This is the Trace Id: 70a1ca357185bea35ffa2280e90d942d
Gå til hovedindholdet
Azure

Hvad er en GPT?

Få mere at vide om, hvordan AI-modeller, der er bygget på GPT (Generative Pre-Trained Transformer), fortolker og opretter indhold, der ligner mennesker.
Udforsk AI-tjenester Kom i gang med Azure

GPT's rolle i kunstig intelligens

GPT står for forudtrænede generative transformere og er en serie af neurale netværksmodeller, der analyserer data og fortolker og producerer menneskelignende tekst, billeder og lyde. Personer og organisationer bruger GPT til at opsummere lang tekst og møder, oversætte sprog, oprette skriftlig kommunikation, skrive kode, generere billeder og besvare spørgsmål i et konverserende tonefald.

Vigtigste budskaber

  • GPT er et neuralt netværk til detaljeret læring, der analyserer prompter, der består af naturligt sprog, billeder eller lyde, for at forudsige det bedst mulige svar.
  • Ved at gentage forudsigelsesprocessen flere gange kan GPT oprette menneskelignende indhold og deltage i lange samtaler.
  • GPT er baseret på transformerarkitekturen, som fortolker betydningen af indhold ved at omdanne ord, billeder og lyde til matematik.

  • GPT er effektiv, fordi den er trænet på enorme datasæt, herunder store tekstkorporaer.

  • GPT transformerer den måde, folk får tingene gjort på, ved at forenkle forskning, reducere optaget arbejde, sætte fart på processen med at skrive ord og computerkode og øge kreativiteten.

  • Et par GPT-use cases er chatbotter, oprettelse af indhold, synspunktsanalyse, oprettelse af computerkode, dataanalyse og mødeoversigter.

  • OpenAI fortsætter med at investere i GPT, og i fremtiden kan organisationer forvente bedre output, større gennemsigtighed, mindre ensidighed og større nøjagtighed.

Hvad GPT er, og hvordan det fungerer

GPT er et neuralt netværk til dyb læring, der analyserer prompter, der består af naturligt sprog, billeder eller lyde, for at forudsige det bedst mulige svar baseret på fortolkningen af inputtet. For at gøre dette trænes det med enorme datasæt ved hjælp af hundredvis af milliarder af parametre. GPT refererer til, at læring vægter vigtigheden af forskellige komponenter i en sekvens, f.eks. ord i en sætning eller dele af billeder eller lyde. Vægtningen gør det muligt at udlede relevans og kontekst, så den kan generere indhold, der giver mening med prompten.

Oversigt over GPT

I 2018 udgav OpenAI den første generation af GPT, som blev bygget på den arkitektur, som GPT-1 blev trænet på mere end 1,5 milliarder parametre, og kan generere tekst, besvare spørgsmål, oversætte sprog og opsummere tekst, men det har svært ved at forstå kontekst og har problemer med lange tekstafsnit. 

Hvert par år siden da har OpenAI udgivet en ny version af GPT, der hver især er oplært i efterfølgende større datasæt. Med hver udgivelse forbedrer teknologien sin evne til at forstå kontekst og skrive flydende og sammenhængende. Den tilføjer fortsat nye færdigheder, f.eks. oprettelse af computerkode, udførelse af opgaver med få eller ingen eksempler og analyse af store mængder data. 

Træningsoversigt

For at være effektiv skal GPT kunne opdele tekst og fortolke et myriade af prompter og anmodninger. Den forbereder sig på dette ved at træne på enorme datasæt, herunder store tekstkorpora, ved hjælp af uovervåget dyb læring, et undersæt af maskinel indlæring. I uovervåget læring lærer modellen sig selv at finde mønstre i data, der ikke er navngivet, uden vejledning fra mennesker. GPT bruger Computer Vision til at identificere og forstå objekter og personer i billeder.

GPT kan også trænes til meget specifikke scenarier, f.eks. i en branche, f.eks. bankvæsen eller jura. I disse tilfælde bruges overvåget læring, hvilket betyder, at oplæringsdata er mærket af mennesker.

Grundlæggende GPT-arkitektur

GPT er bygget på transformerarkitekturen, som bruger selvopmærksomhedsmekanismen til at analysere forskellige komponenter i en prompt og deres korrelation for at fortolke kontekst og betydning. Ordet “cloud” kan f.eks. referere til kondenseret damp på himlen eller, som i cloudcomputing, en teknologiplatform. Personer og GPT bestemmer, hvilken version af ordet der er passende, ved at evaluere betydningen af de andre ord, der omgiver det i en sætning eller et afsnit.

Transformerarkitekturen kan gøre dette ved at omdanne ord og deres betydning til matematik. Den opdeler tekst, billeder og lyde i mindre dele, der kaldes tokens. Tokens tildeles en vektor, som koder betydning. De kodede vektorer, kaldet integreringer, sendes derefter gennem en opmærksomhedsblok, hvor de udveksler oplysninger og foretager opdateringer af vektorerne efter behov. Når GPT har bestemt betydningen af prompten, frembringer den en forudsigelse i form af en sandsynlighedsfordeling og foreslår det næste ord, billede eller lyd i sekvensen. Ved at gentage denne proces igen og igen kan den skrive lange afsnit eller føre en samtale.

