Khám phá các khả năng NLP đột phá của GPT-3: tạo văn bản, chatbot AI, hỗ trợ mã và nhiều hơn nữa. Khám phá các ứng dụng thực tế của nó ngay!
GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) là một Large Language Model (LLM) có ảnh hưởng lớn do OpenAI phát triển. Được phát hành vào năm 2020, nó đánh dấu bước nhảy vọt đáng kể về khả năng của Trí tuệ nhân tạo (AI) , đặc biệt là trong Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) . Là phiên bản thứ ba trong loạt Generative Pre-trained Transformer (GPT) , GPT-3 đã chứng minh khả năng chưa từng có trong việc tạo ra văn bản giống con người và thực hiện nhiều tác vụ ngôn ngữ mà không cần tinh chỉnh từng tác vụ cụ thể. Sự phát triển của nó đã chứng minh sức mạnh của việc mở rộng quy mô mô hình và dữ liệu đào tạo trong học sâu .
GPT-3 được xây dựng dựa trên kiến trúc Transformer , vốn phụ thuộc nhiều vào cơ chế tự chú ý để xử lý văn bản đầu vào. Kiến trúc này, được giới thiệu trong bài báo "Attention Is All You Need" , cho phép mô hình cân nhắc tầm quan trọng của các từ khác nhau khi tạo đầu ra, nắm bắt các mối phụ thuộc phức tạp trong ngôn ngữ. GPT-3 đã được đào tạo trước trên một tập dữ liệu khổng lồ bao gồm văn bản từ internet và các nguồn được cấp phép, cho phép nó học ngữ pháp, sự kiện, khả năng lập luận và thậm chí một số kỹ năng lập trình. Với 175 tỷ tham số, nó lớn hơn đáng kể so với người tiền nhiệm của nó, GPT-2, góp phần nâng cao hiệu suất của nó trên nhiều tập dữ liệu chuẩn NLP khác nhau. Khía cạnh "được đào tạo trước" có nghĩa là nó đã đạt được sự hiểu biết chung về ngôn ngữ có thể được áp dụng cho các nhiệm vụ cụ thể, thường với các ví dụ tối thiểu ( học ít lần ).
GPT-3 nổi trội trong việc tạo ra văn bản mạch lạc và có liên quan theo ngữ cảnh trên nhiều phong cách và định dạng khác nhau. Các khả năng chính của nó bao gồm:
Khả năng của GPT-3 đã được tận dụng trong nhiều ứng dụng:
GPT-3 là một phần của loạt Generative Pre-trained Transformer (GPT) và đóng vai trò là tiền thân của các mô hình như GPT-4 , thường cung cấp các khả năng nâng cao và các tính năng học tập đa phương thức tiềm năng (xử lý hình ảnh cũng như văn bản). Trong khi các mô hình GPT chủ yếu là tạo ra, các LLM khác như BERT thường được tối ưu hóa cho các tác vụ đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc song phương về ngôn ngữ, chẳng hạn như phân loại hoặc Nhận dạng thực thể có tên (NER) .
Điều quan trọng nữa là phải phân biệt các LLM như GPT-3, xử lý văn bản, với các mô hình tập trung vào Thị giác máy tính (CV) . Các mô hình CV, chẳng hạn như họ Ultralytics YOLO (ví dụ: YOLOv8 hoặc YOLO11 ), phân tích dữ liệu trực quan như hình ảnh và video để thực hiện các tác vụ như phát hiện đối tượng , phân loại hình ảnh hoặc phân đoạn trường hợp . Mặc dù khác biệt, NLP và CV có thể được kết hợp trong các hệ thống AI phức tạp, ví dụ, sử dụng CV để phát hiện đối tượng và NLP để mô tả cảnh hoặc trả lời các câu hỏi về cảnh đó. Các hệ thống tích hợp như vậy có thể được quản lý và triển khai thông qua các nền tảng như Ultralytics HUB .
GPT-3 vẫn là mô hình nền tảng mang tính bước ngoặt trong quá trình phát triển của máy học (ML) . Tuy nhiên, người dùng nên biết về những hạn chế của nó, bao gồm ảo giác tiềm ẩn (tạo ra thông tin hợp lý nhưng sai lệch), nhạy cảm với cách diễn đạt đầu vào ( kỹ thuật nhắc nhở ) và khả năng phản ánh sự thiên vị có trong dữ liệu đào tạo của nó, làm nổi bật tầm quan trọng liên tục của đạo đức AI và phát triển AI có trách nhiệm .
VI
EN
ZH
KO
JA
RU
DE
FR
ES
PT
IT
AR
TR
