GPT-3

GPT-3は、Generative Pre-trained Transformer 3の略で、革新的な言語モデルです。 ラージ・ランゲージ・モデル（LLM）である。 研究組織OpenAIによって開発された画期的な大規模言語モデル（LLM）である。2020年にリリースされ、この分野の分水嶺となった。 人工知能 人工知能（AI）の分野における画期的な出来事である、 人間のようなテキストを理解し、生成する前例のない能力を示している。GPTシリーズの第3世代モデルとして GPTシリーズの第3世代モデルとして、膨大なデータセットと Transformerアーキテクチャを活用し、膨大な数の 自然言語処理（NLP） タスクに特化した大規模な再トレーニングを必要としません。

GPT-3のメカニズム

GPT-3の素晴らしい性能の核心は、その巨大なスケールと洗練されたデザインにある。GPT-3には1750億個の 個の機械学習パラメータが含まれている。 この膨大なパラメータ数により、モデルは人間の言語の複雑なニュアンスを捉えることができる。GPT-3は GPT-3は、デコーダのみのトランスフォーマー・ニューラル・ネットワーク上に構築されており、自己注意として知られるメカニズムを利用している。 自己注意として知られるメカニズムを利用する。 というメカニズムを利用している。

このモデルの開発中、Common Crawlデータセット、書籍、ウィキペディア、インターネットソースから得られた数千億の単語でトレーニングを行った。 データセット、書籍、ウィキペディア、その他のインターネット・ソースから得られた数千億の単語に対して学習を行った。このプロセスは 教師なし学習として知られるこのプロセスにより、モデルは 次の単語を効果的に予測することができる。GPT-3の特徴は、次のような学習ができることである。 数ショット学習。従来のモデルとは異なり GPT-3は、特定の機能ごとに微調整が必要だった従来のモデルとは異なり、言語の翻訳や段落の要約など、新しいタスクを理解できることが多い。 入力プロンプトに示されたいくつかの例を見るだけで、言語翻訳や段落の要約といった新しいタスクを理解できることが多い。

実際のアプリケーション

GPT-3は汎用性が高いため、さまざまな業界で採用され、高度なテキスト生成と理解を必要とするアプリケーションに力を発揮している。 アプリケーションに採用されています。

1. 自動コンテンツ生成：マーケティング・プラットフォームやライティング・アシスタントは、GPT-3を利用して、電子メールやブログ記事、ソーシャルメディア・コピーの草稿を作成する。 Eメール、ブログ記事、ソーシャルメディアコピーを作成する。Jasperのようなツールは、この Jasperのようなツールは、この技術に基づいて、ユーザーがライターのブロックを克服し、コンテンツ制作のワークフローを拡張し、一貫したトーンとスタイルを確保するのを支援します。 トーンとスタイルの一貫性を確保します。
2. コード補完とプログラミング：開発者は、以下のようなAIを搭載したコーディングアシスタントを使用している。 GitHubのCopilotは、GPT-3とOpenAIのCodexのようなその派生版の系譜をたどっている。 OpenAI Codexのような派生ツールだ。これらのツールは自然言語のコメントを解釈し、構文的に正しいコードブロックを提案する。 コードブロックを提案し、ソフトウェア開発サイクルを大幅に加速する。

GPT-3はテキストデータを扱うが、最近のAIシステムはLLMとコンピュータビジョン（CV）を組み合わせることが多い。 コンピュータ・ビジョン（CV）と組み合わせて、マルチモーダルなエージェント エージェントを作成する。例えば、LLMは「赤い車を見つけろ」というユーザーの要求を解釈し、物体検出モデルをトリガーして視覚的検索を実行する。 視覚的検索を実行する。

次のコード・スニペットは、標準的な Ultralytics YOLO11モデルがどのように初期化され、実行されるかを示しています。 高度なGPT-3エージェントは、ユーザーコマンドに基づいて自律的に実行するようにプログラムすることができます。

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()

GPT-3と関連概念との違い

AIの状況を理解するためには、GPT-3を他の著名なモデルや用語と区別することが役に立つ。

• 対GPT-4：GPT-3はユニモーダルモデルであり、テキストのみを処理・生成する。その後継モデル、 GPT-4は マルチモーダル学習機能を導入した。 GPT-4はマルチモーダル学習機能を導入しており、複雑な視覚的推論タスクを実行するために、テキストと一緒に画像入力を受け入れることができます。 OpenAIのGPT-4研究
• vs. BERT: どちらもTransformerアーキテクチャを使用していますが、BERTはTransformerアーキテクチャを使用しています、 BERT が設計したエンコーダのみのモデルである。 Googleエンコーダのみのモデルである。 双方向）。GPT-3は、生成タスクに最適化されたデコーダのみのモデルである。 BERTは分類と BERTは分類と感情分析を得意とし、GPT-3は独創的なテキスト生成において優位に立つ。 は創造的なテキスト生成に優位に立つ。
• 対Ultralytics YOLO11：GPT-3は言語モデルである。 YOLO11は最先端の視覚モデルである。YOLO Only Look Once）は物体検出に特化している、 分類し、リアルタイムで画像内のオブジェクトの位置を特定する。GPT-3がトークンとセマンティクスを扱うのに対し、YOLO ピクセルとバウンディングボックスを扱う。 はピクセルとバウンディング・ボックスを扱う。

課題と倫理

その画期的な能力にもかかわらず、GPT-3に限界がないわけではない。GPT-3は自信満々に誤った情報を作り出すことができる。 幻覚として知られる 幻覚である。さらに インターネット上のデータで訓練されたものであるため、アルゴリズムの偏りを不注意で再現してしまう可能性がある。 アルゴリズムのバイアスを再現する可能性がある。モデルを効果的に使用するには モデルを効果的に使用するには、熟練したプロンプトエンジニアリングが必要になることが多い。 が必要となる。これらの課題は AI倫理の重要性と、スタンフォード大学財団モデル研究センター（CRFM）のような研究機関による継続的な研究を浮き彫りにしています。 スタンフォード財団モデル研究センター（CRFM）のような機関による、安全で責任ある と責任ある展開を保証するための、スタンフォード財団モデル研究センター（CRFM）のような機関による現在進行中の研究である。