This is the Trace Id: d81566d92854d64a99c8f1fcd079157e
Overslaan naar hoofdinhoud
Azure

Wat is een GPT?

Ontdek hoe AI-modellen gebouwd op de generative pre-trained transformer (GPT) menselijke inhoud interpreteren en creëren.
Verken AI-services Aan de slag met Azure

De rol van GPT in AI

GPT staat voor generative pre-trained transformer en is een serie van neurale netwerkmodellen die gegevens analyseren en menselijke tekst, afbeeldingen en geluiden interpreteren en produceren. Mensen en organisaties gebruiken GPT om lange teksten en Vergade­ringen samen te vatten, teksten te vertalen, geschreven communicatie te creëren, code te schrijven, afbeeldingen te genereren en vragen te beantwoorden in de toon van een gesprek.

Belangrijke punten

  • GPT is een deep learning neuraal netwerk dat prompts analyseert die bestaan uit natuurlijke taal, afbeeldingen of geluiden om de best mogelijke reactie te voorspellen.
  • Door het voorspellingsproces meerdere keren te herhalen, kan GPT menselijke inhoud maken en lange gesprekken voeren.
  • GPT is gebaseerd op de transformatorarchitectuur die de betekenis van inhoud interpreteert door woorden, afbeeldingen en geluiden om te zetten in wiskunde.

  • GPT is effectief omdat het is getraind op enorme datasets, waaronder grote tekstcorpora.

  • GPT transformeert de manier waarop mensen dingen voor elkaar krijgen door onderzoek te vereenvoudigen, werkdruk te verminderen, het schrijven van tekst en computercode te versnellen en creativiteit te stimuleren.

  • Enkele GPT-gebruikscases zijn chatbots, contentcreatie, sentimentanalyse, computercode schrijven, gegevensanalyse en het samenvatten van Vergade­ringen.

  • OpenAI blijft investeren in GPT en in de toekomst kunnen organisaties betere output, meer transparantie, minder bias en grotere nauwkeurigheid verwachten.

Wat GPT is en hoe het werkt

GPT is een deep learning neuraal netwerk dat prompts bestaande uit natuurlijke taal, afbeeldingen of geluiden analyseert om de best mogelijke reactie te voorspellen. Hiervoor wordt het getraind met enorme datasets met honderden miljarden parameters. GPT gebruikt het geleerde voor het afwegen van het belang van verschillende componenten in een reeks, zoals woorden in een zin of delen van beelden of geluiden. De weging maakt het mogelijk om relevantie en context af te leiden, zodat inhoud kan worden gegenereerd die zinvol is met betrekking tot de prompt.

Geschiedenis van GPT

In 2018 bracht OpenAI de eerste generatie van GPT gebouwd op die architectuur uit. GPT-1 werd getraind op meer dan 1,5 miljard parameters en kan tekst genereren, vragen beantwoorden en tekst vertalen en samenvatten, maar heeft moeite om context te begrijpen en met lange stukken tekst. 

Sindsdien heeft OpenAI elke paar jaar een nieuwe versie van GPT uitgebracht, elk getraind op opeenvolgend grotere datasets. Met elke release verbetert de technologie haar vermogen om context te begrijpen en vloeiend en samenhangend te schrijven. Het blijft nieuwe vaardigheden toevoegen, zoals het maken van computercode, het uitvoeren van taken met weinig of geen voorbeelden en het analyseren van grote hoeveelheden gegevens. 

Overzicht van training

Om effectief te zijn, moet GPT een groot aantal prompts en verzoeken kunnen analyseren en interpreteren. Het bereidt zich hierop voor door te trainen op enorme datasets, waaronder grote tekstcorpora, met behulp van unsupervised deep learning, een subset van machine learning. Bij unsupervised learning leert het model zichzelf om patronen te vinden in ongelabelde gegevens zonder menselijke begeleiding. GPT maakt gebruik van Computer Vision om objecten en personen in afbeeldingen te identificeren en te begrijpen.

GPT kan ook worden getraind voor zeer specifieke scenario's, bijvoorbeeld voor een branche zoals het bankwezen of de juridische sector. In deze gevallen wordt gebruik gemaakt van supervised leren, wat betekent dat trainingsgegevens door mensen worden gelabeld.

