This is the Trace Id: 9994d5766464df0beccd391a7925695d
Przejdź do głównej zawartości
Azure

Co to jest GPT?

Dowiedz się, jak modele sztucznej inteligencji oparte na wstępnie wytrenowanym transformatorze generatywnym (GPT) interpretują i tworzą zawartość podobną do ludzkiej.
Poznaj usługi AI Rozpoczynanie za pomocą platformy Azure

Rola GPT w sztucznej inteligencji

GPT to skrót od wstępnie wytrenowanego transformatora generatywnego i jest rodziną modeli sieci neuronowych, które analizują dane oraz interpretują i generują tekst, obrazy i dźwięki podobne do tworzonych przez człowieka. Osoby i organizacje używają narzędzia GPT do podsumowywania długiego tekstu i spotkań, tłumaczenia języków, tworzenia pisemnej komunikacji, pisania kodu, generowania obrazów i odpowiadania na pytania w tonie konwersacyjnym.

Kluczowe wnioski

  • GPT to sieć neuronowa uczenia głębokiego, która analizuje polecenia składające się z języka naturalnego, obrazów lub dźwięków w celu przewidywania najlepszej możliwej odpowiedzi.
  • Powtarzając wielokrotnie proces przewidywania, GPT może tworzyć zawartość podobną do tej tworzonej przez człowieka i angażować się w długie konwersacje.
  • GPT jest oparty na architekturze transformatora, która interpretuje znaczenie zawartości przez przekształcanie słów, obrazów i dźwięków w matematykę.

  • Technologia GPT jest efektywna, ponieważ jest trenowana na ogromnych zestawach danych, w tym na dużych korpusach tekstowych.

  • Technologia GPT zmienia sposób wykonywania zadań przez uproszczenie badań, zmniejszenie ilości bezproduktywnej pracy, przyspieszenie procesu pisania słów i kodu komputerowego oraz zwiększenie kreatywności.

  • Kilka przypadków użycia GPT to czatboty, tworzenie zawartości, analiza tonacji, tworzenie kodu komputerowego, analiza danych i podsumowania spotkań.

  • Firma OpenAI nadal inwestuje w GPT, a w przyszłości organizacje będą mogły oczekiwać lepszych danych wyjściowych, większej przejrzystości, mniejszej stronniczości i większej dokładności.

Co to jest GPT i jak działa

Technologia GPT to sieć neuronowa uczenia głębokiego, która analizuje polecenia składające się z języka naturalnego, obrazów lub dźwięków w celu przewidywania najlepszej możliwej odpowiedzi na podstawie interpretacji danych wejściowych. W tym celu model jest trenowany z użyciem ogromnych zestawów danych przy użyciu setek miliardów parametrów. GPT odwołuje się do tego uczenia w celu określania ważności różnych składników w sekwencji, takich jak wyrazy w zdaniu lub fragmenty obrazów lub dźwięków. Wyważenie umożliwia modelowi wywnioskowanie istotności i kontekstu, dzięki czemu może on generować zawartość, która ma sens w odniesieniu do polecenia.

Historia GPT

W 2018 r. firma OpenAI wydała pierwszą generację modelu GPT, która została zbudowana na bazie tej architektury. GPT-1 zostało wytrenowane na ponad 1,5 mld parametrów i może generować tekst, odpowiadać na pytania, tłumaczyć języki i podsumowywać tekst, ale ma trudności ze zrozumieniem kontekstu i zmaga się z długimi fragmentami tekstu. 

Od tego czasu co kilka lat firma OpenAI udostępnia nową wersję GPT, z których każda jest trenowana na kolejnych większych zestawach danych. Przy każdym wydaniu technologia poprawia swoją zdolność do rozumienia kontekstu oraz płynnego i spójnego pisania. W dalszym ciągu dodaje nowe umiejętności, takie jak tworzenie kodu komputerowego, wykonywanie zadań z niewielkimi przykładami lub bez nich oraz analizowanie ogromnych ilości danych. 

Omówienie trenowania

Aby zapewnić skuteczność, technologia GPT musi być w stanie analizować i interpretować wiele poleceń i żądań. Przygotowuje się do tego przez trenowanie na olbrzymich zestawach danych, w tym dużych korpusach tekstowych, przy użyciu nienadzorowanego uczenia głębokiego, podzbioru uczenia maszynowego. W nauczaniu bez nadzoru model uczy się samodzielnie znajdować wzorce w danych bez etykiet oraz bez wskazówek ze strony człowieka. Technologia GPT używa przetwarzania obrazów do identyfikowania i interpretacji obiektów oraz osób na obrazach.

