GPT (Generative Pre-trained Transformer) — генеративный предобученный трансформер

GPT (Generative Pre-trained Transformer) — это семейство мощных Больших языковых моделей (LLM), разработанных OpenAI. Эти модели предназначены для понимания и генерации текста, подобного человеческому, что делает их краеугольным камнем современного Генеративного ИИ. Само название описывает его основные компоненты: он «Генеративный», потому что создает новый контент, «Предварительно обученный» на огромных объемах текстовых данных и построен на архитектуре Transformer, революционном подходе в Обработке естественного языка (NLP).

Мощь моделей GPT заключается в их двухэтапном процессе. Сначала, во время предварительного обучения, модель изучает грамматику, факты, способности к рассуждению и языковые закономерности из огромного корпуса текста и кода посредством обучения без учителя. На этом этапе используется архитектура Transformer, которая использует механизм внимания для взвешивания значимости различных слов в последовательности, что позволяет ей понимать сложный контекст. Эти базовые знания делают модели GPT очень универсальными. Второй этап, тонкая настройка, адаптирует предварительно обученную модель для выполнения конкретных задач, таких как перевод или суммирование, с использованием меньшего, специфичного для задачи набора данных.

Применение в реальном мире

Модели GPT были интегрированы в широкий спектр приложений, коренным образом изменив наше взаимодействие с технологиями. Два ярких примера включают:

1. Продвинутые чат-боты и виртуальные помощники: GPT обеспечивает работу высокотехнологичных чат-ботов, способных участвовать в нюансированных, контекстных разговорах. В отличие от более простых ботов, основанных на правилах, помощники на базе GPT могут отвечать на сложные вопросы, писать электронные письма и даже генерировать креативный контент, обеспечивая более естественный пользовательский опыт для платформ обслуживания клиентов, таких как Intercom.
2. Создание контента и помощь: Специалисты в области маркетинга, письма и разработки программного обеспечения используют инструменты на основе GPT для генерации текста. Эти инструменты могут составлять статьи, писать маркетинговые тексты, генерировать фрагменты кода и обобщать длинные документы, что значительно повышает производительность. Примером этого применения являются такие сервисы, как Jasper.

GPT в сравнении с другими моделями

Важно отличать GPT от других типов моделей ИИ:

• vs. BERT: Хотя обе модели являются LLM на основе Transformer, BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) — это прежде всего модель кодировщика, предназначенная для двунаправленного понимания контекста. Она отлично справляется с такими задачами, как анализ тональности, распознавание именованных сущностей (NER) и классификация текста. GPT, ориентированная на декодер, оптимизирована для генерации текста.
• vs. Модели компьютерного зрения: Модели GPT обрабатывают и генерируют текст (а иногда и изображения, как GPT-4). Они принципиально отличаются от моделей компьютерного зрения (CV), таких как Ultralytics YOLO. Модели YOLO анализируют визуальные данные для выполнения таких задач, как обнаружение объектов, классификация изображений или сегментация экземпляров, определяя, что это за объекты и где они расположены, используя ограничивающие рамки. В то время как GPT-4 может описать изображение, модель, такая как YOLO11, превосходно справляется с точной локализацией и классификацией внутри изображений на высокой скорости, что подходит для вывода в реальном времени. Сложные системы могут объединять оба подхода, потенциально управляемые через платформы, такие как Ultralytics HUB.

Модели GPT считаются базовыми моделями благодаря своим широким возможностям и адаптивности, что изучается такими учреждениями, как CRFM Стэнфордского университета. Эволюция от GPT-3 к GPT-4 и далее также представила мультимодальное обучение, позволяющее моделям одновременно обрабатывать и интерпретировать изображения, аудио и текст. По мере того, как эти модели становятся все более мощными, эффективное взаимодействие все больше зависит от квалифицированной разработки промптов, в то время как разработчики должны решать такие проблемы, как галлюцинации, и продвигать этику ИИ и ответственный ИИ.