GPT

Современные технологии искусственного интеллекта, такие как GPT (Generative Pre-trained Transformers), способны генерировать и понимать человеческую речь. Подобные ИИ-разработки для создания текстов сейчас применяются в чат-ботах, при подготовке контента, для помощи в программировании и во многих других сферах.

Что такое GPT?

Эти разработки представляют собой продвинутые большие языковые системы, созданные компанией OpenAI. Они принадлежат к семейству нейросетевых структур, работающих на архитектуре трансформеров, которая была впервые описана в научной статье 2017 года. Такая архитектура наделяет генеративные трансформеры способностью выполнять различные задачи, среди которых:

• Чтение и анализ текста.
• Создание оригинального контента.
• Краткое изложение объемных материалов.
• Перевод между языками.

Эти возможности делают данную технологию одной из наиболее совершенных языковых архитектур, существующих на данный момент.

Как работает GPT?

Принцип работы этой технологии заключается в предсказании наиболее вероятного следующего слова в предложении. Нейросеть опирается на закономерности и структуры, извлеченные из огромного массива обучающих данных, чтобы генерировать осмысленные и контекстуально уместные ответы. С увеличением объема вводимых пользователем данных модель совершенствует свое понимание контекста и формирует более точные ответы.

GPT и BERT: в чем разница?

BERT является двунаправленной системой, что значительно расширяет ее способность улавливать скрытый смысл между словами. Эта система, напротив, обрабатывает текст в одном направлении, благодаря чему очень надежна в создании релевантного по контексту контента. BERT чаще всего находит применение в задачах классификации текста и анализа тональности, где важно понимать тонкие нюансы. Применение генеративных предобученных трансформеров больше подходит для написания текстов или ведения диалога.

Преимущества и недостатки

Достоинства ИИ-решений на базе GPT:

• Генерирует ответы, выглядящие естественно.
• Хорошо справляется с широким кругом языков и тем.
• Обучается и совершенствуется по мере взаимодействия с пользователями.

Недостатки подобных нейросетей:

• Могут предоставлять ложную или предвзятую информацию.
• Для эффективной работы задействуют большой объем вычислительных ресурсов.
• Качество результата сильно зависит от навыков составления запросов (промптинга).

Сферы применения

Данная разработка применяется в чат-ботах, таких как ChatGPT, для создания контента для электронных писем, статей в блогах, оказания клиентской поддержки и даже для помощи в решении технических задач, например, в программировании.