Model GPT można również wytrenować pod kątem bardzo konkretnych scenariuszy, takich jak branża, np. bankowość lub prawo. W takich przypadkach używane jest uczenie nadzorowane, co oznacza, że dane do trenowania są oznaczane etykietami przez człowieka.

Podstawowa architektura GPT

Model GPT zbudowany na architekturze transformatora, która używa mechanizmu samouwagi do analizowania różnych składników polecenia i ich relacji między sobą w celu interpretacji kontekstu i znaczenia. Na przykład słowo „chmura” może odwoływać się do skondensowanej pary na niebie lub, jak w przypadku przetwarzania w chmurze, platformy technologicznej. Osoby i model GPT określają, która wersja wyrazu jest odpowiednia, oceniając znaczenie innych słów otaczających go w zdaniu lub w akapicie.

Architektura transformatora może to zrobić, przekształcając słowa i ich znaczenie w działania matematyczne. Dzieli tekst, obrazy i dźwięki na mniejsze części nazywane tokenami. Tokeny mają przypisany wektor, który koduje znaczenie. Zakodowane wektory, nazywane osadzaniami, są następnie wysyłane przez blok uwagi, w którym wymieniają informacje i odpowiednio aktualizują wektory. Gdy model GPT określi znaczenie polecenia, tworzy przewidywanie w postaci rozkładu prawdopodobieństwa i sugeruje następne słowo, obraz lub dźwięk w sekwencji. Powtarzając ten proces w kółko, może on pisać długie fragmenty lub prowadzić konwersację.

Główne składniki

Architektura składa się z dwóch części:

  • Kodera. Koder jest częścią systemu, który dzieli tekst, obrazy i dźwięki na osadzania matematyczne. Każde osadzanie ma przypisaną wagę, która informuje o tym, jak istotna jest dla kontekstu i znaczenia. Osadzania są następnie porównywane ze sobą przy użyciu mechanizmu samouwagi, aby jeszcze bardziej uściślić ich znaczenie.

  • Dekodera. Dekoder używa wektorów i wag do określenia możliwych danych wyjściowych i przewidywania najlepszych z nich. Ze względu na to, że najnowsze wersje modeli GPT zostały wytrenowane na tak dużej ilości danych, sprawdzają się dobrze w korzystaniu z tego procesu do pisania tekstu w sposób płynny i spójny. 

Korzyści i wyzwania wynikające z GPT

Model GPT ma potencjał, aby przekształcać własny sposób pracy jak i Twojej organizacji, pomagając zaoszczędzić czas i pieniądze. Istnieje jednak również ryzyko związane z używaniem tej technologii bez starannego zabezpieczenia. Niezwykle ważne jest, aby zawsze starannie sprawdzać informacje uzyskiwane z GPT lub dowolnego innego systemu sztucznej inteligencji, aby potwierdzić, że są dokładne i etyczne.

Korzyści

 
  • Uprość badania. Model GPT może przeszukać Internet i/lub inne źródła danych oraz przekazywać podsumowanie znalezionych informacji i źródeł, jeśli jest to wymagane.

  • Ulepszaj kod komputerowy. Deweloperzy używają modelu GPT, aby ułatwiać pisanie nowego kodu lub upraszczać to, co już zostało napisane.

  • Pisz szybciej. Jednym z najpopularniejszych sposobów korzystania z modelu GPT jest używanie go jako narzędzia do pisania. Może on szybko syntetyzować wiele informacji i tworzyć raporty, wpisy w blogu, wiadomości e-mail i inne pisane materiały.

  • Ograniczaj bezproduktywną pracę. Model GPT może wykonywać zadania, takie jak podsumowywanie spotkań, tłumaczenie języków i odpowiadanie na pytania, dzięki czemu możesz poświęcić więcej czasu na bardziej ważne zadania.

  • Wyzwalaj kreatywność. Oprócz pisania poezji model GPT może szybko generować wiele różnych pomysłów, dzięki czemu jest doskonałym narzędziem do przeprowadzania burzy mózgów. 

  • Dopasowuj do swojej firmy. Model GPT można wytrenować w celu spełnienia unikatowych potrzeb różnych organizacji i branż.

Wyzwania

 
  • Stronniczość. Podobnie jak wszystkie modele sztucznej inteligencji, które opierają się na danych utworzonych przez człowieka, stronniczość związana z danymi może powodować ich umieszczenie w danych wyjściowych GPT. Modele sztucznej inteligencji mogą na przykład zakładać, że niektóre role w społeczeństwach, takie jak naukowiec, są wykonywane tylko przez mężczyzn, ponieważ większość danych historycznych dotyczy naukowców płci męskiej. 

