GPT-1 σε GPT-4: Καθένα από τα μοντέλα GPT του OpenAI εξηγείται και συγκρίνεται

Το OpenAI έχει κάνει σημαντικά βήματα στην επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP) μέσω των μοντέλων GPT του. Από το GPT-1 έως το GPT-4, αυτά τα μοντέλα ήταν στην πρώτη γραμμή του περιεχομένου που δημιουργείται από την τεχνητή νοημοσύνη, από τη δημιουργία πεζογραφίας και ποίησης έως τα chatbots και ακόμη και την κωδικοποίηση.

Ποια είναι όμως η διαφορά μεταξύ κάθε μοντέλου GPT και ποιος είναι ο αντίκτυπός τους στον τομέα του NLP;

Τι είναι οι γενεσιουργοί προ-εκπαιδευμένοι μετασχηματιστές;

Οι Generative Pre-trained Transformers (GPT) είναι ένας τύπος μοντέλου μηχανικής εκμάθησης που χρησιμοποιείται για εργασίες επεξεργασίας φυσικής γλώσσας. Αυτά τα μοντέλα είναι προεκπαιδευμένα σε τεράστιες ποσότητες δεδομένων, όπως βιβλία και ιστοσελίδες, για να δημιουργήσουν γλώσσα σχετική με τα συμφραζόμενα και σημασιολογικά συνεκτική.

Με απλούστερους όρους, τα GPT είναι προγράμματα υπολογιστών που μπορούν να δημιουργήσουν κείμενο που μοιάζει με άνθρωπο χωρίς να έχει προγραμματιστεί ρητά για να το κάνει. Ως αποτέλεσμα, μπορούν να ρυθμιστούν με ακρίβεια για μια σειρά εργασιών επεξεργασίας φυσικής γλώσσας, όπως η απάντηση σε ερωτήσεις, η μετάφραση γλώσσας και η σύνοψη κειμένου.

Λοιπόν, γιατί είναι σημαντικά τα GPT; Τα GPT αντιπροσωπεύουν μια σημαντική ανακάλυψη στην επεξεργασία φυσικής γλώσσας, επιτρέποντας στις μηχανές να κατανοούν και να δημιουργούν γλώσσα με πρωτοφανή ευχέρεια και ακρίβεια. Παρακάτω, εξερευνούμε τα τέσσερα μοντέλα GPT, από την πρώτη έκδοση έως την πιο πρόσφατη GPT-4, και εξετάζουμε την απόδοση και τους περιορισμούς τους.

GPT-1

Το GPT-1 κυκλοφόρησε το 2018 από την OpenAI ως την πρώτη τους επανάληψη ενός μοντέλου γλώσσας που χρησιμοποιεί την αρχιτεκτονική Transformer. Είχε 117 εκατομμύρια παραμέτρους, βελτιώνοντας σημαντικά τα προηγούμενα μοντέλα γλώσσας τελευταίας τεχνολογίας.

Ένα από τα δυνατά σημεία του GPT-1 ήταν η ικανότητά του να δημιουργεί άπταιστη και συνεκτική γλώσσα όταν του δίνεται μια προτροπή ή ένα πλαίσιο. Το μοντέλο εκπαιδεύτηκε σε συνδυασμό δύο συνόλων δεδομένων: το Κοινή ανίχνευση, ένα τεράστιο σύνολο δεδομένων ιστοσελίδων με δισεκατομμύρια λέξεις και το σύνολο δεδομένων BookCorpus, μια συλλογή με περισσότερα από 11.000 βιβλία για διάφορα είδη. Η χρήση αυτών των διαφορετικών συνόλων δεδομένων επέτρεψε στο GPT-1 να αναπτύξει ισχυρές ικανότητες μοντελοποίησης γλώσσας.

Ενώ το GPT-1 ήταν ένα σημαντικό επίτευγμα σε επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP), είχε ορισμένους περιορισμούς. Για παράδειγμα, το μοντέλο ήταν επιρρεπές στη δημιουργία επαναλαμβανόμενου κειμένου, ειδικά όταν του δοθούν προτροπές εκτός του πεδίου εφαρμογής των δεδομένων εκπαίδευσης. Επίσης, απέτυχε να συλλογιστεί σε πολλές στροφές του διαλόγου και δεν μπορούσε να παρακολουθήσει μακροπρόθεσμες εξαρτήσεις στο κείμενο. Επιπλέον, η συνοχή και η ευχέρειά του περιορίζονταν μόνο σε μικρότερες ακολουθίες κειμένου και τα μεγαλύτερα αποσπάσματα δεν θα είχαν συνοχή.

Παρά αυτούς τους περιορισμούς, το GPT-1 έθεσε τα θεμέλια για μεγαλύτερα και πιο ισχυρά μοντέλα που βασίζονται στην αρχιτεκτονική του Transformer.