Nøglekomponenter

Arkitekturen består af to dele:

  • Koder. Koderen er den del af systemet, der opdeler tekst, billeder og lyde i matematiske integreringer. Hver integrering tildeles en vægt, som fortæller den, hvor relevant det er for konteksten og betydningen. Integreringerne sammenlignes derefter med hinanden ved hjælp af selvopmærksomhedsmekanismen til yderligere at forbedre deres betydning.

  • Koder. Koderen bruger vektorer og vægte til at bestemme mulige output og forudsige det bedste. Da de nyeste versioner af GPT er blevet trænet på så meget data, er de blevet ret gode til at bruge denne proces til at skrive flydende og sammenhængende tekst. 

Fordelene og udfordringerne ved GPT

GPT har potentiale til at transformere den måde, du og din organisation arbejder på, hvilket hjælper dig med at spare tid og penge. Men der er også risici ved at bruge denne teknologi uden forsigtige rækværk. Det er altid vigtigt at gennemgå de oplysninger, som du får fra GPT eller et andet AI-system, omhyggeligt for at bekræfte, at de er nøjagtige og etiske.

Fordele

 
  • Gør research enklere. GPT kan gennemsøge internettet og/eller andre datakilder og give en oversigt over, hvad der blev fundet, og kilder, hvis der anmodes om det.

  • Gør computerkoden bedre. Udviklere bruger GPT til at hjælpe dem med at skrive ny kode eller forenkle det, de allerede har skrevet.

  • Skriv hurtigere. En af de mest populære måder at bruge GPT på er som skriveværktøj. Den kan hurtigt samle en masse oplysninger og udarbejde rapporter, blogindlæg, mails og andet skrevet materiale.

  • Reducer travlhed. GPT kan f.eks. opsummere møder, oversætte sprog og besvare spørgsmål, så du kan bruge mere tid på mere effektfulde opgaver.

  • Øg kreativiteten. Ud over at skrive en masse ting, kan GPT hurtigt generere mange forskellige ideer, hvilket gør det til et fantastisk værktøj til brainstorming. 

  • Tilpas til din virksomhed. GPT kan trænes til at opfylde de unikke behov i forskellige organisationer og brancher.

Udfordringer

 
  • Ensidighed. Ligesom alle AI-modeller, der er afhængige af data, der er oprettet af mennesker, kan de ensidigheder, der er indbygget i disse data, komme ind i GPT-outputtet. AI-modeller kan f.eks. antage, at visse roller i samfundet, f.eks. forsker, kun udføres af mænd, fordi de fleste af de historiske data handler om mandlige forskere. 

  • Unøjagtigheder. Da GPT genererer output baseret på en forudsigelse, er det ikke altid korrekt. Det kan være en hjælp at bede den om at referere til kendt materiale eller træne det på din organisations videnbase, men et menneske bør altid gennemgå outputtets nøjagtighed.

  • Cybersikkerhed. Ondsindede agenter bruger GPT og andre AI-modeller til at oprette phishingmails, udvikle malware og analysere organisationer for sikkerhedsrisici. Oplæring af medarbejdere i at genkende phishingmails kan hjælpe med at reducere din organisations risiko. Det er også vigtigt at implementere cybersikkerhedsløsninger, der kan registrere uregelmæssigheder og blokere malware.

  • Overtrædelser af immaterielle rettigheder. Outputtet fra GPT kan indeholde billeder eller kopier, der er oprettet af en anden person eller organisation. Før du publicerer noget, der er oprettet af AI, skal du bekræfte, at din organisation har rettigheder til indholdet og bruge citater korrekt.

  • Ineffektive prompter. Det kræver en velstruktureret prompt at få et godt output fra GPT. Det kan kræve træning og prøveversion og fejl at udvikle en prompt, der giver dig de resultater, du håber på.

  • Uigennemtrængelighed. Da GPT er bygget ved hjælp af en dyb læringsmodel, er det svært at vide, hvordan den når frem til sine svar, hvilket er en anden grund til at gennemgå outputtet omhyggeligt, før du bruger det.

Almindelige GPT-use cases

GPT-modeller kan udføre en lang række opgaver, og organisationer fortsætter med at finde nye måder at bruge dem på i deres organisationer. Her er et par ting, du kan prøve:

Oprettelse af indhold. Brug GPT til at hjælpe dig med at skrive kopier, generere memes og producere billeder.

Chatbotter og samtaleagenter. Da GPT kan forstå og reagere på et naturligt sprog, er det et fantastisk værktøj til chatbotter. 

Oversættelse af sprog. GPT gør et godt stykke arbejde med oversættelse af sprog, selvom det altid er bedst at bekræfte nøjagtigheden med en indfødt sprogbruger, før du slår det op på dit websted eller et andet offentligt område.