  • Nieścisłości. Ponieważ model GPT generuje dane wyjściowe na podstawie przewidywania, nie zawsze jest to poprawne. Prośba o odwołanie się do znanych materiałów lub wytrenowanie na podstawie bazy wiedzy organizacji może pomóc, ale człowiek powinien zawsze przeglądać pracę pod kątem dokładności.

  • Cyberbezpieczeństwo. Złośliwi aktorzy używają modelu GPT i innych modeli sztucznej inteligencji do tworzenia przekonywujących wiadomości e-mail wyłudzających informacje, opracowywania złośliwego oprogramowania i analizowania organizacji pod kątem luk w zabezpieczeniach. Szkolenie pracowników w celu rozpoznawania wiadomości e-mail wyłudzających informacje może pomóc ograniczyć czynnik ryzyka w organizacji. Ważne jest również, aby zaimplementować rozwiązania w zakresie cyberbezpieczeństwa, które mogą wykrywać anomalie i blokować złośliwe oprogramowanie.

  • Naruszenia własności intelektualnej. Dane wyjściowe z modelu GPT mogą zawierać obrazy lub kopię utworzoną przez inną osobę lub organizację. Przed opublikowaniem dowolnego materiału utworzonego przez sztuczną inteligencję potwierdź, że Twoja organizacja ma prawa do zawartości i odpowiednio użyj cytatów.

  • Nieefektywne polecenia. Uzyskanie dobrych danych wyjściowych z modelu GPT wymaga dobrze ustrukturyzowanego polecenia. Może być konieczne trenowanie lub uczenie metodą prób i błędów, aby opracować polecenie, które umożliwić uzyskać oczekiwane wyniki.

  • Niezrozumiałość. Ponieważ model GPT jest zbudowany przy użyciu modelu uczenia głębokiego, trudno jest stwierdzić, jak poradzi sobie z odpowiedziami, co jest kolejnym powodem, aby uważnie przejrzeć dane wyjściowe przed użyciem ich.

Typowe przypadki użycia technologii GPT

Modele GPT mogą wykonywać szeroki wachlarz zadań, a organizacje nadal znajdują nowe sposoby używania ich w swoich organizacjach. Oto kilka możliwości do wypróbowania:

Tworzenie zawartości.Użyj modelu GPT, aby ułatwić pisanie kopii, generowanie memów i tworzenie obrazów.

Czatboty i agenty do konwersacji. Ponieważ model GPT może rozumieć język naturalny i odpowiadać w takim języku, jest to doskonałe narzędzie dla czatbotów. 

Tłumaczenie językowe. Model GPT dobrze tłumaczy języki, chociaż zawsze najlepiej jest potwierdzić dokładność z rodzimym użytkownikiem danego języka przed opublikowaniem zawartości w witrynie internetowej lub w innej przestrzeni publicznej.

Analiza tonacji. Model GPT może ułatwić analizowanie recenzji klientów, wpisów w mediach społecznościowych lub innego tekstu, aby zrozumieć, jakie są odczucia osób w odniesieniu do Twojej marki, produktów i usług.

Rekomendacje. Przed ważną podróżą rozważ poproszenie modelu GPT o zaproponowanie restauracji, hoteli i atrakcji turystycznych do zwiedzania. Odpowiednie parametry mogą pomóc w opracowaniu listy dobrych opcji.

Badania. Ponieważ model GPT dobrze podsumowuje informacje, jest również doskonałym narzędziem do prowadzenia badań. Może pomóc w zmniejszeniu liczby witryn internetowych, raportów i innych dokumentów, które należy przejrzeć, aby znaleźć to, czego się szuka. Pamiętaj tylko, aby poprosić o źródła w celu uzyskania możliwości zweryfikowania uzyskanych informacji.

Podsumowywanie spotkań i dokumentów. Model GPT może zaoszczędzić dużo czasu, dostarczając podsumowania spotkań lub długich dokumentów.

Tworzenie kodu. Model GPT zna wiele języków komputerowych i może generować odpowiednie fragmenty kodu lub wyjaśniać w języku konwersacji, co dany kod wykonuje.

Analiza danych. Odkryj trendy i kluczowe szczegółowe informacje w dużych zestawach danych za pomocą modelu GPT.

Przyszłość technologii GPT

Firma OpenAI nadal inwestuje duże środki w technologię GPT. Model GPT-4o został wydany w 2024 r. Litera „o” w nazwie pochodzi od terminu omni, ponieważ model może przetwarzać i generować dźwięk, tekst i obiekty wizualne. GPT-4o mini to mniejszy model obsługujący tekst i dźwięk. Działa ona lepiej niż poprzednie modele GPT, takie jak GPT-3.5, ale jest bardziej oszczędny.

