This is the Trace Id: bdb06aaceb08a242b34f3b24ffbd7f60
Перейти к основному контенту
Azure

Что такое GPT?

Узнайте, как модели ИИ, построенные на основе предварительно обученного генеративного трансформера (GPT), интерпретируют и создают контент, похожий на человеческий.
Подробнее о службах искусственного интеллекта Начать работу с Azure

Роль GPT в ИИ

GPT расшифровывается как генеративный предварительно обученный трансформер и представляет собой семейство моделей нейронных сетей, которые анализируют данные, интерпретируют и создают текст, изображения и звуки, похожие на человеческие. Люди и организации используют GPT для обобщения длинных текстов и собраний, перевода языков, создания письменного общения, написания кода, создания изображений и ответов на вопросы в разговорном тоне.

Ключевые выводы

  • GPT — это нейронная сеть глубокого обучения, которая анализирует запросы, состоящие из естественного языка, изображений или звуков, чтобы предсказать наилучший возможный ответ.
  • Повторяя процесс прогнозирования несколько раз, GPT может создавать контент, похожий на человеческий, и участвовать в длительных разговорах.
  • GPT основан на архитектуре трансформера, которая интерпретирует смысл контента, превращая слова, изображения и звуки в математику.

  • GPT эффективен, потому что он обучается на больших наборах данных, включая большие коллекции текстов.

  • GPT меняет то, как люди выполняют свои задачи, упрощая исследования, сокращая объем рутинной работы, ускоряя процесс написания слов и компьютерного кода, а также повышая креативность.

  • Несколько вариантов использования GPT — это чат-боты, создание контента, анализ тональности, создание компьютерного кода, анализ данных и сводки собраний.

  • OpenAI продолжает инвестировать в GPT, и в будущем организации могут ожидать лучших результатов, большей прозрачности, меньшей предвзятости и большей точности.

Что такое GPT и как он работает

GPT — это нейронная сеть глубокого обучения, которая анализирует запросы, состоящие из естественного языка, изображений или звуков, чтобы предсказать наилучший возможный ответ. Для этого его обучают на огромных наборах данных, используя сотни миллиардов параметров. GPT подразумевает обучение взвешиванию важности различных компонентов в последовательности, таких как слова в предложении или части изображений или звуков. Взвешивание позволяет ему делать выводы о релевантности и контексте, чтобы генерировать контент, который имеет смысл в соответствии с запросом.

История GPT

В 2018 году OpenAI выпустила первое поколение GPT, построенного на этой архитектуре. GPT-1 был обучен на более чем 1,5 миллиардах параметров и может генерировать текст, отвечать на вопросы, переводить языки и обобщать текст, но ему трудно понять контекст и сложно работать с длинными отрывками текста. 

С тех пор каждые несколько лет OpenAI выпускает новую версию GPT, каждая из которых обучена на все более крупных наборах данных. С каждым выпуском технология совершенствует свою способность понимать контекст и писать бегло и связно. Она продолжает пополняться новыми навыками, такими как создание компьютерного кода, выполнение задач с небольшим количеством примеров или без них, а также анализ огромных объемов данных. 

Обзор обучения

Чтобы быть эффективным, GPT должен уметь анализировать и интерпретировать огромное количество запросов и предложений. Он готовится к этому, тренируясь на огромных массивах данных, включая большие текстовые коллекции, используя глубокое обучение без контроля, подмножество машинного обучения. При неконтролируемом обучении модель учится находить закономерности в неразмеченных данных без руководства со стороны человека. GPT использует компьютерное зрение для идентификации и понимания объектов и людей на изображениях.

GPT также можно обучать по очень специфическим сценариям, например, для какой-либо отрасли, к примеру, банковской или юридической. В этих случаях используется контролируемое обучение, что означает, что обучающие данные помечаются людьми.

Базовая архитектура GPT

GPT построен на архитектуре трансформера, которая использует механизм самовнимания для анализа различных компонентов подсказки и их взаимосвязи друг с другом для интерпретации контекста и значения. Например, слово "облако" может означать конденсированный пар в небе или, как в облачных вычислениях, технологическую платформу. Люди и GPT определяют, какой вариант слова подходит, оценивая значение других слов, окружающих его в предложении или абзаце.

Архитектура трансформера способна делать это, превращая слова и их значение в математику. Он разбивает текст, изображения и звуки на более мелкие части, называемые токенами. Токенам присваивается вектор, в котором закодирован смысл. Закодированные векторы, называемые внедрениями, затем отправляются через блок внимания, где они обмениваются информацией и вносят изменения в векторы по мере необходимости. После того как GPT определит значение запроса, он создает прогноз в виде распределения вероятностей и предлагает следующее слово, изображение или звук в последовательности. Повторяя этот процесс снова и снова, он может писать длинные отрывки или поддерживать разговор.

