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

GPT (Generative Pre-trained Transformer) относится к семейству усовершенствованных моделей искусственного интеллекта (ИИ) способных понимать и генерировать человекоподобный текст. Разработанные компанией OpenAI, эти модели представляют собой особый тип Большая языковая модель (LLM), которая произвела революцию в области обработки естественного языка (NLP). В аббревиатуре указаны основные характеристики модели: "генеративная" указывает на ее способность создавать новый контента, "Предварительное обучение" относится к начальному этапу обучения на массивных наборах данных, а "Трансформатор" обозначает лежащую в основе архитектура нейронной сети, которая делает возможной эту сложную обработку данных.

Основная архитектура и функциональность

Основой модели GPT является архитектура Transformer, представленная в основополагающей исследовательской работе Attention Is All You Need. В отличие от предыдущих рекуррентных нейронных сетей (РНС), которые обрабатывали данные последовательно, трансформеры используют механизм внимания для обработки целых последовательностей данных одновременно. Это позволяет модели оценивать важность различных слов в предложении независимо от Это позволяет модели взвешивать важность различных слов в предложении независимо от их удаленности друг от друга, эффективно улавливая контекст и нюансы.

Процесс обучения включает в себя два важнейших этапа:

1. Предварительное обучение: Модель участвует в обучение без надзора на обширном корпусе текстовых данных из интернета. На этом этапе она изучает грамматику, факты о мире и способность рассуждать, предсказывая следующее слово в предложении. предсказывая следующее слово в предложении.
2. Тонкая настройка: Чтобы сделать модель полезной для решения конкретных задач, она подвергается тонкая настройка с помощью контролируемого обучения и Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF). Это позволяет согласовать результаты работы модели с намерениями человека, обеспечивая безопасные и точные ответы на вопросы.

Применение в реальном мире

Модели GPT вышли за пределы исследовательских лабораторий и превратились в широко используемые коммерческие инструменты. Два ярких примера включают:

• Интеллектуальные помощники кодирования: Такие инструменты, как GitHub Copilot используют модели на основе GPT для помощи разработчикам программного обеспечения разработчикам. Понимая контекст кода и комментарии, эти помощники могут генерировать целые функции, отлаживать ошибки и предлагать оптимизации, значительно ускоряя жизненный цикл разработки программного обеспечения.
• Разговорный ИИ и генерация контента: Такие приложения, как ChatGPT используют эти модели для создания сложных чат-боты и виртуальных помощников. Помимо простых запросов, они они могут составлять электронные письма, резюмировать длинные документы, создавать маркетинговые тексты и даже проводить сложные ролевые игры. сценарии для образовательных целей.

GPT в контексте: Компьютерное зрение и мультимодальный ИИ

Хотя GPT ориентирован на работу с текстом, современные системы ИИ часто сочетают его с компьютерным зрением (КВ). Например, модель зрения Модель зрения может "видеть" изображение, а модель GPT - "говорить" о нем. Важно различать между ролями этих моделей.

• GPT против BERT: хотя оба являются трансформаторами, BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) это модель кодирования, предназначенная для понимания смысла текста (например, анализ настроения), анализ настроения). GPT - это модель декодера, оптимизированная для генерации текста.
• GPT против YOLO: GPT обрабатывает последовательные текстовые данные. В отличие от, Ultralytics YOLO11 представляет собой пространственную модель, предназначенную для обнаружения объектов. YOLO определяет что находится на изображении и где оно расположено.

Следующий пример демонстрирует рабочий процесс, в котором YOLO11 обнаруживает объекты для создания структурированной подсказки для модели GPT.

from ultralytics import YOLO

# Load the YOLO11 model for object detection
model = YOLO("yolo11n.pt")

# Run inference on an image to "see" the scene
results = model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")

# Extract detected class names to construct a context-aware prompt
detected_objects = [model.names[int(cls)] for cls in results[0].boxes.cls]
prompt = f"Write a creative short story involving these items: {', '.join(detected_objects)}"

# This prompt can now be sent to a GPT API for generation
print(f"Generated Prompt: {prompt}")

Проблемы и перспективы

Несмотря на свои возможности, модели GPT сталкиваются с такими проблемами, как галлюцинации, когда модель генерирует уверенную, но фактически неверную информацию. Существуют также опасения относительно этики ИИ и предвзятости, присущей обучающим данным.

Будущее за мультимодальным обучением, где такие модели, как GPT-4, могут обрабатывать текст, изображения и аудио. одновременно. Такие организации, как Стэнфордский институт человекоцентрированного ИИ (HAI), активно исследуют способы чтобы сделать эти базовые модели более надежными, интерпретируемыми и соответствующими человеческим ценностям. Эффективное взаимодействие с этими развивающимися моделями также привело к появлению навык оперативного проектирования, который оптимизировать входные данные для получения наилучших результатов работы модели.