Что такое GPT?
Генеративные предварительно обученные модели Transformer, обычно называемые GPT, представляют собой семейство моделей нейронных сетей, которые используют архитектуру Transformer и являются ключевым достижением в области искусственного интеллекта (ИИ), поддерживающего генеративные приложения ИИ, такие как ChatGPT. Модель GPT позволяет приложениям создавать человеческий текст и контент (изображения, музыку и т. д.) и отвечать на вопросы в диалоговой манере. Организации из разных отраслей используют модели GPT и генеративный ИИ для ботов, отвечающих на вопросы, суммирования текста, создания контента и поиска.
Почему GPT важен?
Модели GPT, особенно архитектура Transformer, которую они используют, представляют собой крупный прорыв в исследованиях ИИ. Появление моделей GPT является переломным моментом для широкого внедрения машинного обучения, поскольку теперь эту технологию можно использовать для автоматизации и улучшения различных задач, от языкового перевода и обобщения документов до написания сообщений в блогах, создания веб-сайтов, разработки визуальных эффектов и т. д. анимация, кодирование, исследование сложных тем и даже создание стихов. Ценность этих моделей заключается в их скорости и масштабе работы. Например, на исследование, написание и редактирование статьи по ядерной физике могут уйти часы, тогда как модель GPT может создать ее за секунды. Модель GPT стимулировала исследования в области искусственного интеллекта для создания общего искусственного интеллекта, что означает, что машины могут помочь организациям выйти на новый уровень производительности и изменить свои приложения и качество обслуживания клиентов.
Каковы сценарии применения GPT?
Модели GPT — это языковые модели общего назначения, которые могут выполнять множество задач, от создания необработанного контента до написания кода, суммирования текста и извлечения данных из документов, среди прочего.
Вот несколько способов использования моделей GPT:
Создавайте контент в социальных сетях
Цифровые маркетологи могут создавать контент для своих кампаний в социальных сетях с помощью искусственного интеллекта (ИИ). Например, маркетолог может предложить модели GPT создать поясняющий видео-сценарий. Программное обеспечение для обработки изображений на основе GPT может создавать мемы, видео, маркетинговые копии и другой контент на основе текстовых описаний.
Преобразование текста в другой стиль
Модели GPT генерируют повседневный, юмористический, профессиональный и другие стили текста. Эти модели позволяют бизнес-профессионалам переписывать определенный текст в различных формах. Например, юрист может использовать модель GPT для преобразования официальной копии в простые пояснительные примечания.
Пишите и учитесь программировать
В качестве языковой модели модели GPT могут понимать и писать компьютерные коды на разных языках программирования. Эти модели помогают учащимся объяснять компьютерные программы на повседневном языке. Кроме того, опытные разработчики могут использовать инструменты GPT, чтобы автоматически рекомендовать соответствующие фрагменты кода.
анализировать данные
Модели GPT могут помочь бизнес-аналитикам эффективно компилировать большие объемы данных. Языковая модель ищет нужные данные, вычисляет результаты и отображает их в таблице данных или электронной таблице. Некоторые приложения могут отображать результаты на графиках или создавать подробные отчеты.
сделать учебные материалы
Преподаватели могут использовать программное обеспечение на основе GPT для создания учебных материалов, таких как викторины и учебные пособия. Точно так же они могут использовать модель GPT для оценки ответов.
Создайте интерактивного голосового помощника
Модели GPT позволяют создавать интеллектуальных интерактивных голосовых помощников. Многие чат-боты будут реагировать только на основные словесные подсказки, но модели GPT могут создавать чат-ботов с возможностями диалогового ИИ. Кроме того, в сочетании с другими технологиями искусственного интеллекта эти чат-боты также могут общаться устно, как люди.
Как работает GPT
Хотя правильно описывать модель GPT как искусственный интеллект (ИИ), это широкое описание. В частности, модель GPT представляет собой модель предсказания языка на основе нейронной сети, построенную на архитектуре Transformer. Эти модели анализируют запросы на естественном языке (называемые подсказками) и предсказывают наилучший ответ на основе их понимания языка.
Для этого модели GPT полагаются на знания, которые они получают после обучения на массивных наборах языковых данных с использованием сотен миллиардов параметров. Они могут учитывать контекст ввода и динамически обрабатывать различные части ввода, таким образом, имея возможность генерировать развернутые ответы, а не только следующее слово в последовательности. Например, когда модель GPT попросили создать часть контента в стиле Шекспира, она сделала бы это, запоминая и реконструируя новые фразы и целые предложения аналогичного литературного стиля.
Существуют различные типы нейронных сетей, такие как рекуррентные нейронные сети и сверточные нейронные сети. Модель GPT представляет собой нейронную сеть Transformer. Архитектура нейронной сети Transformer использует внутреннее внимание, чтобы сосредоточиться на разных частях входного текста на каждом этапе обработки. Модели-трансформеры могут захватывать больше контекста и повышать производительность при выполнении задач обработки естественного языка (NLP). Он состоит из двух основных модулей, которые мы объясним далее.