Ключевые компоненты

Архитектура состоит из двух частей:

  • Кодировщик. Кодировщик — это часть системы, которая разбивает текст, изображения и звуки на математические внедрения. Каждому внедрению присваивается вес, который говорит о том, насколько оно соответствует контексту и значению. Затем внедрения сравниваются друг с другом с помощью механизма самовнимания для дальнейшего уточнения их значения.

  • Декодер. Декодер использует векторы и веса для определения возможных выходных данных и прогнозирования наилучших из них. Поскольку самые последние версии GPT были обучены на большом количестве данных, они довольно хорошо научились использовать этот процесс для написания беглого и связного текста. 

Преимущества и сложности GPT

GPT может изменить то, как вы и ваша организация работаете, помогая вам экономить время и деньги. Но есть и риски при использовании этой технологии без продуманных ограничений. Очень важно всегда тщательно проверять информацию, которую вы получаете от GPT или любой другой системы искусственного интеллекта, чтобы подтвердить ее точность и этичность.

Преимущества

 
  • Упрощение исследований. GPT может провести поиск в интернете и/или других источниках данных и по запросу предоставить краткую информацию о найденных материалах и источниках.

  • Усовершенствование компьютерного кода. Разработчики используют GPT, чтобы помочь им написать новый код или упростить то, что они уже написали.

  • Писать быстрее. Один из самых популярных способов использования GPT — в качестве инструмента для написания. Он может быстро синтезировать большой объем информации и разрабатывать отчеты, посты в блогах, электронные письма и другие письменные материалы.

  • Уменьшение объема работы. GPT может подводить итоги собраний, переводить с/на языки и отвечать на вопросы, что позволяет вам тратить больше времени на более важные задачи.

  • Повышение творческого потенциала. Помимо написания стихов, GPT может быстро генерировать множество различных идей, что делает его отличным инструментом для мозгового штурма. 

  • Настройка под свой бизнес. GPT может быть обучен в соответствии с уникальными потребностями различных организаций и отраслей.

Сложности

 
  • Предвзятость. Как и во всех моделях искусственного интеллекта, которые опираются на данные, созданные человеком, предвзятость, присущая этим данным, может попасть в результаты GPT. Например, модели ИИ могут предполагать, что определенные роли в обществе, например ученый, выполняются только мужчинами, поскольку большинство исторических данных посвящено ученым мужского пола. 

  • Неточности. Поскольку GPT генерирует выходные данные на основе прогноза, они не всегда верны. Если вы попросите его ссылаться на известные материалы или обучите его работе на базе знаний вашей организации, это может помочь, но человек всегда должен проверять работу на точность.

  • Кибербезопасность. Злоумышленники используют GPT и другие модели искусственного интеллекта для создания убедительных фишинговых писем, разработки вредоносного ПО и анализа организаций на предмет уязвимостей. Обучение сотрудников распознаванию фишинговых писем поможет снизить риск для вашей организации. Также важно внедрить решения по кибербезопасности, способные обнаруживать аномалии и блокировать вредоносное ПО.

  • Нарушения прав интеллектуальной собственности. Выходные данные GPT могут включать изображения или копии, созданные другим человеком или организацией. Прежде чем публиковать что-либо, созданное искусственным интеллектом, убедитесь, что ваша организация имеет права на контент, и используйте ссылки соответствующим образом.

  • Неэффективные запросы. Для получения качественного результата от GPT требуется хорошо структурированный запрос. Могут потребоваться обучение и использование метода проб и ошибок, чтобы разработать запрос, который принесет вам те результаты, на которые вы рассчитываете.

  • Непрозрачность. Поскольку GPT построен с использованием модели глубокого обучения, трудно понять, как он генерирует свои ответы, что является еще одной причиной для тщательного анализа его результатов перед использованием.

Распространенные случаи использования GPT

Модели GPT могут выполнять широкий спектр задач, и организации продолжают находить новые способы их использования в своих организациях. Вот несколько вещей, которые стоит попробовать:

Создание контента. Используйте GPT для написания текстов, создания мемов и изображений.

Чат-боты и агенты бесед. Поскольку GPT может понимать и отвечать на естественном языке, это отличный инструмент для чат-ботов. 

Перевод с одного языка на другой. GPT хорошо справляется с переводом языков, хотя всегда лучше подтвердить точность у носителя языка, прежде чем размещать его на своем сайте или в другом общедоступном пространстве.

Анализ тональности. GPT может помочь вам проанализировать отзывы клиентов, сообщения в социальных сетях или другой текст, чтобы понять, как люди относятся к вашей торговой марке, вашим продуктам и услугам.

