This is the Trace Id: aace9e09559a3ba17b2d51747892ff8f
Gå till huvudinnehåll
Azure

Vad är en GPT?

Lär dig hur AI-modeller som bygger på GPT:n (generative pre-trained transformer) tolkar och skapar mänskligt innehåll.
Utforska AI-tjänster Kom igång med Azure

GPT-rollen i AI

GPT står för generativ förtränad transformerare och är en familj av neurala nätverksmodeller som analyserar data och tolkar och producerar mänsklig text, bilder och ljud. Personer och organisationer använder GPT för att sammanfatta lång text och möten, översätta språk, skapa skriftlig kommunikation, skriva kod, generera bilder och besvara frågor i en konversationston.

Viktiga lärdomar

  • GPT är ett neuralt djupinlärningsnätverk som analyserar uppmaningar som består av naturligt språk, bilder eller ljud för att förutsäga bästa möjliga svar.
  • Genom att upprepa förutsägelseprocessen flera gånger kan GPT skapa mänskligt innehåll och delta i långa konversationer.
  • GPT baseras på transformeringsarkitekturen som tolkar innehållets betydelse genom att omvandla ord, bilder och ljud till matematik.

  • GPT är effektivt eftersom det är tränat på enorma datamängder, inklusive stora text corpora.

  • GPT omvandlar hur människor får saker gjorda genom att förenkla forskning, minska upptaget arbete, påskynda processen med att skriva ord och datorkod och öka kreativiteten.

  • Några GPT-användningsfall är chattrobotar, skapande av innehåll, attitydanalys, skapande av datorkod, dataanalys och mötessammanfattningar.

  • OpenAI fortsätter att investera i GPT, och i framtiden kan organisationer förvänta sig bättre utdata, mer transparens, mindre bias och större noggrannhet.

Vad GPT är och hur det fungerar

GPT är ett djupinlärande neuralt nätverk som analyserar uppmaningar som består av naturligt språk, bilder eller ljud för att förutsäga bästa möjliga svar baserat på dess tolkning av indata. För att göra detta tränas den med enorma datauppsättningar med hundratals miljarder parametrar. GPT refererar till att lära sig att vikta vikten av olika komponenter i en sekvens, till exempel ord i en mening eller delar av bilder eller ljud. Med viktningen kan den härleda relevans och kontext så att den kan generera innehåll som är logiskt med prompten.

GPT-historik

2018 släppte OpenAI den första generationen GPT, som bygger på arkitekturen GPT-1 tränades på över 1,5 miljarder parametrar och kan generera text, svara på frågor, översätta språk och sammanfatta text, men det har svårt att förstå sammanhang och problem med långa textavsnitt. 

Med några års mellanrum sedan dess har OpenAI släppt en ny version av GPT som var och en tränats på efterföljande större datamängder. Med varje version förbättrar tekniken sin förmåga att förstå kontext och skriva smidigt och enhetligt. Den fortsätter att lägga till nya färdigheter, till exempel att skapa datorkod, utföra uppgifter med små eller inga exempel och analysera stora mängder data. 

Utbildningsöversikt

För att vara effektiv måste GPT kunna parsa och tolka en mängd uppmaningar och begäranden. Den förbereder sig för detta genom att träna på enorma datamängder, inklusive stora text corpora, med oövervakad djupinlärning, en delmängd av maskininlärning. I oövervakad inlärning lär sig modellen själv att hitta mönster i omärkta data utan vägledning från människor. GPT använder visuellt innehåll för att identifiera och förstå objekt och personer i bilder.

GPT kan också tränas för mycket specifika scenarier, till exempel för en bransch, till exempel bankväsende eller lag. I dessa fall används övervakad inlärning, vilket innebär att träningsdata märks av människor.

Grundläggande GPT-arkitektur

GPT bygger på transformeringsarkitekturen, som använder självuppdateringsmekanismen för att analysera olika komponenter i en prompt och deras relation till varandra för att tolka kontext och innebörd. Ordet “moln” kan till exempel referera till kondenserad ångor på himlen eller, som i molnbaserad databehandling, en teknikplattform. Personer och GPT avgör vilken version av ordet som är lämplig genom att utvärdera innebörden av de andra orden som omger det i en mening eller ett stycke.

Transformerararkitekturen kan göra detta genom att omvandla ord och deras betydelse till matematik. Den delar upp text, bilder och ljud i mindre delar som kallas token. Token tilldelas en vektor som kodar innebörden. De kodade vektorerna, som kallas inbäddningar, skickas sedan via ett åtgärdsblock där de utbyter information och uppdaterar vektorerna efter behov. När GPT har fastställt innebörden av prompten genererar den en förutsägelse i form av en sannolikhetsfördelning och föreslår nästa ord, bild eller ljud i sekvensen. Genom att upprepa den här processen om och omgående kan den skriva långa avsnitt eller föra vidare en konversation.