Кодер
Преобразователи предварительно обрабатывают вводимый текст во вложения, которые представляют собой математические представления слов. Ожидается, что слова, расположенные ближе друг к другу, будут иметь более близкое значение при кодировании в векторном пространстве. Эти вложения обрабатываются компонентом кодировщика, который получает контекстную информацию из входной последовательности. Когда он получает ввод, модуль кодировщика сети Transformer разбивает слово на несколько вложений и присваивает веса каждому встраиванию. Веса — это параметры, которые представляют релевантность слов в предложении.
декодер
Декодер использует векторное представление для предсказания запрошенного вывода. Он имеет встроенный механизм внутреннего внимания, который может фокусироваться на разных частях ввода и угадывать соответствующий результат. Сложные математические методы помогают декодеру оценить несколько различных выходных данных и предсказать наиболее точный.
По сравнению со своими предшественниками, такими как рекуррентные нейронные сети, преобразователи более параллельны в том смысле, что вместо последовательной обработки слов одно за другим они обрабатывают весь ввод одновременно в цикле обучения. Из-за этого, а также из-за того, что инженеры потратили тысячи часов на точную настройку и обучение моделей GPT, они могут быстро реагировать практически на любой ввод данных, который вы им даете.
Каковы примеры сценариев приложений с использованием GPT?
С момента своего появления модель GPT привнесла искусственный интеллект (ИИ) во множество приложений в различных отраслях. Вот некоторые примеры:
1. Модель GPT можно использовать для анализа отзывов клиентов и обобщения их в виде простого для понимания текста. Во-первых, вы можете собирать данные о настроениях клиентов из таких источников, как опросы, обзоры и чат, а затем вы можете позволить модели GPT агрегировать данные.
2. Модель GPT можно использовать для того, чтобы виртуальные персонажи могли естественно общаться с игроками-людьми в виртуальной реальности.
3. Модель GPT может быть использована для обеспечения более удобного поиска для сотрудников справочного центра. Они могут запрашивать базы знаний о продуктах, используя разговорный язык, для получения соответствующей информации о продукте.
нижняя часть формы
Важность аннотации данных для GPT включает следующие аспекты:
1. Предоставьте обучающие данные. Размеченные текстовые данные используются в качестве обучающих данных, которые можно использовать для обучения модели GPT, чтобы она могла генерировать более точный и естественный текст.
2. Обеспечьте качество данных. Посредством маркировки данных можно гарантировать качество данных, то есть путем маркировки данных можно устранить такие проблемы, как шум, ошибки и неточность в данных, тем самым повысив точность модели.
3. Улучшить производительность модели. Аннотированные данные могут эффективно повысить производительность модели, поскольку они могут помочь алгоритмам машинного обучения лучше анализировать естественный язык, позволяя им лучше понимать контекст и семантику и генерировать более точный и естественный текст.
4. Ускорьте обучение модели. Обучающие модели путем маркировки данных могут ускорить процесс обучения и обучить более эффективные модели.
5. Улучшить пользовательский опыт. Точная, плавная и естественная генерация текста может улучшить взаимодействие с пользователем, повысить удовлетворенность пользователей и, таким образом, повысить ценность продукта.
Jinglianwen Technology является ведущим предприятием в индустрии базовых данных ИИ.У него есть команда аннотирования данных с тысячами сотрудников и богатый опыт в аннотации изображений и текста.Он может обеспечить сбор данных и данных, связанных с изображениями и НЛП, и данных для большой языковой модели. модели ChatGPT, службы маркировки и быстрое развертывание маркировщиков с соответствующим опытом в соответствии с потребностями клиентов.
Для услуг маркировки по индивидуальной настройке данных JLW Technology предлагает передовую платформу маркировки данных и зрелые механизмы маркировки, просмотра и проверки качества, поддерживающие компьютерное зрение: семантическая сегментация, маркировка прямоугольных блоков, маркировка полигонов, маркировка ключевых точек, маркировка 3D-кубов, маркировка 2D3D Integrate. , отслеживание целей, различение атрибутов и другие типы маркировки данных, поддержка обработки естественного языка: очистка текста, транскрипция OCR, анализ настроений, маркировка частей речи, написание предложений, сопоставление намерений, оценка текста, сопоставление текста, извлечение текстовой информации, Предложения NLU Многотипные аннотации данных, такие как обобщение и машинный перевод.
Продукты, предоставляемые Jinglianwen Technology, представляют собой комплексные службы данных ИИ, от сбора данных, очистки, маркировки до всего процесса комплексных услуг данных ИИ на месте для решений для вертикального поля данных, которые отвечают потребностям различных приложений. сценарии. Чтобы удовлетворить потребности бизнеса по сбору данных и маркировке, помогите компаниям, занимающимся искусственным интеллектом, решить соответствующие проблемы в звене сбора и маркировки данных во всей цепочке искусственного интеллекта, продвигайте применение искусственного интеллекта в большем количестве сценариев и создайте полную Экология данных ИИ.
Технология JLW｜Сбор данных｜Маркировка данных
Помощь технологиям искусственного интеллекта, расширение возможностей интеллектуальной трансформации и модернизации традиционных отраслей