This is the Trace Id: 2ec071f79d95cd5e2b9fea1031c4ee88
Gå til hovedinnhold
Azure

Hva er en GPT?

Finn ut hvordan modeller for kunstig intelligens bygget på generative forhåndstrente transformere (GPT), tolker og oppretter menneskelignende innhold.
Utforsk tjenester innen kunstig intelligens Kom i gang med Azure

Rollen til GPT i kunstig intelligens

GPT står for generativ forhåndstrent transformer og er en familie med nevrale nettverksmodeller som analyserer data og tolker og produserer menneskelignende tekst, bilder og lyd. Folk og organisasjoner bruker GPT til å oppsummere lang tekst og møter, oversette språk, utforme skriftlig kommunikasjon, skrive kode, generere bilder og få svar på spørsmål i stilen til en naturlig samtale.

Nøkkelinnsikter

  • GPT er et nevralt nettverk med dyplæring som analyserer spørsmål stilt på naturlig språk, bilder eller lyder for å predikere best mulig respons.
  • Ved å gjenta prediksjonen flere ganger kan GPT opprette menneskelignende innhold og delta i lange samtaler.
  • GPT er basert på transformer-arkitekturen som tolker betydningen av innhold ved å gjøre ord, bilder og lyder om til matematikk.

  • GPT er effektiv fordi den er trent på massive datasett, inkludert store tekstkorpus.

  • GPT transformerer hvordan folk får ting gjort, ved å gjøre det enklere å undersøke temaer, redusere opptattarbeid, akselerere prosessen med å skrive ord og datakode og øke kreativiteten.

  • Noen GPT-brukstilfeller er chatroboter, innholdsopprettelse, sentimentanalyse, oppretting av datamaskinkode, dataanalyse og møtesammendrag.

  • OpenAI fortsetter å investere i GPT, og i fremtiden kan organisasjoner forvente bedre utdata, mer gjennomsiktighet, mindre bias og større nøyaktighet.

Hva er GPT og hvordan fungerer det?

GPT er et nevralt nettverk med dyplæring som analyserer spørsmål stilt på naturlig språk, bilder eller lyder for å predikere best mulig respons basert på hvordan det tolker inndataene. For å gjøre dette er det trent med massive datasett som bruker hundrevis av milliarder parametere. GPT bruker denne læringen til å vekte viktigheten av forskjellige komponenter i en sekvens, for eksempel ord i en setning eller deler av bilder eller lyder. Vektingen gjør det mulig å utlede relevans og kontekst, slik at den kan generere innhold som er et meningsfullt svar på spørsmålet.

Historien til GPT

I 2018 lanserte OpenAI den første generasjonen GPT, som ble bygget på den arkitekturen GPT-1 ble opplært på, med over 1,5 milliarder parametere. Den kan generere tekst, svare på spørsmål, oversette språk og oppsummere tekst, men det er vanskelig for den å forstå kontekst, og den sliter med lange avsnitt med tekst. 

Omtrent annethvert år siden da har OpenAI gitt ut en ny versjon av GPT som er opplært på gradvis større datasett. Med hver utgivelse får teknologien en bedre evne til å forstå kontekst og skrive flytende og sammenhengende. Det kommer stadig nye ferdigheter, for eksempel å opprette datakode, utføre oppgaver med små eller ingen eksempler og analysere store mengder data. 

Oversikt over treningen

For å være effektiv må GPT kunne analysere og tolke en rekke spørsmål og forespørsler. Den forbereder seg på dette ved å trene på massive datasett, inkludert store tekstkorpus, ved hjelp av uovervåket dyplæring, en underkategori av maskinlæring. I uovervåket læring lærer modellen seg å finne mønstre i umerkede data uten veiledning fra mennesker. GPT bruker visuelt innhold til å identifisere og forstå objekter og personer i bilder.

GPT kan også trenes for svært spesifikke scenarioer, for eksempel for en bransje, som bankbransjen eller juridisk virksomhet. I disse tilfellene brukes overvåket læring, noe som betyr at opplæringsdataene merkes av mennesker.

Grunnleggende GPT-arkitektur

GPT er bygget på transformer-arkitekturen, som bruker mekanismen for selvoppmerksomhet til å analysere ulike komponenter i et spørsmål og deres relasjon til hverandre, for å tolke kontekst og mening. Ordet «sky» kan for eksempel referere til kondensert damp på himmelen, eller, som i databehandling i skyen, en teknologiplattform. Både mennesker og GPT fastslår hvilken versjon av ordet som passer, ved å vurdere betydningen av de andre ordene rundt det i setningen eller avsnittet.

Transformer-arkitekturen er i stand til å gjøre dette ved å gjøre ord og deres betydning om til matematikk. Den deler opp tekst, bilder og lyder i mindre deler som kalles tokener. Tokenene tilordnes en vektor, som koder betydning. De kodede vektorene, kalt innbygginger, sendes deretter gjennom en oppmerksomhetsblokk der de utveksler informasjon og oppdaterer vektorene etter behov. Når GPT har fastslått betydningen av spørsmålet, produserer den en prognose i form av en sannsynlighetsfordeling og foreslår neste ord, bilde eller lyd i sekvensen. Ved å gjenta denne prosessen om og om igjen, kan den skrive lange avsnitt eller fortsette en samtale.