Nyckelkomponenter

Arkitekturen består av två delar:

  • Kodare. Kodaren är den del av systemet som delar upp text, bilder och ljud i matematiska inbäddningar. Varje inbäddning tilldelas en vikt som anger hur relevant den är för kontexten och innebörden. Inbäddningarna jämförs sedan med varandra med hjälp av självuppmärksamhetsmekanismen för att ytterligare förfina deras betydelse.

  • Avkodare. Avkodaren använder vektorerna och vikterna för att fastställa möjliga utdata och förutsäga den bästa. Eftersom de senaste versionerna av GPT har tränats på så mycket data har de blivit ganska bra på att använda den här processen för att skriva flytande och sammanhängande text. 

Fördelarna och utmaningarna med GPT

GPT har potential att förändra hur du och din organisation arbetar, vilket hjälper dig att spara tid och pengar. Men det finns också risker med att använda den här tekniken utan noggranna skyddsräcken. Det är viktigt att alltid noggrant granska den information du får från GPT eller något annat AI-system för att bekräfta att den är korrekt och etisk.

Fördelar

 
  • Förenkla forskning. GPT kan genomsöka Internet och/eller andra datakällor och ge en sammanfattning av vad det hittade och källor om det begärdes.

  • Förbättra datorkoden. Utvecklare använder GPT för att hjälpa dem att skriva ny kod eller förenkla det de redan har skrivit.

  • Skriv snabbare. Ett av de mest populära sätten att använda GPT är som skrivverktyg. Den kan snabbt syntetisera mycket information och utveckla rapporter, blogginlägg, e-postmeddelanden och annat skriftligt material.

  • Minska onödigt arbete. GPT kan göra saker som att sammanfatta möten, översätta språk och svara på frågor, vilket gör att du kan ägna mer tid åt mer effektfulla uppgifter.

  • Öka kreativiteten. Förutom att skriva dikter kan GPT snabbt generera många olika idéer, vilket gör det till ett bra verktyg för brainstorming. 

  • Anpassa efter ditt företag. GPT kan utbildas för att uppfylla unika behov hos olika organisationer och branscher.

Utmaningar

 
  • Partiskhet. Precis som alla AI-modeller som förlitar sig på data som skapats av människor kan de bias som är inbyggda i dessa data göra dem till GPT-utdata. AI-modeller kan till exempel förutsätta att vissa roller i samhället, till exempel forskare, bara utförs av män eftersom de flesta historiska data handlar om män. 

  • Felaktigheter. Eftersom GPT genererar utdata baserat på en förutsägelse är det inte alltid korrekt. Att be den referera till känt material eller träna det på organisationens kunskapsbas kan vara till hjälp, men en människa bör alltid granska arbetet för noggrannhet.

  • Cybersäkerhet. Dåliga aktörer använder GPT och andra AI-modeller för att skapa övertygande nätfiskemeddelanden, utveckla skadlig kod och analysera organisationer efter sårbarheter. Att utbilda anställda för att identifiera nätfiske-e-postmeddelanden kan minska organisationens risk. Det är också viktigt att implementera cybersäkerhetslösningar som kan identifiera avvikelser och blockera skadlig kod.

  • Brott mot immateriella rättigheter. Utdata från GPT kan innehålla bilder eller kopior som skapats av en annan person eller organisation. Innan du publicerar något som skapats av AI kontrollerar du att din organisation har rätt till innehållet och använder källhänvisningar på lämpligt sätt.

  • Ineffektiva uppmaningar. Att få bra utdata från GPT kräver en välstrukturerad prompt. Det kan krävas utbildning och utvärdering och fel för att utveckla en uppmaning som ger dig de resultat du hoppas på.

  • Obeständighet. Eftersom GPT skapas med hjälp av en djupinlärningsmodell är det svårt att veta hur den kommer med sina svar, vilket är en annan anledning till att granska dess utdata noggrant innan du använder den.

Vanliga GPT-användningsfall

GPT-modeller kan utföra en mängd olika uppgifter och organisationer fortsätter att hitta nya sätt att använda dem i sina organisationer. Här är några saker du kan prova:

Skapande av innehåll. Använd GPT för att skriva kopiera, generera memes och skapa bilder.

Chattrobotar och konversationsagenter. Eftersom GPT kan förstå och svara på naturligt språk är det ett bra verktyg för chattrobotar. 

Språköversättning. GPT gör ett bra jobb med att översätta språk, även om det alltid är bäst att bekräfta noggrannheten med en inbyggt talare innan du publicerar det på din webbplats eller på annat offentligt utrymme.

