзеяннямі: «падсумаванне тэндэнцыі, адзначэнне анамалій, прапанова двух наступных праверак».
-
Вынік з улікам палітыкі — дапрацуйце або даручыце мадэлі спасылацца на ўнутраныя рэкамендацыі з выразнымі інструкцыямі аб тым, што рабіць у выпадку нявызначанасці.
Кожны з іх абапіраецца на адну і тую ж трыяду: генератыўны вынік, шырокае папярэдняе навучанне і кантэкстуальнае мысленне трансфарматара [1][2].
Куток глыбокага апускання: увага ў адной крыху недасканалай метафары 🧮
Уявіце, што вы чытаеце шчыльны абзац пра эканоміку, адначасова няўдала жанглюючы кубкам кавы. Ваш мозг пастаянна пераглядае некалькі ключавых фраз, якія здаюцца важнымі, і прыпісвае ім мысленныя нататкі. Гэтая выбарачная ўвага падобная да ўвагі . Трансформеры вучацца, якую «вагу ўвагі» прымяняць да кожнага жэтона адносна кожнага іншага жэтона; некалькі галовак увагі дзейнічаюць як некалькі чытачоў, якія праглядаюць розныя асноўныя моманты, а потым аб'ядноўваюць свае меркаванні [2]. Ведаю, што не ідэальна, але гэта так, што атрымліваецца.
Часта задаваныя пытанні: вельмі кароткія адказы, у асноўным
-
Ці з'яўляецца GPT тым жа самым, што і ChatGPT?
ChatGPT — гэта прадукт, пабудаваны на мадэлях GPT. Тое ж сямейства, розныя ўзроўні UX і інструментаў бяспекі [1]. -
Ці працуюць GPT толькі з тэкстам?
Не. Некаторыя з іх мультымадальныя і апрацоўваюць таксама выявы (і іншае) [4]. -
Ці магу я кантраляваць, як запісваецца GPT?
Так. Выкарыстоўвайце структуру падказак, сістэмныя інструкцыі або тонкую наладу для захавання тону і палітыкі [1][3]. -
А як наконт бяспекі і рызыкі?
Прымайце прызнаныя структуры і дакументуйце свой выбар [5].
Заключныя заўвагі
Калі вы больш нічога не памятаеце, запомніце наступнае: абрэвіятура GPT — гэта больш, чым проста пытанне лексікі. Гэтая абрэвіятура кадуе рэцэпт, які зрабіў сучасны штучны інтэлект карысным. Генератыўны дае вам плаўны вынік. Папярэдне навучаны дае вам шырыню ахопу. Трансфарматарны дае вам маштаб і кантэкст. Дадайце наладу інструкцый, каб сістэма паводзіла сябе належным чынам, і раптам у вас ёсць памочнік універсальнага профілю, які піша, разважае і адаптуецца. Ці ідэальна гэта? Вядома, не. Але як практычны інструмент для працы з ведамі, гэта як швейцарскі армейскі нож, які часам вынаходзіць новае лязо, пакуль вы ім карыстаецеся... потым просіць прабачэння і ўручае вам рэзюмэ.
Занадта доўга, не чытаў.
-
Што азначае GPT : Генератыўны папярэдне навучаны трансфарматар.
-
Чаму гэта важна: генератыўны сінтэз + шырокае папярэдняе навучанне + апрацоўка кантэксту трансфарматара [1][2].
-
Як гэта робіцца: папярэдняе навучанне, кантраляваная тонкая налада і ўзгадненне з зваротнай сувяззю чалавека [1][3].
-
Выкарыстоўвайце гэта правільна: падказвайце структуру, дапрацоўвайце стабільнасць, сумяшчайце з сістэмамі кіравання рызыкамі [1][3][5].
-
Працягвайце вучыцца: праглядзіце арыгінальную працу па трансфарматары, дакументацыю OpenAI і рэкамендацыі NIST [1][2][5].
Спасылкі
[1] OpenAI - Ключавыя паняцці (папярэдняе навучанне, тонкая налада, падказкі, мадэлі)
чытаць далей
[2] Васвані і інш., «Увага — гэта ўсё, што вам трэба» (Трансфарматарная архітэктура)
чытаць далей
[3] Ауян і інш., «Навучанне моўных мадэляў выкананню інструкцый з дапамогай зваротнай сувязі ад чалавека» (InstructGPT / RLHF)
чытаць далей
[4] OpenAI - сістэмная карта GPT-4V(ision) (мультымадальныя магчымасці і бяспека)
чытаць далей
[5] NIST - Структура кіравання рызыкамі штучнага інтэлекту (кіраванне, нейтральнае да пастаўшчыкоў)
чытаць далей