Basisarchitectuur van GPT

GPT is gebaseerd op de transformatorarchitectuur, die gebruikmaakt van het mechanisme voor zelf-aandacht om verschillende onderdelen van een prompt en hun relatie tot elkaar te analyseren om context en betekenis te interpreteren. Het woord 'wolk' kan bijvoorbeeld verwijzen naar gecondenseerde damp in de lucht of, zoals in cloud computing, een technologieplatform. Personen en GPT bepalen welke versie van het woord geschikt is door de betekenis van de andere omringende woorden in een zin of alinea te evalueren.

De transformatorarchitectuur kan dit doen door woorden en hun betekenis om te zetten in wiskunde. Tekst, afbeeldingen en geluiden worden opgesplitst in kleinere delen, tokens genoemd. Aan de tokens wordt een vector toegewezen, die de betekenis codeert. De gecodeerde vectoren, die insluitingen worden genoemd, worden vervolgens door een aandachtsblok gestuurd waar ze informatie uitwisselen en de vectoren waar nodig bijwerken. Zodra GPT de betekenis van de prompt heeft bepaald, produceert het een voorspelling in de vorm van een waarschijnlijkheidsdistributie en suggereert het het volgende woord, beeld of geluid in de reeks. Door dit proces steeds opnieuw te herhalen, kan het lange passages schrijven of een gesprek voeren.

Belangrijkste onderdelen

De architectuur bestaat uit twee delen:

  • Coderingsprogramma. Het coderingsprogramma is het onderdeel van het systeem dat tekst, afbeeldingen en geluiden opsplitst in wiskundige insluitingen. Aan elke insluiting wordt een gewicht toegewezen, dat aangeeft hoe relevant het is voor de context en betekenis. De insluitingen worden vervolgens met elkaar vergeleken met behulp van het mechanisme voor zelf-aandacht om hun betekenis verder te verfijnen.

  • Decoder. De decoder gebruikt de vectoren en gewichten om mogelijke uitvoer te bepalen en de beste optie te voorspellen. Omdat de meest recente versies van GPT zijn getraind op zoveel gegevens, zijn ze behoorlijk goed geworden in het gebruik van dit proces om vloeiende en samenhangende tekst te produceren. 

De voordelen en uitdagingen van GPT

GPT kan de manier waarop jij en je organisatie werken transformeren, zodat je tijd en geld kunt besparen. Maar het gebruik van deze technologie zonder voorzorgsmaatregelen brengt ook risico's met zich mee. Het is essentieel om de informatie die je krijgt van GPT of een ander AI-systeem altijd zorgvuldig te controleren om te bevestigen dat deze nauwkeurig en integer is.

Voordelen

 
  • Vereenvoudig onderzoek. GPT kan het internet en/of andere gegevensbronnen doorzoeken en een overzicht geven van wat er is gevonden inclusief bijbehorende bronnen, indien gevraagd.

  • Verbeter computercode. Ontwikkelaars gebruiken GPT om ze te helpen bij het schrijven van nieuwe code of het vereenvoudigen van wat ze al hebben geschreven.

  • Schrijf sneller. Een van de populairste manieren om GPT te gebruiken, is als hulpmiddel bij schrijven. Het kan snel veel informatie synthetiseren en rapporten, blogposts, e-mailberichten en ander geschreven materiaal produceren.

  • Verminder tijdrovende werkzaamheden. GPT kan dingen doen zoals Vergade­ringen samenvatten, tekst vertalen en vragen beantwoorden, zodat jij meer tijd kunt besteden aan meer impactvolle taken.

  • Stimuleer creativiteit. Naast het schrijven van poëzie kan GPT snel veel verschillende ideeën genereren, waardoor het een uitstekend hulpmiddel is om te brainstormen. 

  • Personaliseer voor jouw bedrijf. GPT kan worden getraind om te voldoen aan de unieke behoeften van verschillende organisaties en branches.