Nøkkelkomponenter

Arkitekturen består av to deler:

  • Koder. Koderen er den delen av systemet som deler opp tekst, bilder og lyder i matematiske innbygginger. Hver innbygging tilordnes en vekt, som forteller den hvor relevant den er for konteksten og betydningen. Innbyggingene sammenlignes deretter med hverandre ved hjelp av mekanismen for selvoppmerksomhet for å avgrense betydningen ytterligere.

  • Dekoder. Dekoderen bruker vektorer og vektinger til å bestemme mulige utdata og forutsi den beste. Fordi de nyeste versjonene av GPT har blitt trent på så mye data, har de blitt ganske flinke til å bruke denne prosessen til å skrive flytende og sammenhengende tekst. 

Fordeler og utfordringer med GPT

GPT har potensialet til å transformere hvordan du og organisasjonen arbeider, noe som hjelper deg med å spare tid og penger. Det er imidlertid også risikoer med å bruke denne teknologien tankeløst. Det er viktig å alltid nøye undersøke informasjonen du får fra GPT eller et annet system for kunstig intelligens, for å bekrefte at den er korrekt og etisk.

Fordeler

 
  • Forenkler undersøkelser. GPT kan søke på Internett og/eller andre datakilder og gi et sammendrag av hva den fant og kilder hvis forespurt.

  • Forbedre datamaskinkode. Utviklere bruker GPT til å hjelpe dem med å skrive ny kode eller forenkle det de allerede har skrevet.

  • Skrive raskere. En av de mest populære måtene å bruke GPT på er som et skriveverktøy. Den kan raskt syntetisere mye informasjon og generere rapporter, blogginnlegg, e-postmeldinger og annet skriftlig materiale.

  • Redusere opptattarbeid. GPT kan gjøre ting som å oppsummere møter, oversette språk og svare på spørsmål, slik at du kan bruke mer tid på mer meningsfylte oppgaver.

  • Øke kreativiteten. I tillegg til å skrive dikt, kan GPT raskt generere mange forskjellige ideer, noe som gjør det til et flott verktøy for idédugnad. 

  • Tilpasse til bedriften din. GPT kan trenes opp til å møte de unike behovene til forskjellige organisasjoner og bransjer.

Utfordringer

 
  • Bias. I likhet med alle modeller for kunstig intelligens som er avhengige av data opprettet av mennesker, kan biasene som ligger i dataene, finne veien til GPT-utdataene. Modeller for kunstig intelligens kan for eksempel anta at visse yrker i samfunnet, for eksempel forskere, bare utføres av menn fordi de fleste av de historiske dataene handler om mannlige forskere. 

  • Unøyaktigheter. Fordi GPT genererer utdata basert på en prognose, er det den genererer, ikke alltid riktig. Det kan hjelpe å be den om å referere til kjente materialer eller trene den på organisasjonens kunnskapsbase, men et menneske bør alltid se gjennom arbeidet for å sjekke at det er korrekt.

  • Cybersikkerhet. Ondsinnede aktører bruker GPT og andre modeller for kunstig intelligens til å opprette phishing-e-postmeldinger, utvikle skadelig programvare og analysere organisasjoner for sårbarheter. Opplæring av ansatte til å gjenkjenne phishing-e-postmeldinger kan bidra til å redusere risikoen for organisasjonen. Det er også viktig å implementere løsninger for cybersikkerhet som kan oppdage avvik og blokkere skadelig programvare.

  • Brudd på immaterielle rettigheter. Utdataene fra GPT kan inneholde bilder eller annet materiale opprettet av en annen person eller organisasjon. Før du publiserer noe som er opprettet av kunstig intelligens, må du bekrefte at organisasjonen har rettigheter til innholdet, og sitere på riktig måte.

  • Ineffektive spørsmål. Å få god utdata fra GPT krever et godt strukturert spørsmål. Det kan kreve en læringsprosess og prøving og feiling å lage et spørsmål som gir deg resultatene du håper på.

  • Ugjennomtrengelighet. Siden GPT er bygd ved hjelp av en dyplæringsmodell, er det vanskelig å vite hvordan den kommer opp med svarene, noe som er en annen grunn til å se nøye gjennom utdataene før du bruker dem.

Vanlige brukstilfeller for GPT

GPT-modeller kan utføre et bredt spekter av oppgaver, og organisasjoner finner stadig nye måter å bruke dem på i organisasjonene sine. Her er noen ting du kan prøve:

Innholdsproduksjon. Bruk GPT til å hjelpe deg med å skrive tekst, generere memer og produsere bilder.

Chatroboter og samtaleagenter. Fordi GPT kan forstå og svare på naturlig språk, er det et flott verktøy for chatroboter. 

Oversettelse av språk. GPT gjør en god jobb med å oversette språk, selv om det alltid er best å dobbeltsjekke at det er riktig, med en morsmålsbruker før du legger det ut på nettstedet eller andre offentlige områder.