GPT-2

Το GPT-2 κυκλοφόρησε το 2019 από την OpenAI ως διάδοχος του GPT-1. Περιείχε ένα εκπληκτικό 1,5 δισεκατομμύριο παραμέτρους, σημαντικά μεγαλύτερες από το GPT-1. Το μοντέλο εκπαιδεύτηκε σε ένα πολύ μεγαλύτερο και πιο ποικίλο σύνολο δεδομένων, συνδυάζοντας Common Crawl και WebText.

Ένα από τα δυνατά σημεία του GPT-2 ήταν η ικανότητά του να δημιουργεί συνεκτικές και ρεαλιστικές ακολουθίες κειμένου. Επιπλέον, θα μπορούσε να δημιουργήσει ανθρώπινες αποκρίσεις, καθιστώντας το πολύτιμο εργαλείο για διάφορες εργασίες επεξεργασίας φυσικής γλώσσας, όπως η δημιουργία περιεχομένου και η μετάφραση.

Ωστόσο, το GPT-2 δεν ήταν χωρίς περιορισμούς. Αγωνιζόταν με εργασίες που απαιτούσαν πιο σύνθετη λογική και κατανόηση του πλαισίου. Ενώ το GPT-2 διέπρεψε σε σύντομες παραγράφους και αποσπάσματα κειμένου, απέτυχε να διατηρήσει το πλαίσιο και τη συνοχή σε μεγαλύτερα αποσπάσματα.

Αυτοί οι περιορισμοί άνοιξαν το δρόμο για την ανάπτυξη της επόμενης επανάληψης μοντέλων GPT.

GPT-3

Τα μοντέλα επεξεργασίας φυσικής γλώσσας έκαναν εκθετικά άλματα με την κυκλοφορία του GPT-3 το 2020. Με 175 δισεκατομμύρια παραμέτρους, το GPT-3 είναι πάνω από 100 φορές μεγαλύτερο από το GPT-1 και πάνω από δέκα φορές μεγαλύτερο από το GPT-2.

Το GPT-3 εκπαιδεύεται σε ένα ευρύ φάσμα πηγών δεδομένων, συμπεριλαμβανομένων των BookCorpus, Common Crawl και Wikipedia, μεταξύ άλλων. Τα σύνολα δεδομένων περιλαμβάνουν σχεδόν ένα τρισεκατομμύριο λέξεις, επιτρέποντας στο GPT-3 να δημιουργεί εξελιγμένες απαντήσεις σε ένα ευρύ φάσμα εργασιών NLP, ακόμη και χωρίς να παρέχει κανένα προηγούμενο παράδειγμα δεδομένων.

Μία από τις κύριες βελτιώσεις του GPT-3 σε σχέση με τα προηγούμενα μοντέλα του είναι η ικανότητά του να δημιουργεί συνεκτικό κείμενο, να γράφει κώδικα υπολογιστή και ακόμη και να δημιουργεί έργα τέχνης. Σε αντίθεση με τα προηγούμενα μοντέλα, το GPT-3 κατανοεί το πλαίσιο ενός δεδομένου κειμένου και μπορεί να δημιουργήσει κατάλληλες απαντήσεις. Η ικανότητα παραγωγής κειμένου με φυσικό ήχο έχει τεράστιες συνέπειες για εφαρμογές όπως τα chatbots, η δημιουργία περιεχομένου και η μετάφραση γλώσσας. Ένα τέτοιο παράδειγμα είναι το ChatGPT, ένα συνομιλητικό bot AI, το οποίο πήγε από την αφάνεια στη φήμη σχεδόν εν μία νυκτί.

Ενώ το GPT-3 μπορεί να κάνει μερικά απίστευτα πράγματα, εξακολουθεί να έχει ελαττώματα. Για παράδειγμα, το μοντέλο μπορεί να επιστρέψει μεροληπτικές, ανακριβείς ή ακατάλληλες απαντήσεις. Αυτό το ζήτημα προκύπτει επειδή το GPT-3 εκπαιδεύεται σε τεράστιες ποσότητες κειμένου που ενδεχομένως περιέχουν μεροληπτικές και ανακριβείς πληροφορίες. Υπάρχουν επίσης περιπτώσεις όπου το μοντέλο δημιουργεί εντελώς άσχετο κείμενο σε μια προτροπή, υποδεικνύοντας ότι το μοντέλο εξακολουθεί να δυσκολεύεται να κατανοήσει το πλαίσιο και τις γνώσεις υποβάθρου.

Οι δυνατότητες του GPT-3 προκάλεσαν επίσης ανησυχίες σχετικά με τις ηθικές επιπτώσεις και πιθανή κακή χρήση τόσο ισχυρών γλωσσικών μοντέλων. Οι ειδικοί ανησυχούν για την πιθανότητα χρήσης του μοντέλου για κακόβουλους σκοπούς, όπως η δημιουργία ψεύτικων ειδήσεων, ηλεκτρονικών μηνυμάτων ηλεκτρονικού ψαρέματος και κακόβουλου λογισμικού. Πράγματι, το έχουμε ήδη δει οι εγκληματίες χρησιμοποιούν το ChatGPT για να δημιουργήσουν κακόβουλο λογισμικό.