Uitdagingen

 
  • Bevooroordeeldheid. Zoals alle AI-modellen die vertrouwen op door mensen gecreëerde gegevens, kunnen de vooroordelen inherent in die gegevens worden weerspiegeld in de GPT-uitvoer. AI-modellen kunnen bijvoorbeeld aannemen dat bepaalde rollen in de samenleving, zoals die van wetenschapper, alleen door mannen worden vervuld omdat de meeste historische gegevens over mannelijke wetenschappers gaan. 

  • Onnauwkeurigheden. Omdat GPT uitvoer genereert op basis van een voorspelling, is dit niet altijd juist. Vragen om naar bekende materialen te verwijzen of GPT trainen in de knowledge base van je organisatie kan helpen, maar het werk moet altijd door een mens op nauwkeurigheid worden gecontroleerd.

  • Cyberbeveiliging. Kwaadwillenden gebruiken GPT- en andere AI-modellen om overtuigende phishing-e-mails te maken, malware te ontwikkelen en organisaties te analyseren op zoek naar kwetsbaarheden. Het trainen van werknemers om phishing-e-mailberichten te herkennen kan helpen het risico voor je organisatie te verlagen. Het is ook belangrijk om cyberbeveiligingsoplossingen te implementeren die afwijkingen kunnen detecteren en malware kunnen blokkeren.

  • Schendingen van intellectueel eigendom. De uitvoer van GPT kan afbeeldingen of kopieën bevatten die door een andere persoon of organisatie zijn gemaakt. Voordat je iets publiceert dat door AI is gemaakt, moet je controleren of je organisatie rechten heeft op de inhoud en citaten op de juiste manier gebruiken.

  • Ineffectieve prompts. Voor een goede uitvoer van GPT is een goed gestructureerde prompt nodig. Het kan training en meerdere keren vallen en opstaan vergen om een prompt te ontwikkelen die de resultaten oplevert waar je op hoopt.

  • Ondoordringbaarheid. Omdat GPT is gebouwd met behulp van een deep learning-model, is het moeilijk om te weten hoe de antwoorden tot stand komen. Dit is nog een reden om de uitvoer zorgvuldig te controleren voordat je deze gebruikt.

Veelvoorkomende gebruiksvoorbeelden voor GPT

GPT-modellen kunnen een breed scala aan taken uitvoeren en organisaties blijven nieuwe manieren vinden om ze in hun organisaties te gebruiken. Hier zijn enkele dingen die je kunt proberen:

Contentcreatie. Gebruik GPT om je te helpen bij het schrijven van content, het genereren van memes en het produceren van afbeeldingen.

Chatbots en gespreksagents. Omdat GPT natuurlijke taal kan begrijpen en hierin kan reageren, is het een uitstekend hulpmiddel voor chatbots. 

Vertaling. GPT levert goed werk in het vertalen van talen, hoewel het altijd het beste is om de nauwkeurigheid te laten bevestigen door een moedertaalspreker voordat je het op je website of een andere openbare ruimte plaatst.

Gevoelsanalyse. GPT kan je helpen bij het analyseren van klantbeoordelingen, berichten op sociale media of andere tekst om te begrijpen hoe mensen over je merk, producten en services denken.

Aanbevelingen. Voordat je een grote reis maakt, kun je GPT vragen om restaurants, hotels en bezienswaardigheden aan te raden. Met de juiste parameters kan GPT je helpen door een lijst met goede opties op te stellen.

Onderzoek. Omdat GPT goed is in het samenvatten van informatie, is het ook een uitstekend onderzoekshulpprogramma. Het kan helpen om het aantal websites, rapporten en andere documenten die je moet bekijken om te vinden wat je zoekt terug te dringen. Zorg er wel voor dat je om bronnen vraagt, zodat je de informatie die je krijgt kunt valideren.

Samenvatten van Vergade­ringen en documenten. GPT kan je veel tijd besparen door samenvattingen te maken van Vergade­ringen of lange documenten.

Code maken. GPT kent veel computertalen en kan relevante stukjes code genereren of in gesprekstaal uitleggen wat de code doet.

Gegevensanalyse. Ontdek trends en belangrijke inzichten in grote gegevenssets met behulp van GPT.

