В этой главе мы обсудим нейронные сети и их последние достижения. Мы исследуем, как модели нейронных сетей, такие как Chat GT, попадают в заголовки газет и потенциально заменяют людей-работников. Многие люди не понимают, как работают эти модели и что происходит внутри них.

Технология T9 в телефонах - это языковая модель, которая предсказывает следующее слово на основе существующего текста. Она эволюционировала от простого предиктивного текстового сообщения на старых телефонах к более продвинутым моделям смартфонов. Эти модели используют вероятность для получения точных прогнозов и предлагают разумные продолжения предложений.

Прогнозирование веса по росту Нейронные сети могут быть использованы для прогнозирования зависимостей между переменными. Давайте рассмотрим пример прогнозирования веса человека на основе его роста. Чтобы подойти к решению этой проблемы, нам нужно собрать набор данных о росте и весе мужчин и обучить математическую модель с использованием линейной регрессии.

"Модели текстового языка" против "нейронных сетей" "Текстовые языковые модели", такие как T9 или Chat GPT, по сути, представляют собой наборы уравнений, которые используют коэффициенты (слова) в качестве входных данных для предсказания следующего слова в последовательности. Основной задачей при обучении этих моделей является поиск правильных коэффициентов, которые точно отражают зависимость между словами.

Языковые модели направлены на то, чтобы предсказать вероятность появления различных слов, которые могут следовать за данным текстом. Это важно, поскольку позволяет творчески и последовательно создавать связные тексты. В этой главе мы рассмотрим, почему языковые модели не всегда могут полагаться на предсказание только одного правильного слова и как они учитывают вариативность в своих предсказаниях.

Введение в GPT-1 и архитектуру трансформатора GPT-1, представитель семейства моделей GPT, представляет собой современный генеративный предварительно обученный трансформатор. Архитектура transformer была изобретена Google в 2017 году и произвела революцию в области искусственного интеллекта. Трансформаторы - это универсальные вычислительные механизмы, которые могут обрабатывать различные типы данных, такие как текст, изображения и звук. Они состоят из простых модулей, которые можно легко комбинировать и масштабировать.

Преимущества трансформаторов для генерации текста "Трансформатор" относится как к самой архитектуре, так и к нейронным сетям, обученным на ней для задач генерации текста. В отличие от более ранних моделей, таких как T9 или более старые трансформаторы, которые испытывали трудности с последовательной обработкой больших объемов данных, новые трансформаторы превосходно справляются с большими наборами данных благодаря своей масштабируемости. Они лучше поддерживают контекст, не теряя информации из начальных предложений при создании текстов.

Обучающие нейронные сети Чтобы обучить нейронную сеть распознаванию изображений, вы не можете просто забросать ее кучей фотографий. Вам нужно пометить каждую фотографию правильной категорией, чтобы модель знала, на что она смотрит. Обучение большим языковым моделям отлично подходит, потому что их можно обучать на любых текстовых данных без предварительного аннотирования.

"GPT-2" и его разработка "GPT-2" - это усовершенствованная языковая модель, разработанная OpenAI. Он был обучен с использованием огромного количества текстовых данных, собранных из постов Reddit, содержащих три или более положительных отзыва на ссылку в комментарии. В результате было получено примерно 8 миллионов текстов, что составляет около 40 гигабайт данных.

Сложность и размер модели Внутри языковых моделей существует упрощенное уравнение Y = KX + B, где X представляет входные слова, а Y представляет следующее слово, которое нужно предсказать. Количество параметров в этих уравнениях определяет сложность модели. GPT-2 имел миллиарды параметров, что позволяло ему генерировать более связные тексты.

Увеличение параметров модели "Чем больше, тем лучше" применимо и к языковым моделям. За счет увеличения числа параметров в такой модели, как GPT-2, с тысяч или миллионов до миллиардов, ее способность генерировать связные тексты значительно улучшается.

GPT-3: Масштабная языковая модель В 2020 году OpenAI выпустила GPT-3, языковую модель с беспрецедентным размером в 175 миллиардов параметров. Он был обучен на наборе данных объемом 700 ГБ, включая книги и веб-сайты. По сравнению со своим предшественником GPT-2, GPT-3 значительно крупнее и мощнее.

Универсальность GPT-3 "Универсальный гений": Несмотря на то, что GPT-3 обучен предсказывать следующее слово в текстовых последовательностях, как и другие нейронные сети, он обладает удивительными способностями помимо этого. Он может выполнять такие задачи, как перевод с французского или немецкого, лучше, чем специализированные модели. Кроме того, он может даже изучать математику, распознавая закономерности в арифметических задачах.

Подсказки - это текстовые запросы, передаваемые модели, которые она должна продолжить. Качество ответа во многом зависит от того, как вы сформулируете запрос. Например, если вы попросите нейронную сеть решить простую математическую задачу на уровне пятого или шестого класса, она часто допускает ошибки. Но добавление волшебного слова в конце значительно повышает его производительность. Предоставляя подсказки шаг за шагом, модели могут научиться правильно мыслить и решать проблемы.

Увеличение размеров языковой модели Увеличение размера языковых моделей не гарантирует, что они будут отвечать на запросы пользователей должным образом. Люди часто имеют множество интерпретаций и скрытых нюансов при составлении запросов, которые необходимо явно разъяснять для моделей искусственного интеллекта. В отличие от людей, языковые модели не обладают способностью точно предсказывать человеческие желания.

"Разжевывание" языковыми моделями "Разжевывание" относится к тому, как языковые модели интерпретируют и объясняют определенные концепции или инструкции иначе, чем ожидают люди. Это связано с тем, что языковые модели обучаются на огромных объемах текстовых данных Интернета, которые могут содержать нерелевантную или некачественную информацию. Было бы полезно, если бы эти модели могли изучать более подробные инструкции, основанные на ожиданиях пользователей, и выполнять их соответствующим образом.

Этические проблемы в области искусственного интеллекта Создание системы искусственного интеллекта, соответствующей общечеловеческим ценностям, является сложной задачей из-за многочисленных этических дилемм и разногласий между самими людьми. Поиск баланса между точностью, полезностью, безвредностью (нетоксичностью) и избеганием оскорбительных реакций создает серьезные проблемы для исследователей, работающих над приведением систем искусственного интеллекта в соответствие с человеческими ценностями.

Расцвет ChatGPT В ноябре 2022 года был выпущен ChatGPT, который быстро завоевал популярность. Он появился в качестве преемника GPT-3 примерно через 10 месяцев. Новая версия показала значительные улучшения и стала широко использоваться во всем мире. Люди были поражены его возможностями, хотя каких-либо серьезных технических отличий от предшественника не было.

Успех интерфейса ChatGPT "Чат" в ChatGPT относится к удобному интерфейсу, который позволял пользователям взаимодействовать с моделью через знакомый формат окна обмена сообщениями. Этот удобный дизайн привлек миллионы пользователей в течение нескольких дней после выпуска, что сделало его невероятно популярным. Microsoft объявила об инвестициях в размере 10 миллиардов долларов в разработку искусственного интеллекта наряду с планами Google по созданию интересных проектов с использованием нейронных сетей.

В видео рассказывается о GPT-4, который является последней моделью в серии GPT. Это вызывает опасения по поводу того, чему он научился, и его поведения. Могут ли мыслить языковые модели, подобные GPT? Существует ли угроза со стороны искусственного интеллекта для человека?