GPT-1 do GPT-4: Svaki od OpenAI GPT modela objašnjen i uspoređen

OpenAI je napravio značajan napredak u obradi prirodnog jezika (NLP) kroz svoje GPT modele. Od GPT-1 do GPT-4, ovi modeli bili su na čelu sadržaja generiranog umjetnom inteligencijom, od stvaranja proze i poezije do chatbota, pa čak i kodiranja.

Ali koja je razlika između svakog GPT modela i kakav je njihov utjecaj na polje NLP-a?

Što su generativni unaprijed obučeni transformatori?

Generativni unaprijed obučeni transformatori (GPT) vrsta su modela strojnog učenja koji se koristi za zadatke obrade prirodnog jezika. Ti su modeli unaprijed uvježbani na golemim količinama podataka, kao što su knjige i web-stranice, kako bi generirali kontekstualno relevantan i semantički koherentan jezik.

Jednostavnije rečeno, GPT-ovi su računalni programi koji mogu stvoriti tekst sličan ljudskom, a da za to nisu eksplicitno programirani. Kao rezultat toga, mogu se fino podesiti za niz zadataka obrade prirodnog jezika, uključujući odgovaranje na pitanja, prijevod jezika i sažimanje teksta.

Dakle, zašto su GPT-ovi važni? GPT predstavljaju značajan napredak u obradi prirodnog jezika, omogućujući strojevima da razumiju i generiraju jezik s neviđenom tečnošću i preciznošću. U nastavku istražujemo četiri GPT modela, od prve verzije do najnovijeg GPT-4, te ispitujemo njihovu izvedbu i ograničenja.

GPT-1

GPT-1 je 2018. objavio OpenAI kao svoju prvu iteraciju jezičnog modela koji koristi Transformer arhitekturu. Imao je 117 milijuna parametara, značajno poboljšavajući prethodne najsuvremenije jezične modele.

Jedna od prednosti GPT-1 bila je njegova sposobnost generiranja tečnog i koherentnog jezika kada se dobije upit ili kontekst. Model je treniran na kombinaciji dva skupa podataka: Common Crawl, golemi skup podataka o web stranicama s milijardama riječi i skup podataka BookCorpus, zbirka od preko 11 000 knjiga različitih žanrova. Korištenje ovih različitih skupova podataka omogućilo je GPT-1 da razvije jake sposobnosti modeliranja jezika.

Dok je GPT-1 bio značajno postignuće u obrada prirodnog jezika (NLP), imao je određena ograničenja. Na primjer, model je bio sklon generiranju ponavljajućeg teksta, posebno kada su mu davani upiti izvan opsega njegovih podataka za obuku. Također nije uspio razumjeti višestruke zaokrete dijaloga i nije mogao pratiti dugoročne ovisnosti u tekstu. Osim toga, njegova kohezija i tečnost bili su ograničeni samo na kraće tekstualne sekvence, a duljim odlomcima nedostajala bi kohezija.

Unatoč tim ograničenjima, GPT-1 je postavio temelje za veće i snažnije modele temeljene na arhitekturi Transformer.

GPT-2

GPT-2 je 2019. objavio OpenAI kao nasljednika GPT-1. Sadržavao je nevjerojatnih 1,5 milijardi parametara, znatno više od GPT-1. Model je treniran na mnogo većem i raznolikijem skupu podataka, kombinirajući Common Crawl i WebText.

Jedna od prednosti GPT-2 bila je njegova sposobnost generiranja koherentnih i realističnih nizova teksta. Osim toga, mogao bi generirati odgovore slične ljudskim, što ga čini vrijednim alatom za različite zadatke obrade prirodnog jezika, kao što je stvaranje sadržaja i prijevod.

Međutim, GPT-2 nije bio bez ograničenja. Mučilo se sa zadacima koji su zahtijevali složenije zaključivanje i razumijevanje konteksta. Iako je GPT-2 briljirao u kratkim odlomcima i isječcima teksta, nije uspio održati kontekst i koherentnost u duljim odlomcima.

Ta su ograničenja otvorila put za razvoj sljedeće iteracije GPT modela.

GPT-3

Modeli obrade prirodnog jezika napravili su eksponencijalni skok s izdavanjem GPT-3 2020. godine. Sa 175 milijardi parametara, GPT-3 je preko 100 puta veći od GPT-1 i preko deset puta veći od GPT-2.

GPT-3 je obučen na različitim izvorima podataka, uključujući BookCorpus, Common Crawl i Wikipedia, među ostalima. Skupovi podataka sastoje se od gotovo trilijuna riječi, što omogućuje GPT-3 generiranje sofisticiranih odgovora na širok raspon NLP zadataka, čak i bez pružanja ikakvih prethodnih primjera podataka.