Sentimentanalyse. GPT kan hjelpe deg med å analysere kundevurderinger, innlegg på sosiale medier eller annen tekst for å forstå hva folk føler om varemerket, produktene og tjenestene dine.

Anbefalinger. Før en stor reise bør du vurdere å be GPT om å anbefale restauranter, hoteller og steder å besøke. Med de riktige parameterne kan den hjelpe deg med å lage en liste over gode alternativer.

Oppslag. Siden GPT er flink til å oppsummere informasjon, er det også et flott verktøy når du vil slå opp et tema. Det kan bidra til å redusere antall nettsteder, rapporter og andre dokumenter som du må se gjennom for å finne det du leter etter. Bare pass på å be om kilder, slik at du kan bekrefte informasjonen du får.

Møte- og dokumentoppsummering. GPT kan spare deg mye tid ved å gi sammendrag av møter eller lange dokumenter.

Å lage kode. GPT kan mange dataspråk og kan generere relevante kodesnutter eller forklare, på et enkelt språk, hva koden gjør.

Dataanalyse. Avdekk trender og viktige innsikter i store datasett ved hjelp av GPT.

Fremtiden til GPT

OpenAI fortsetter å gjøre store investeringer i GPT. GPT-4o ble utgitt i 2024. o-en i navnet står for omni fordi modellen kan behandle og generere lyd, tekst og visuelle elementer. GPT-4o mini er en mindre modell som støtter tekst og lyd. Det fungerer bedre enn tidligere GPT-modeller, for eksempel GPT-3.5, men er mer kostnadseffektiv.

Og du kan fortsette å forvente forbedringer i modelleffektivitet og -funksjoner, for eksempel:
 
  • Større modeller med bedre ytelse. Fremtidige versjoner av GPT vil sannsynligvis bli enda større og opplært på flere parametere, slik at de kan forstå og generere kontekst med større nyanse og kompleksitet.

  • Større grad av finjustering og tilpassing. Det vil være mer avanserte teknikker for finjustering av modeller til bestemte domener eller bransjer, noe som forbedrer evnen til å generere relevant og nøyaktig innhold som er skreddersydd for bestemte felt. Enkeltpersoner vil også kunne tilpasse modellen etter behov.

  • Bedre kontekstuell forståelse. Fremskritt innen forståelse og håndtering av avhengigheter med lang rekkevidde vil hjelpe modeller med å gi mer presise svar som passer til konteksten.

  • Mer avanserte multimodale funksjoner. Modeller vil bli bedre til å forstå og generere innhold basert på ulike inndata, for eksempel tekst, bilder og lyd.

  • Enklere å forklare og tolke. Det vil bli gjort tiltak for å gjøre beslutningsprosessene til GPT-modeller mer gjennomsiktige, noe som gir innsikt i hvordan de genererer svar og begrunnelse bak utdataene.

  • Utvikling av etisk og ansvarlig KI. Pågående forskning og utvikling vil fokusere på å redusere bias i GPT-modeller for å sikre mer likeverdig og rettferdig utdata. Forbedrede metoder for å oppdage og redusere skadelig innhold, feilinformasjon og upassende utdata vil være en prioritet for å sikre ansvarlig bruk av teknologien.
Ressurser

Mer informasjon om Microsoft KI

En kvinne med en brun jakke som jobber på en datamaskin
Utdanning

Kom raskt i gang med tech-karrieren

Oppdag ressurser som vil hjelpe deg med å forbedre programmeringsferdighetene dine og finne en jobb innen kunstig intelligens.
Mer informasjon
To personer som diskuterer noe mens de bruker en datamaskin på et kontor
Azure-ressurser

Få mest mulig ut av Azure-tjenestene dine

Lær hvordan du effektivt bruker Azure-tjenester med en rekke verktøy, for eksempel videoer, kodesnutter og tekniske dokument.
Mer informasjon
To personer som diskuterer noe mens de smiler og holder et nettbrett
Microsoft Learn

Hold deg oppdatert med de siste innen kunstig intelligens

Utforsk de nyeste trendene og opplæringene innen kunstig intelligens.
Mer informasjon

Vanlige spørsmål

  • GPT er en generativ modell for kunstig intelligens som bruker dyplæring til å tolke og produsere menneskelignende tekst, bilder og lyder.
  • Transformer-arkitekturen er et nevralt nettverk med dyplæring som gjør det mulig for modeller for kunstig intelligens som GPT å tolke naturlig språk og generere original tekst, bilder og lyder. Den gjør dette ved å analysere ulike komponenter i inndata og deres relasjon til hverandre for å kode kontekst og mening. Dette gjør det mulig å forutse hva som kommer i en tekstblokk, et bilde eller en lyd.
  • GPT er en modell for kunstig intelligens som bruker dyplæring til å tolke menneskelignende tekst, bilder og lyder for å generere nytt innhold, levere dataanalyse eller oppsummere informasjon. Den utfører disse og andre oppgaver effektivt fordi det ble trent med massive datasett som bruker hundrevis av milliarder parametere. Forhåndstrent betyr at den ble trent på disse dataene før den ble utgitt for offentligheten.