De toekomst van GPT

OpenAI blijft grote investeringen doen in GPT. GPT-4o is uitgebracht in 2024. De 'o' in de naam staat voor omni omdat het model audio, tekst en afbeeldingen kan verwerken en genereren. GPT-4o mini is een kleiner model dat tekst en audio ondersteunt. Het presteert beter dan eerdere GPT-modellen zoals GPT-3.5, maar is rendabeler.

Je kunt verbeteringen in modelefficiëntie en -capaciteiten blijven verwachten, zoals:
 
  • Grotere modellen met betere prestaties. Toekomstige iteraties van GPT zijn waarschijnlijk nog groter en getraind op meer parameters, zodat ze context met meer nuance en complexiteit kunnen begrijpen en genereren.

  • Betere afstemming en aanpassing. Er zullen geavanceerdere technieken komen om modellen af te stemmen op specifieke domeinen of industrieën, waardoor ze beter in staat zijn om relevante en accurate inhoud te genereren die is afgestemd op bepaalde gebieden. Personen zullen het model ook kunnen aanpassen aan hun behoeften.

  • Beter contextueel begrip. Vooruitgang in het begrijpen en beheren van afhankelijkheden voor lange bereiken helpt modellen om nauwkeurigere en contextueel geschikte antwoorden te bieden.

  • Geavanceerdere multimodale mogelijkheden. Modellen zullen beter worden in het begrijpen en genereren van inhoud op basis van variërende invoer, zoals tekst, afbeeldingen en audio.

  • Verbeterde uitlegbaarheid en interpreteerbaarheid. Er zullen inspanningen worden geleverd om de besluitvormingsprocessen van GPT-modellen transparanter te maken en inzicht te geven in hoe ze antwoorden genereren en de logica achter hun uitvoer.

  • Ethische en verantwoorde AI-ontwikkeling. Doorlopend onderzoek en ontwikkeling zal zich richten op het verminderen van vooroordelen in GPT-modellen om evenwichtigere en eerlijkere uitvoer te garanderen. Verbeterde methoden voor het detecteren en beperken van schadelijke inhoud, onjuiste informatie en ongepaste uitvoer zullen een prioriteit zijn om een verantwoordelijk gebruik van de technologie te garanderen.
Resources

Meer informatie over Microsoft AI

Een vrouw in een bruine jas die op een laptop werkt
Onderwijs

Meteen goed uit de startblokken voor een technische carrière

Ontdek bronnen die je helpen je programmeervaardigheden te verbeteren en een baan te vinden in AI.
Meer informatie
Twee mensen bespreken iets met behulp van desktop in een kantoorruimte
Azure-resources

Haal het meeste uit je Azure-services

Leer hoe je Azure-services effectief kunt gebruiken met een scala aan hulpprogramma's, zoals video's, codefragmenten en whitepapers.
Meer informatie
Twee lachende personen die iets bespreken met een tablet
Microsoft Learn

Blijf op de hoogte van het laatste nieuws over AI

Verken de nieuwste trends en trainingen in AI.
Meer informatie

Veelgestelde vragen

  • GPT is een generatief AI-model dat gebruikmaakt van deep learning om menselijke tekst, afbeeldingen en geluiden te interpreteren en te produceren.
  • De transformatorarchitectuur is een deep learning neuraal netwerk waarmee AI-modellen zoals GPT natuurlijke taal kunnen interpreteren en originele tekst, afbeeldingen en geluiden kunnen genereren. Dit wordt gedaan door verschillende onderdelen van een invoer en hun relatie tot elkaar te analyseren om context en betekenis te coderen. Hierdoor kan het voorspellen wat er volgt in een blok tekst, afbeelding of geluid.
  • GPT is een AI-model dat gebruikmaakt van deep learning om menselijke tekst, afbeeldingen en geluiden te interpreteren om nieuwe inhoud te genereren, gegevensanalyses te bieden of informatie samen te vatten. Deze en andere taken worden effectief uitgevoerd omdat het model is getraind met enorme gegevenssets met behulp van honderden miljarden parameters. Voorgetraind betekent dat het model is getraind op deze gegevens voordat ze werden vrijgegeven voor het publiek.