GPT-3

GPT-3, viết tắt của Generative Pre-trained Transformer 3, là một Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) mang tính bước ngoặt được phát triển bởi OpenAI. Được phát hành vào năm 2020, nó đánh dấu một bước nhảy vọt đáng kể trong khả năng của AI tạo sinh (generative AI) bằng cách thể hiện khả năng chưa từng có trong việc hiểu và tạo ra văn bản giống như con người trên nhiều tác vụ khác nhau. Sự phát triển của nó là một thời điểm then chốt trong Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), thể hiện sức mạnh của quy mô lớn trong học sâu (deep learning). Kiến trúc và quy mô của mô hình đã được trình bày chi tiết trong bài báo có ảnh hưởng, "Language Models are Few-Shot Learners".

Cách thức hoạt động

Sức mạnh của GPT-3 đến từ quy mô và kiến trúc to lớn của nó. Nó được xây dựng bằng kiến trúc Transformer, dựa trên một cơ chế chú ý (attention mechanism) để cân nhắc tầm quan trọng của các từ khác nhau trong một chuỗi. Với 175 tỷ tham số, GPT-3 đã được huấn luyện trên một lượng dữ liệu văn bản khổng lồ từ internet. Dữ liệu huấn luyện (training data) mở rộng này cho phép mô hình học ngữ pháp, sự kiện, khả năng suy luận và các kiểu văn bản khác nhau.

Một khả năng chính của GPT-3 là sự thành thạo của nó trong học ít mẫu. Không giống như các mô hình yêu cầu tinh chỉnh mở rộng cho mỗi tác vụ mới, GPT-3 thường có thể thực hiện một tác vụ với năng lực cao sau khi chỉ được cung cấp một vài ví dụ trong lời nhắc. Tính linh hoạt này làm cho nó có khả năng thích ứng cao cho một loạt các ứng dụng mà không cần huấn luyện mới.

Các Ứng dụng Thực tế

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

1. Sáng tạo Nội dung Nâng cao: Các công cụ tiếp thị và tạo nội dung, chẳng hạn như các công cụ do Copy.ai và Jasper cung cấp, tận dụng API của GPT-3. Chúng cho phép người dùng tự động tạo các bài đăng trên blog chất lượng cao, email tiếp thị, chú thích trên mạng xã hội và các tài liệu bằng văn bản khác, giúp tăng tốc đáng kể quy trình làm việc về nội dung.
2. Hỗ trợ và Tạo Sinh Mã: GitHub Copilot, một AI lập trình cặp, ban đầu được cung cấp bởi một mô hình có nguồn gốc từ GPT-3. Nó hỗ trợ các nhà phát triển bằng cách tự động hoàn thành các dòng mã, đề xuất toàn bộ các hàm và thậm chí dịch các nhận xét bằng ngôn ngữ tự nhiên thành mã có thể 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 chuỗi Generative Pre-trained Transformer (GPT) và đã 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 lớn hơn và khả năng học đa phương thức (multi-modal learning), cho phép chúng xử lý hình ảnh ngoài văn bản.
• so với BERT: Mặc dù cả hai đều dựa trên Transformer, GPT-3 chủ yếu là một mô hình sinh, chỉ có bộ giải mã (decoder-only) được tối ưu hóa cho tạo văn bản. Ngược lại, BERT là một mô hình chỉ có bộ mã hóa (encoder-only) được thiết kế để hiểu ngôn ngữ sâu sắc, hai chiều, làm cho 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 Các mô hình Thị giác Máy tính: GPT-3 được thiết kế để xử lý và tạo văn bản. Điều này khác biệt cơ bản so với các mô hình Thị giác Máy tính (CV) như họ Ultralytics YOLO. Các mô hình như YOLO11 được chuyên biệt hóa để phân tích dữ liệu trực quan để thực hiện các tác vụ như nhận diện đối tượng, phân loại ảnh hoặc phân vùng thể hiện (instance segmentation). Mặc dù GPT-3 có thể mô tả một cảnh, một mô hình YOLO có thể định vị chính xác các đối tượng trong đó bằng cách sử dụng bounding box. 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 (foundation model) mang tính bước ngoặt trong lịch sử học máy (ML). Tuy nhiên, người dùng phải nhận thức được những hạn chế của nó, bao gồm xu hướng ảo giác (hallucinations) (tạo ra thông tin sai lệch), độ nhạy với cách diễn đạt đầu vào (kỹ thuật prompt (prompt engineering)) và nguy cơ duy trì sự thiên vị từ dữ liệu huấn luyện của nó. Những thách thức này làm nổi bật tầm quan trọng liên tục của đạo đức AI (AI ethics) và phát triển AI có trách nhiệm (responsible AI development), một trọng tâm chính cho các tổ chức nghiên cứu như Viện AI lấy con người làm trung tâm Stanford (HAI).