Możesz również nadal spodziewać się poprawy wydajności i możliwości modelu, takich jak:
 
  • Większe modele o lepszej wydajności. Przyszłe iteracje modeli GPT będą prawdopodobnie jeszcze większe i wytrenowane na podstawie większej liczby parametrów, co pozwoli im zrozumieć i generować kontekst z większą szczegółowością i złożonością.

  • Lepsze dostrojenie i dostosowanie. Będą dostępne bardziej zaawansowane techniki dostrajania modeli do określonych domen lub branż, co poprawi ich zdolność do generowania odpowiedniej i dokładnej zawartości dopasowanej do określonych dziedzin. Poszczególne osoby będą również mogły dostosować model do swoich potrzeb.

  • Lepsze rozumowanie kontekstowe. Postępy w zrozumieniu długoterminowych zależności i zarządzanie nimi pomogą modelom zapewnić bardziej precyzyjne i kontekstowo poprawne odpowiedzi.

  • Bardziej zaawansowane możliwości multimodalne. Modele będą lepiej rozumieć i generować zawartość na podstawie różnych danych wejściowych, takich jak tekst, obrazy i dźwięk.

  • Ulepszone możliwości objaśniania i interpretowania. Zostaną podjęte wysiłki w celu zwiększenia przejrzystości procesów podejmowania decyzji w modelach GPT, zapewniając szczegółowe informacje na temat sposobu generowania odpowiedzi i racjonalnych podstaw stojących za danymi wyjściowymi tych odpowiedzi.

  • Opracowywanie etycznej i odpowiedzialnej sztucznej inteligencji. Ciągłe badania i rozwój będą koncentrować się na zmniejszaniu stronniczości w modelach GPT, aby zapewnić bezstronne i przyzwoite dane wyjściowe. Ulepszone metody wykrywania i eliminowania szkodliwej zawartości, dezinformacji i nieodpowiednich danych wyjściowych będą priorytetem w celu zapewnienia odpowiedzialnego korzystania z technologii.
Zasoby

Dowiedz się więcej o sztucznej inteligencji firmy Microsoft

Kobieta pracująca na laptopie w brązowej marynarce
Edukacja

Szybko rozpocznij karierę w branży technologicznej

Odkrywaj zasoby, które pomogą Ci w doskonaleniu umiejętności programowania i znalezieniu pracy w obszarze sztucznej inteligencji.
Dowiedz się więcej
Dwie osoby omawiające coś podczas korzystania z komputera w biurze
Zasoby platformy Azure

Maksymalne wykorzystanie możliwości usług platformy Azure

Dowiedz się, jak efektywnie korzystać z usług platformy Azure za pomocą szeregu narzędzi, takich jak klipy wideo, fragmenty kodu i oficjalne dokumenty.
Dowiedz się więcej
Dwie osoby omawiające coś z uśmiechem na twarzy, które trzymają tablet
Microsoft Learn

Bądź na bieżąco z najnowszymi informacjami dotyczącymi sztucznej inteligencji

Poznaj najnowsze trendy i szkolenia w zakresie sztucznej inteligencji.
Dowiedz się więcej

Często zadawane pytania

  • GPT to model generatywnej sztucznej inteligencji, który używa uczenia głębokiego do interpretowania i tworzenia tekstu, obrazów i dźwięków podobnych do tych tworzonych przez człowieka.
  • Architektura transformatora to sieć neuronowa uczenia głębokiego, która umożliwia modelom sztucznej inteligencji, takim jak GPT, interpretowanie języka naturalnego i generowanie oryginalnego tekstu, obrazów i dźwięków. Wykonuje to, analizując różne składniki danych wejściowych i ich wzajemną relację w celu zakodowania kontekstu i znaczenia. Dzięki temu można przewidzieć, co będzie dalej w bloku tekstu, obrazie lub dźwięku.
  • GPT to model sztucznej inteligencji, który używa uczenia głębokiego do interpretowania tekstu, obrazów i dźwięków podobnych tych tworzonych przez człowieka w celu generowania nowej zawartości, dostarczania analizy danych lub podsumowywania informacji. Wykonuje te i inne zadania efektywnie, ponieważ został wytrenowany za pomocą ogromnych zestawów danych przy użyciu setek miliardów parametrów. Wstępnie wytrenowany oznacza, że model został wytrenowany na tych danych przed ich publicznym udostępnieniem.