GPT-3

Generative Pre-trained Transformer 3의 줄임말인 GPT-3는 혁신적인 대규모 언어 모델(LLM) 로 연구 기관인 OpenAI에서 개발한 혁신적인 대규모 언어 모델입니다. 2020년에 출시된 이 모델은 인공지능 분야의 분수령이 될 분수령이 될 것입니다. 인공 지능(AI), 인간과 유사한 텍스트를 이해하고 생성하는 전례 없는 능력을 보여주었습니다. 3세대 모델인 GPT 시리즈의 3세대 모델로, 방대한 데이터 세트와 트랜스포머 아키텍처를 활용하여 방대한 양의 자연어 처리(NLP) 작업을 광범위하게 수행할 수 있습니다.

GPT-3의 메커니즘

GPT-3의 인상적인 성능의 핵심은 엄청난 규모와 정교한 디자인에 있습니다. 여기에는 1,750억 개의 개의 머신 러닝 파라미터가 포함되어 있으며, 이는 모델이 학습 중에 오류를 최소화하기 위해 조정하는 내부 변수입니다. 이 방대한 매개변수 덕분에 모델은 인간 언어의 복잡한 뉘앙스를 포착할 수 있습니다. GPT-3는 디코더 전용 트랜스포머 신경망을 기반으로 하며, 다음과 같은 메커니즘을 활용하여 문장에서 서로 다른 단어의 중요도를 평가하는 문장의 단어의 중요성을 평가합니다.

이 모델은 개발 과정에서 Common Crawl에서 파생된 수천억 개의 단어에 대한 학습을 거쳤습니다. 데이터 세트, 서적, Wikipedia 및 기타 인터넷 소스에서 파생된 수 천억 개의 단어를 학습했습니다. 이 과정을 비지도 학습으로 알려진 이 프로세스를 통해 모델은 다음을 수행할 수 있습니다. 시퀀스의 다음 단어를 효과적으로 예측할 수 있습니다. GPT-3의 가장 큰 특징은 다음과 같은 기능입니다. 소수 학습. 이전 모델과 달리 모든 특정 기능에 대해 미세 조정이 필요했던 이전 모델과 달리, GPT-3는 종종 언어 번역이나 문단 요약과 같은 새로운 작업을 입력 프롬프트에 제공된 몇 가지 예제만 보고도 이해할 수 있습니다.

실제 애플리케이션

GPT-3의 다재다능한 기능 덕분에 다양한 산업 분야에서 채택되어 다음과 같은 애플리케이션을 지원하고 있습니다. 정교한 텍스트 생성 및 이해가 필요한 애플리케이션을 지원합니다.

1. 자동화된 콘텐츠 생성: 마케팅 플랫폼과 글쓰기 어시스턴트는 GPT-3를 활용하여 이메일, 블로그 게시물, 소셜 미디어 카피 초안을 작성합니다. Jasper와 같은 도구는 이 기술을 기반으로 사용자가 글쓰기의 벽을 극복하고 콘텐츠 제작 워크플로우를 확장하여 일관성 있는 톤과 스타일.
2. 코드 완성 및 프로그래밍: 개발자는 다음과 같은 AI 기반 코딩 어시스턴트를 사용합니다. GPT-3와 그 계보를 잇는 GitHub Copilot과 그 파생 제품인 파생 제품 등을 사용합니다. 이러한 도구는 자연어 코멘트를 해석하고 구문적으로 올바른 코드 블록을 제안하여 소프트웨어 개발 주기를 크게 단축합니다.

GPT-3는 텍스트 데이터를 처리하지만, 최신 AI 시스템은 종종 LLM과 컴퓨터 비전(CV) 을 결합하여 멀티모달 에이전트를 생성합니다. 에이전트를 생성합니다. 예를 들어, LLM은 "빨간 차 찾아줘"라는 사용자의 요청을 해석하여 시각적 검색을 실행하는 객체 감지 모델을 트리거하여 시각적 검색을 실행할 수 있습니다.

다음 코드 스 니펫은 표준 Ultralytics YOLO11 모델이 초기화되고 실행되는 방법, 즉 고급 GPT-3 기반 에이전트가 사용자 명령에 따라 자율적으로 실행하도록 프로그래밍할 수 있는 작업 고급 GPT-3 기반 에이전트가 사용자 명령에 따라 자율적으로 실행되도록 프로그래밍할 수 있습니다.

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-3와 관련 개념의 구분

AI 환경을 이해하려면 GPT-3를 다른 주요 모델 및 용어와 구별하는 것이 도움이 됩니다.

• GPT-4: GPT-3는 단일 모드 모델로, 텍스트만 처리하고 생성합니다. 그 후속 모델, GPT-4는 멀티 모달 학습 기능을 도입하여 텍스트와 함께 이미지 입력을 받아들여 복잡한 시각적 추론 작업을 수행할 수 있게 되었으며, 이는 다음과 같은 중요한 도약입니다. OpenAI의 GPT-4 연구.
• BERT: 둘 다 트랜스포머 아키텍처를 사용합니다, BERT 는 인코더 전용 모델입니다. Google 인코더 전용 모델입니다. 양방향으로 단어의 문맥을 이해하기 위해 설계된 인코더 전용 모델입니다. GPT-3는 생성 작업에 최적화된 디코더 전용 모델입니다. BERT는 분류와 감정 분석에 탁월한 반면, GPT-3는 창의적인 텍스트 생산.
• Ultralytics YOLO11: GPT-3는 언어 모델인 반면, Ultralytics YOLO11 은 최첨단 시각적 모델입니다. YOLO (You Only Look Once)는 객체 감지에 특화되어 있습니다, 이미지 내에서 객체를 실시간으로 분류하고 위치를 파악합니다. GPT-3가 토큰과 시맨틱을 다루는 반면, YOLO 픽셀과 경계 상자를 처리합니다. 픽셀과 경계 상자를 처리합니다.

도전과 윤리

획기적인 기능에도 불구하고 GPT-3에 한계가 없는 것은 아닙니다. 잘못된 정보를 생성할 수 있습니다. 정보, 즉 환각. 또한 인터넷 데이터에 대해 훈련되었기 때문에 의도치 않게 알고리즘 편향. 모델을 효과적으로 사용하려면 모델을 효과적으로 사용하려면 종종 숙련된 프롬프트 엔지니어링이 필요합니다. 숙련된 즉각적인 엔지니어링이 필요합니다. 이러한 과제는 다음과 같은 중요성을 강조합니다. AI 윤리의 중요성을 강조합니다. 안전하고 책임감 있는 배포를 보장하기 위한 스탠포드 기초 모델 연구 센터(CRFM) 와 같은 기관의 책임감 있는 배포를 보장하기 위해