Рекомендации. Перед большой поездкой подумайте о том, чтобы попросить GPT порекомендовать рестораны, отели и достопримечательности для посещения. При правильных параметрах он может помочь вам разработать список хороших вариантов.

Исследования. Поскольку GPT хорошо обобщает информацию, он также является отличным исследовательским инструментом. Это может помочь сократить количество веб-сайтов, отчетов и других документов, которые вам нужно просмотреть, чтобы найти то, что вы ищете. Просто не забудьте спросить об источниках, чтобы вы могли проверить полученную информацию.

Резюмирование собраний и документов. GPT может сэкономить массу времени, предоставляя резюме собраний или длинных документов.

Создание кода. GPT знает множество компьютерных языков и может генерировать соответствующие фрагменты кода или объяснять на разговорном языке, что код делает.

Анализ данных. С помощью GPT можно выявлять тенденции и ключевые идеи в больших наборах данных.

Будущее GPT

OpenAI продолжает делать большие инвестиции в GPT. GPT-4o был выпущен в 2024 году. Буква "o" в названии означает "omni", поскольку модель может обрабатывать и генерировать аудио, текст и визуальные материалы. GPT-4o mini — это модель меньшего размера, которая поддерживает текст и аудио. Она работает лучше, чем предыдущие модели GPT, такие как GPT-3.5, но является более экономичным.

Кроме того, можно ожидать повышения эффективности и возможностей модели, в частности:
 
  • Более крупные модели с лучшей производительностью. Будущие итерации GPT, вероятно, будут еще больше и обучены на большем количестве параметров, что позволит им понимать и создавать контекст с большим количеством нюансов и сложностей.

  • Улучшенная тонкая настройка и персонализация. Появятся более совершенные методы тонкой настройки моделей для конкретных областей или отраслей, что улучшит их способность генерировать релевантный и точный контент, адаптированный к конкретным областям. Индивидуальные пользователи также смогут настроить модель в соответствии со своими потребностями.

  • Лучшее распознавание контекста. Достижения в понимании и управлении долгосрочными зависимостями помогут моделям давать более точные и соответствующие контексту ответы.

  • Более продвинутые мультимодальные возможности. Модели научатся лучше понимать и создавать контент на основе различных входных данных, таких как текст, изображения и аудио.

  • Улучшенная объяснимость и интерпретируемость. Будут предприняты усилия для того, чтобы сделать процессы принятия решений по моделям GPT более прозрачными, что позволит понять, как они генерируют отклики и обоснование их результатов.

  • Разработка этичного и ответственного применения ИИ. Текущие исследования и разработки будут направлены на снижение предвзятости в моделях GPT для обеспечения более справедливых и честных результатов. Усовершенствованные методы обнаружения и смягчения последствий вредоносного контента, недостоверной информации и неприемлемых выходных данных будут приоритетом для обеспечения ответственного использования технологии.
Ресурсы

Подробнее об искусственном интеллекте Майкрософт

Женщина, работающая за ноутбуком, в коричневом пальто
Образование

Начните карьеру в сфере технологий с чистого листа

Откройте для себя ресурсы, которые помогут вам улучшить свои навыки программирования и найти работу в области искусственного интеллекта.
Подробнее
Два человека обсуждают что-то за рабочим столом в офисном помещении
Ресурсы Azure

Получите максимальную отдачу от своих служб Azure

Узнайте, как эффективно использовать службы Azure с помощью множества инструментов, таких как видео, фрагменты кода и технические документы.
Подробнее
Два человека с улыбающимися лицами обсуждают что-то, держа планшет
Microsoft Learn

Будьте в курсе последних достижений в области искусственного интеллекта

Ознакомьтесь с последними тенденциями и учебными курсами в области искусственного интеллекта.
Подробнее

Часто задаваемые вопросы

  • GPT — это генеративная модель искусственного интеллекта, которая использует глубокое обучение для интерпретации и создания текста, изображений и звуков, похожих на человеческие.
  • Архитектура трансформера представляет собой нейронную сеть с глубоким обучением, которая позволяет моделям искусственного интеллекта, таким как GPT, интерпретировать естественный язык и генерировать оригинальный текст, изображения и звуки. Это делается путем анализа различных компонентов входных данных и их взаимосвязи друг с другом для кодирования контекста и значения. Это позволяет предсказывать, что будет дальше в блоке текста, изображении или звуке.
  • GPT — это модель искусственного интеллекта, которая использует глубокое обучение для интерпретации текста, изображений и звуков, похожих на человеческие, с целью создания нового контента, анализа данных или обобщения информации. Он эффективно справляется с этими и другими задачами, потому что был обучен на огромных наборах данных с использованием сотен миллиардов параметров. Предварительное обучение означает, что он был обучен на этих данных до того, как он стал доступен пользователям.