Attitydanalys. GPT kan hjälpa dig att analysera kundrecensioner, inlägg på sociala medier eller annan text för att förstå vad personer tycker om ditt varumärke, dina produkter och tjänster.

Rekommendationer. Innan en stor resa kan du be GPT att rekommendera restauranger, hotell och besök. Med rätt parametrar kan det hjälpa dig att utveckla en lista över bra alternativ.

Forskning. Eftersom GPT är bra på att sammanfatta information är det också ett bra forskningsverktyg. Det kan minska antalet webbplatser, rapporter och andra dokument som du behöver granska för att hitta det du letar efter. Se bara till att be om källor så att du kan verifiera den information du får.

Mötes- och dokumentsammanfattning. GPT kan spara mycket tid genom att tillhandahålla sammanfattningar av möten eller långa dokument.

Skapa kod. GPT känner till många datorspråk och kan generera relevanta kodfragment eller förklara vad koden gör på konversationsspråk.

Dataanalys. Upptäck trender och viktiga insikter i stora datamängder med hjälp av GPT.

Framtiden för GPT

OpenAI fortsätter att göra stora investeringar i GPT. GPT-4o släpptes 2024. “O” i namnet står för omni eftersom modellen kan bearbeta och generera ljud, text och visuellt objekt. GPT-4o mini är en mindre modell som stöder text och ljud. Det presterar bättre än tidigare GPT-modeller, till exempel GPT-3.5, men är mer kostnadseffektivt.

Och du kan fortsätta att förvänta dig förbättringar av modellens effektivitet och funktioner, till exempel:
 
  • Större modeller med bättre prestanda. Framtida iterationer av GPT kommer sannolikt att bli ännu större och tränas på fler parametrar, vilket gör att de kan förstå och generera kontext med större nyanser och komplexitet.

  • Bättre finjustering och anpassning. Det kommer att finnas mer avancerade tekniker för att finjustera modeller till specifika domäner eller branscher, vilket förbättrar deras förmåga att generera relevant och korrekt innehåll som är anpassat efter specifika fält. Enskilda personer kommer också att kunna anpassa modellen efter sina behov.

  • Bättre sammanhangsberoende förståelse. Framsteg inom förståelse och hantering av långa beroenden hjälper modeller att ge mer exakta och kontextuellt lämpliga svar.

  • Mer avancerade multimodala funktioner. Modeller blir bättre på att förstå och generera innehåll baserat på olika indata, till exempel text, bilder och ljud.

  • Förbättrad förklarings- och tolkningsbarhet. Vi kommer att göra beslutsprocesserna för GPT-modeller mer transparenta, vilket ger insikter om hur de genererar svar och logiken bakom deras utdata.

  • Etisk och ansvarsfull AI-utveckling. Pågående forskning och utveckling fokuserar på att minska bias i GPT-modeller för att säkerställa mer rättvis och rättvis utdata. Förbättrade metoder för att identifiera och begränsa skadligt innehåll, felaktig information och olämpliga utdata kommer att prioriteras för att säkerställa ansvarsfull användning av tekniken.
Resurser

Läs mer om Microsoft AI

En kvinna som arbetar på en bärbar dator med en brun rock
Utbildning

Rivstarta din tekniska karriär

Upptäck resurser som hjälper dig att förbättra dina programmeringskunskaper och hitta ett jobb inom AI.
Mer information
Två personer som diskuterar något med skrivbord i ett kontorsrum
Azure-resurser

Få ut mesta möjliga av dina Azure-tjänster

Lär dig hur du effektivt använder Azure-tjänster med en uppsättning verktyg, till exempel videor, kodfragment och faktablad.
Mer information
Två personer som diskuterar något i ett leende ansikte som håller i en flik
Microsoft Learn

Håll dig uppdaterad med det senaste inom AI

Utforska de senaste trenderna och utbildningarna inom AI.
Mer information

Vanliga frågor och svar

  • GPT är en generativ AI-modell som använder djupinlärning för att tolka och producera mänsklig text, bilder och ljud.
  • Transformerararkitekturen är ett neuralt nätverk för djupinlärning som gör att AI-modeller som GPT kan tolka naturligt språk och generera originaltext, bilder och ljud. Den gör detta genom att analysera olika komponenter i en indata och deras relation till varandra för att koda kontext och innebörd. På så sätt kan den förutsäga vad som kommer härnäst i ett textblock, en bild eller ett ljud.
  • GPT är en AI-modell som använder djupinlärning för att tolka mänsklig text, bilder och ljud för att generera nytt innehåll, tillhandahålla dataanalys eller sammanfatta information. Den utför dessa och andra uppgifter effektivt eftersom den har tränats med enorma datauppsättningar med hundratals miljarder parametrar. Förtränad innebär att den har tränats på dessa data innan den släpptes till allmänheten.