Synspunktsanalyse. GPT kan hjælpe dig med at analysere kundeanmeldelser, indlæg på sociale medier eller anden tekst for at forstå, hvordan folk har det med dit brand, dine produkter og dine tjenester.

Anbefalinger. Før en stor rejse kan du overveje at bede GPT om at anbefale restauranter, hoteller og oplevelser, som du kan besøge. Med de rette parametre kan det hjælpe dig med at udvikle en liste over gode muligheder.

Research. Da GPT er god til at opsummere oplysninger, er det også et fantastisk researchværktøj. Det kan hjælpe med at reducere antallet af websteder, rapporter og andre dokumenter, du skal gennemse for at finde det, du leder efter. Du skal bare sørge for at bede om kilder, så du kan validere de oplysninger, du får.

Opsummering af møde og dokument. GPT kan spare masser af tid ved at levere oversigter over møder eller lange dokumenter.

Oprettelse af kode. GPT kender mange computersprog og kan generere relevante kodestykker eller forklare, hvad koden gør på samtalesprog.

Dataanalyse. Afdæk tendenser og vigtig indsigt i store datasæt ved hjælp af GPT.

Fremtiden for GPT

OpenAI fortsætter med at foretage store investeringer i GPT. GPT-4o blev udgivet i 2024. “O'et“ i navnet står for omni, fordi modellen kan behandle og generere lyd, tekst og visualiseringer. GPT-4o mini er en mindre model, der understøtter tekst og lyd. Den fungerer bedre end tidligere GPT-modeller, f.eks. GPT-3.5, men er mere omkostningseffektiv.

Og du kan fortsat forvente forbedringer af modellens effektivitet og egenskaber, f.eks.:
 
  • Større modeller med bedre ydeevne. Fremtidige gentagelser af GPT vil sandsynligvis være endnu større og trænet på flere parametre, hvilket giver dem mulighed for at forstå og generere kontekst med større nuance og kompleksitet.

  • Større finjustering og tilpasning. Der vil være mere avancerede teknikker til finjustering af modeller til bestemte domæner eller brancher, hvilket forbedrer deres evne til at generere relevant og nøjagtigt indhold, der er skræddersyet til bestemte felter. Enkeltpersoner kan også tilpasse modellen til deres behov.

  • Bedre kontekstafhængig forståelse. Fremskridt inden for forståelse og administration af langtrækkende afhængigheder hjælper modeller med at levere mere præcise og kontekstafhængigt relevante svar.

  • Mere avancerede multimodale funktioner. Modeller bliver bedre til at forstå og generere indhold baseret på forskellige input, f.eks. tekst, billeder og lyd.

  • Forbedret forklaring og fortolkning. Der gøres en indsats for at gøre beslutningsprocesserne i GPT-modeller mere gennemsigtige og give indsigt i, hvordan de genererer svar og rationalet bag deres output.

  • Etisk og ansvarlig AI-udvikling. Løbende research og udvikling fokuserer på at reducere ensidighed i GPT-modeller for at sikre mere ensartede og fair output. Forbedrede metoder til at registrere og afhjælpe skadeligt indhold, forkerte oplysninger og upassende output vil være en prioritet for at sikre ansvarlig brug af teknologien.
Ressourcer

Få mere at vide om Microsoft AI

En kvinde iført en brun frakke arbejder på en bærbar computer
Uddannelse

Kickstart din karriere inden for teknologi

Opdag ressourcer, der kan hjælpe dig med at forbedre dine programmeringsfærdigheder og finde et job inden for kunstig intelligens.
Få mere at vide
To personer diskuterer noget ved hjælp af skrivebord i et kontorlokale
Azure-ressourcer

Få mest muligt ud af dine Azure-tjenester

Få mere at vide om, hvordan du effektivt bruger Azure-tjenester med en række værktøjer, f.eks. videoer, kodestykker og whitepapers.
Få mere at vide
To personer diskuterer noget. mens de smiler og holder en tabulator
Microsoft Learn

Hold dig opdateret med det nyeste inden for kunstig intelligens

Udforsk de nyeste tendenser og kurser inden for kunstig intelligens.
Få mere at vide

Ofte stillede spørgsmål

  • GPT er en genereret AI-model, der bruger dyb læring til at fortolke og producere menneskelignende tekst, billeder og lyde.
  • Transformerarkitekturen er et neuralt netværk til dyb læring, der gør det muligt for AI-modeller som GPT at fortolke naturligt sprog og generere original tekster, billeder og lyde. Det gør den ved at analysere forskellige komponenter i et input og deres korrelation for at kode kontekst og betydning. Dette gør det muligt at forudsige, hvad der kommer som det næste i en tekstblok, et billede eller en lyd.
  • GPT er en AI-model, der bruger dyb læring til at fortolke menneskelignende tekst, billeder og lyde for at generere nyt indhold, levere dataanalyse eller opsummere oplysninger. Den udfører disse og andre opgaver effektivt, fordi den blev trænet med enorme datasæt ved hjælp af hundredvis af milliarder parametre. Forhåndstrænet betyder, at de blev trænet på disse data, før de blev udgivet til offentligheden.