Το OpenAI κυκλοφόρησε επίσης μια βελτιωμένη έκδοση του GPT-3, GPT-3.5, πριν κυκλοφορήσει επίσημα το GPT-4.

GPT-4

Το GPT-4 είναι το πιο πρόσφατο μοντέλο της σειράς GPT, που κυκλοφόρησε στις 14 Μαρτίου 2023. Είναι ένα σημαντικό βήμα σε σχέση με το προηγούμενο μοντέλο του, το GPT-3, το οποίο ήταν ήδη εντυπωσιακό. Αν και οι ιδιαιτερότητες των δεδομένων εκπαίδευσης και της αρχιτεκτονικής του μοντέλου δεν ανακοινώνονται επίσημα, σίγουρα βασίζεται στα δυνατά σημεία του GPT-3 και ξεπερνά ορισμένους από τους περιορισμούς του.

Το GPT-4 είναι αποκλειστικό για χρήστες ChatGPT Plus, αλλά το όριο χρήσης είναι περιορισμένο. Μπορείτε επίσης να αποκτήσετε πρόσβαση σε αυτό μπαίνοντας στη λίστα αναμονής του GPT-4 API, κάτι που μπορεί να πάρει κάποιο χρόνο λόγω του μεγάλου όγκου των εφαρμογών. Ωστόσο, ο ευκολότερος τρόπος για να πάρετε τα χέρια σας στο GPT-4 είναι χρησιμοποιώντας το Microsoft Bing Chat. Είναι εντελώς δωρεάν και δεν χρειάζεται να εγγραφείτε σε λίστα αναμονής.

Ένα ξεχωριστό χαρακτηριστικό του GPT-4 είναι οι πολυτροπικές δυνατότητές του. Αυτό σημαίνει ότι το μοντέλο μπορεί τώρα να δεχτεί μια εικόνα ως είσοδο και να την κατανοήσει σαν μια προτροπή κειμένου. Για παράδειγμα, κατά τη διάρκεια της ζωντανής ροής κυκλοφορίας του GPT-4, ένας μηχανικός OpenAI έδωσε στο μοντέλο μια εικόνα μιας χειροποίητης μακέτας ιστότοπου και το μοντέλο παρείχε εκπληκτικά έναν κώδικα εργασίας για τον ιστότοπο.

Το μοντέλο κατανοεί επίσης καλύτερα πολύπλοκες προτροπές και παρουσιάζει επιδόσεις σε ανθρώπινο επίπεδο σε διάφορα επαγγελματικά και παραδοσιακά σημεία αναφοράς. Επιπλέον, έχει μεγαλύτερο παράθυρο περιβάλλοντος και μέγεθος περιβάλλοντος, το οποίο αναφέρεται στα δεδομένα που μπορεί να διατηρήσει το μοντέλο στη μνήμη του κατά τη διάρκεια μιας συνεδρίας συνομιλίας.

Το GPT-4 πιέζει τα όρια του τι είναι σήμερα δυνατό με τα εργαλεία AI και πιθανότατα θα έχει εφαρμογές σε ένα ευρύ φάσμα βιομηχανιών. Ωστόσο, όπως συμβαίνει με κάθε ισχυρή τεχνολογία, υπάρχουν ανησυχίες σχετικά με την πιθανή κακή χρήση και ηθικές συνέπειες ενός τόσο ισχυρού εργαλείου.

Ταξίδι μέσα από μοντέλα γλώσσας GPT

Τα μοντέλα GPT έφεραν επανάσταση στον τομέα της τεχνητής νοημοσύνης και άνοιξαν έναν νέο κόσμο δυνατοτήτων. Επιπλέον, η τεράστια κλίμακα, η ικανότητα και η πολυπλοκότητα αυτών των μοντέλων τα έχουν κάνει απίστευτα χρήσιμα για ένα ευρύ φάσμα εφαρμογών.

Ωστόσο, όπως συμβαίνει με κάθε τεχνολογία, υπάρχουν πιθανοί κίνδυνοι και περιορισμοί που πρέπει να ληφθούν υπόψη. Η ικανότητα αυτών των μοντέλων να δημιουργούν εξαιρετικά ρεαλιστικό κείμενο και κώδικα εργασίας εγείρει ανησυχίες για πιθανή κακή χρήση, ιδιαίτερα σε τομείς όπως η δημιουργία κακόβουλου λογισμικού και η παραπληροφόρηση.

Ωστόσο, καθώς τα μοντέλα GPT εξελίσσονται και γίνονται πιο προσιτά, θα διαδραματίσουν σημαντικό ρόλο στη διαμόρφωση του μέλλοντος του AI και του NLP.