Model Releases
GPT-3: Как 175-миллиардный языковой моделью OpenAI изменила ИИ навсегда
Откройте для себя революционные особенности GPT-3 от OpenAI, которая с 175 миллиардами параметров задала новый стандарт в области обработки естественного языка.
28 мая 2020 г.
Model ReleaseGPT-3
Введение
GPT-3, представленная OpenAI в мае 2020 года, стала настоящей вехой в истории искусственного интеллекта. С 175 миллиардами параметров это был самый крупный языковой модель на тот момент, который продемонстрировал невероятную способность к обучению без тонкой настройки (few-shot learning). Модель изменила представление о том, что могут делать языковые модели, и заложила основу для современной революции больших языковых моделей.
В отличие от предыдущих подходов, требующих специальной настройки для конкретных задач, GPT-3 могла выполнять широкий спектр задач, просто получая инструкции в текстовой форме. Это стало прорывом, который показал, как масштабирование может привести к возникновению новых возможностей в области ИИ.
GPT-3 не только установила новые рекорды точности, но и вызвала бурное развитие экосистемы ИИ, вдохновив множество компаний на создание собственных крупных языковых моделей. Ее влияние ощущается до сих пор, формируя современный ландшафт ИИ и машинного обучения.
Модель также подняла важные вопросы о будущем труда, этике ИИ и ответственности за автоматизированные решения, что сделало GPT-3 не просто техническим достижением, но и культурным феноменом.
Ключевые особенности и архитектура
GPT-3 основана на архитектуре трансформатора и содержит колоссальные 175 миллиардов параметров, что более чем в 10 раз превышает предыдущую версию GPT-2. Эта модель использует декодирующую архитектуру с маскированием будущих токенов, позволяя генерировать последовательный текст на основе контекста.
Модель была обучена на огромном корпусе текста из интернета, книг, статей и других источников, что дало ей широкое понимание человеческого языка и знаний. Архитектура включает в себя 96 слоев трансформера, размер скрытого состояния 12888, и 96 голов внимания.
Одной из ключевых особенностей стало использование few-shot, one-shot и zero-shot обучения без необходимости дополнительной настройки. Это означало, что модель могла адаптироваться к новым задачам просто через формулировку запроса.
GPT-3 поддерживает контекстное окно до 2048 токенов, хотя позже были эксперименты с увеличением этого значения. Модель не была мультимодальной, работая исключительно с текстовыми данными.
- 175 миллиардов параметров
- Архитектура трансформера (96 слоев)
- Few-shot, one-shot и zero-shot обучение
- Контекстное окно 2048 токенов
- Только текстовые данные