GPT-3

GPT-3, abréviation de Generative Pre-trained Transformer 3 (transformateur génératif pré-entraîné 3), est un révolutionnaire développé par l'organisation de recherche l'organisation de recherche OpenAI. Publié en 2020, il représente un tournant décisif dans le domaine de l'informatique. dans le domaine de l'intelligence l'intelligence artificielle (IA), Il fait preuve d'une capacité sans précédent à comprendre et à générer des textes semblables à ceux des humains. En tant que modèle de troisième génération de la série GPT, il exploite d'énormes ensembles de données et l'architecture Transformer pour réaliser une vaste gamme de traitements du langage naturel (NLP). traitement du langage naturel (NLP) sans nécessiter de réentraînement spécifique à une tâche.

Les mécanismes de la GPT-3

Les performances impressionnantes du GPT-3 reposent sur sa taille et sa conception sophistiquée. Il contient 175 milliards de de paramètres d'apprentissage automatique, qui sont les variables internes que le modèle ajuste au cours de la formation pour minimiser les erreurs. Ce nombre considérable de paramètres permet au modèle de saisir les nuances complexes du langage humain. Le GPT-3 repose sur un réseau neuronal de transformateur de décodeur uniquement, qui utilise un mécanisme connu sous le nom d'auto-attention pour évaluer l'importance du langage humain. l 'auto-attention pour évaluer l'importance des différents mots d'une phrase en fonction du contexte.

Au cours de son développement, le modèle a été entraîné sur des centaines de milliards de mots provenant de l'ensemble de données Common Crawl de livres, de Wikipédia et d'autres sources Internet. Ce processus, connu sous le nom d'apprentissage d 'apprentissage non supervisé, permet au modèle de prédire efficacement le mot suivant dans une séquence. L'une des caractéristiques de GPT-3 est sa capacité d'apprentissage en quelques étapes. l 'apprentissage en quelques étapes. Contrairement aux modèles plus anciens qui qui nécessitaient un réglage fin pour chaque fonction spécifique, le GPT-3 peut souvent comprendre une nouvelle tâche, telle que la traduction de langues ou le résumé de paragraphes, simplement en voyant quelques exemples. résumer des paragraphes - simplement en voyant quelques exemples fournis dans l'invite d'entrée.

Applications concrètes

La polyvalence du GPT-3 a conduit à son adoption dans de nombreuses industries, alimentant des applications qui nécessitent une génération et une compréhension de texte sophistiquées. de la génération et de la compréhension de textes sophistiqués.

1. Génération automatisée de contenu: Les plateformes de marketing et les assistants de rédaction utilisent le GPT-3 pour rédiger des courriels, des articles de blog et des textes pour les médias sociaux. pour rédiger des courriels, des articles de blog et des textes pour les médias sociaux. Des outils comme Jasper s'appuient sur cette pour aider les utilisateurs à surmonter l'angoisse de la page blanche et à développer leurs flux de production de contenu, en garantissant la cohérence du ton et du style. le ton et le style.
2. Complétion de code et programmation: Les développeurs utilisent des assistants de codage alimentés par l'IA, tels que GitHub Copilot, qui remonte à GPT-3 et à ses dérivés comme dérivés comme OpenAI Codex. Ces outils interprètent les commentaires en langage naturel et suggèrent des blocs de code syntaxiquement corrects, ce qui accélère considérablement le développement de logiciels. syntaxiques, ce qui accélère considérablement les cycles de développement des logiciels.

Alors que le GPT-3 traite des données textuelles, les systèmes d'IA modernes combinent souvent les LLM avec la vision par ordinateur (CV) pour créer des données multimodales. vision artificielle (CV) pour créer des agents multimodaux. Par exemple, un LLM peut interpréter la demande d'un utilisateur de "trouver la voiture rouge" et déclencher un modèle de détection d'objet pour exécuter la recherche visuelle. un modèle de détection d'objets pour exécuter la recherche visuelle.

L'extrait de code suivant montre comment un système standard de Ultralytics YOLO11 est initialisé et exécuté, une action qu'un agent GPT-3 avancé pourrait être programmé pour exécuter de manière autonome sur la base des commandes de l'utilisateur.

from ultralytics import YOLO

# Load the YOLO11 model, optimized for speed and accuracy
model = YOLO("yolo11n.pt")

# Perform inference on an image to detect objects
# This command could be triggered by an NLP agent parsing user intent
results = model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")

# Display the detection results with bounding boxes
results[0].show()

Distinguer le GPT-3 des concepts apparentés

Pour comprendre le paysage de l'IA, il est utile de différencier le GPT-3 d'autres modèles et termes importants.

• vs. GPT-4: GPT-3 est un modèle unimodal, c'est-à-dire qu'il ne traite et ne génère que du texte. Son successeur, GPT-4, introduit des capacités d'apprentissage multimodal, ce qui lui permet d'accepter des images en plus du texte pour effectuer des tâches complexes de raisonnement visuel, une avancée significative décrite dans la recherche de l'OpenAI sur le GPT-4. la recherche GPT-4 de l'OpenAI.
• vs. BERT: Bien que les deux utilisent l'architecture Transformer, BERT est un modèle d'encodeur uniquement conçu par Google pour comprendre le contexte pour comprendre le contexte des mots dans les deux sens (bidirectionnel). GPT-3 est un modèle de décodage optimisé pour les tâches génératives. BERT excelle dans la classification et l'analyse l 'analyse des sentiments, tandis que GPT-3 domine dans la la production de textes créatifs.
• vs. Ultralytics YOLO11: GPT-3 est un modèle linguistique, tandis que YOLO11 est un modèle visuel de pointe. YOLO (You Only Look Once) est spécialisé dans la détection d'objets, la classification et la localisation d'objets dans des images en temps réel. Alors que GPT-3 traite des jetons et de la sémantique, YOLO traite des pixels et des boîtes de délimitation. des pixels et des boîtes de délimitation.

Défis et éthique

Malgré ses capacités révolutionnaires, le GPT-3 n'est pas sans limites. Il peut produire en toute confiance des incorrectes, un phénomène connu sous le nom d'hallucination. hallucination. En outre, comme il a été sur des données Internet, il peut reproduire par inadvertance des biais algorithmiques. des biais algorithmiques. L'utilisation efficace du modèle nécessite souvent une ingénierie prompte et qualifiée pour pour guider ses résultats. Ces défis soulignent l'importance de l'éthique de l'IA l 'éthique de l'IA et les recherches en cours menées par des institutions telles que le Centre de recherche sur les modèles de fondation de Stanford (CRFM) afin de garantir un déploiement sûr et responsable. et responsable.