Jedno od glavnih poboljšanja GPT-3 u odnosu na prethodne modele je njegova sposobnost generiranja koherentnog teksta, pisanja računalnog koda, pa čak i stvaranja umjetnosti. Za razliku od prethodnih modela, GPT-3 razumije kontekst zadanog teksta i može generirati odgovarajuće odgovore. Sposobnost stvaranja teksta koji prirodno zvuči ima velike implikacije za aplikacije kao što su chatbotovi, stvaranje sadržaja i prevođenje jezika. Jedan takav primjer je ChatGPT, razgovorni AI bot, koji gotovo preko noći otišao od mraka do slave.

Iako GPT-3 može učiniti neke nevjerojatne stvari, još uvijek ima nedostataka. Na primjer, model može vratiti pristrane, netočne ili neprikladne odgovore. Ovaj problem nastaje jer je GPT-3 obučen na golemim količinama teksta koji možda sadrži pristrane i netočne informacije. Također postoje slučajevi kada model generira potpuno nevažan tekst za upit, što ukazuje na to da model još uvijek ima poteškoća s razumijevanjem konteksta i pozadinskog znanja.

Mogućnosti GPT-3 također su izazvale zabrinutost oko etičkih implikacija i potencijalnu zlouporabu tako moćnih jezičnih modela. Stručnjaci su zabrinuti zbog mogućnosti da se model koristi u zlonamjerne svrhe, poput generiranja lažnih vijesti, phishing e-pošte i zlonamjernog softvera. Doista, već smo vidjeli kriminalci koriste ChatGPT za stvaranje zlonamjernog softvera.

OpenAI je također objavio poboljšanu verziju GPT-3, GPT-3.5, prije službenog lansiranja GPT-4.

GPT-4

GPT-4 je najnoviji model u GPT seriji, lansiran 14. ožujka 2023. To je značajan korak u odnosu na prethodni model, GPT-3, koji je već bio impresivan. Iako specifičnosti podataka o obuci i arhitekturi modela nisu službeno objavljene, on se svakako oslanja na prednosti GPT-3 i nadilazi neka od njegovih ograničenja.

GPT-4 je ekskluzivan za korisnike ChatGPT Plus, ali ograničenje upotrebe je ograničeno. Također mu možete pristupiti pridruživanjem GPT-4 API listi čekanja, što može potrajati neko vrijeme zbog velike količine aplikacija. Međutim, najlakši način da se dočepate GPT-4 je koristeći Microsoft Bing Chat. Potpuno je besplatno i nema potrebe da se upisujete na listu čekanja.

Izuzetna značajka GPT-4 je njegova multimodalna sposobnost. To znači da model sada može prihvatiti sliku kao ulaz i razumjeti je kao tekstualni upit. Na primjer, tijekom live streama lansiranja GPT-4, inženjer OpenAI-ja ubacio je modelu sliku ručno nacrtanog modela web stranice, a model je iznenađujuće dao radni kod za web stranicu.

Model također bolje razumije složene upute i pokazuje performanse na ljudskoj razini na nekoliko profesionalnih i tradicionalnih mjerila. Osim toga, ima veći kontekstni prozor i veličinu konteksta, što se odnosi na podatke koje model može zadržati u svojoj memoriji tijekom sesije razgovora.

GPT-4 pomiče granice onoga što je trenutno moguće s AI alatima i vjerojatno će imati primjenu u širokom rasponu industrija. Međutim, kao i kod svake moćne tehnologije, postoji zabrinutost zbog moguće zlouporabe i etičke implikacije tako moćnog alata.

Putovanje kroz GPT jezične modele

GPT modeli napravili su revoluciju u području umjetne inteligencije i otvorili novi svijet mogućnosti. Štoviše, sama veličina, sposobnost i složenost ovih modela učinili su ih nevjerojatno korisnima za širok raspon primjena.

Međutim, kao i kod svake druge tehnologije, postoje potencijalni rizici i ograničenja koja treba uzeti u obzir. Sposobnost ovih modela da generiraju vrlo realističan tekst i radni kod izaziva zabrinutost zbog moguće zlouporabe, osobito u područjima kao što su stvaranje zlonamjernog softvera i dezinformacija.

Unatoč tome, kako se GPT modeli budu razvijali i postajali dostupniji, igrat će značajnu ulogu u oblikovanju budućnosti umjetne inteligencije i NLP-a.