GPT-3

GPT-3, viết tắt của Generative Pre-trained Transformer 3, là một Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) mang tính bước ngoặt do OpenAI phát triển. Ra mắt năm 2020, GPT-3 đánh dấu một bước tiến vượt bậc về khả năng của AI tạo sinh bằng cách chứng minh khả năng chưa từng có trong việc hiểu và tạo ra văn bản giống con người trong nhiều tác vụ khác nhau. Sự phát triển của GPT-3 là một bước ngoặt quan trọng trong Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP) , thể hiện sức mạnh của quy mô lớn trong học sâu . Kiến trúc và quy mô của mô hình đã được trình bày chi tiết trong bài báo có sức ảnh hưởng lớn " Mô hình Ngôn ngữ là Người học Ít-Phóng ".

Nó hoạt động như thế nào

Sức mạnh của GPT-3 đến từ quy mô và kiến trúc khổng lồ của nó. Nó được xây dựng dựa trên kiến trúc Transformer , dựa trên cơ chế chú ý để cân nhắc tầm quan trọng của các từ khác nhau trong một chuỗi. Với 175 tỷ tham số, GPT-3 được đào tạo trên một lượng dữ liệu văn bản khổng lồ từ internet. Dữ liệu đào tạo phong phú này cho phép mô hình học ngữ pháp, sự kiện, khả năng lập luận và các phong cách văn bản khác nhau.

Một khả năng quan trọng của GPT-3 là khả năng học tập ít lần (short-shot learning) . Không giống như các mô hình đòi hỏi phải tinh chỉnh nhiều cho mỗi tác vụ mới, GPT-3 thường có thể thực hiện tác vụ với năng lực cao chỉ sau một vài ví dụ trong lời nhắc. Tính linh hoạt này giúp GPT-3 có khả năng thích ứng cao với nhiều ứng dụng khác nhau mà không cần đào tạo lại.

Ứng dụng trong thế giới thực

Khả năng tạo văn bản đa năng của GPT-3 đã được ứng dụng trong nhiều ngành công nghiệp. Hai ví dụ nổi bật bao gồm:

1. Tạo Nội dung Nâng cao : Các công cụ tiếp thị và tạo nội dung, chẳng hạn như Copy.ai và Jasper , tận dụng API của GPT-3. Chúng cho phép người dùng tự động tạo các bài đăng blog, email tiếp thị, chú thích trên mạng xã hội và các tài liệu viết chất lượng cao khác, giúp tăng tốc đáng kể quy trình làm việc về nội dung.
2. Tạo và Hỗ trợ Mã : GitHub Copilot, một công cụ lập trình AI đôi, ban đầu được xây dựng dựa trên mô hình GPT-3. Công cụ này hỗ trợ các nhà phát triển bằng cách tự động hoàn thành các dòng mã, đề xuất toàn bộ hàm và thậm chí dịch các chú thích ngôn ngữ tự nhiên thành mã thực thi trong các môi trường phát triển như VS Code , có tích hợp Ultralytics .

GPT-3 trong bối cảnh

Điều quan trọng là phải phân biệt GPT-3 với các mô hình AI khác:

• so với các mô hình GPT sau này : GPT-3 là một phần của dòng máy biến áp tiền huấn luyện sinh (GPT) và được kế thừa bởi các phiên bản mạnh mẽ hơn như GPT-4 . Các mô hình sau này cung cấp khả năng suy luận được cải thiện, cửa sổ ngữ cảnh rộng hơn và khả năng học đa phương thức , cho phép chúng xử lý hình ảnh bên cạnh văn bản.
• so với BERT : Mặc dù cả hai đều dựa trên Transformer, GPT-3 chủ yếu là một mô hình sinh ra, chỉ dành cho bộ giải mã, được tối ưu hóa cho việc tạo văn bản . Ngược lại, BERT là một mô hình chỉ dành cho bộ mã hóa, được thiết kế để hiểu ngôn ngữ sâu sắc, hai chiều, giúp nó phù hợp hơn cho các tác vụ như phân loại văn bản, phân tích cảm xúc và Nhận dạng Thực thể Có Tên (NER) .
• so với Mô hình Thị giác Máy tính : GPT-3 được thiết kế để xử lý và tạo văn bản. Điều này về cơ bản khác với các mô hình Thị giác Máy tính (CV) như dòng Ultralytics YOLO . Các mô hình như YOLO11 chuyên phân tích dữ liệu hình ảnh để thực hiện các tác vụ như phát hiện đối tượng , phân loại hình ảnh hoặc phân đoạn thực thể . Trong khi GPT-3 có thể mô tả một cảnh, mô hình YOLO có thể định vị chính xác các đối tượng trong đó bằng cách sử dụng các hộp giới hạn . Các công nghệ bổ sung này có thể được kết hợp trong các hệ thống AI phức tạp, thường được quản lý thông qua các nền tảng như Ultralytics HUB .

GPT-3 vẫn là một mô hình nền tảng mang tính bước ngoặt trong lịch sử học máy (ML) . Tuy nhiên, người dùng cần lưu ý những hạn chế của nó, bao gồm xu hướng gây ảo giác (tạo ra thông tin sai lệch), nhạy cảm với cách diễn đạt đầu vào ( kỹ thuật nhanh ), và nguy cơ duy trì sai lệch từ dữ liệu huấn luyện. Những thách thức này nhấn mạnh tầm quan trọng không ngừng của đạo đức AI và phát triển AI có trách nhiệm , một trọng tâm chính của các tổ chức nghiên cứu như Viện AI lấy con người làm trung tâm (HAI) của Stanford .