Википедия

GPT-3

Текущая версия страницы пока не проверялась опытными участниками и может значительно отличаться от версии, проверенной 18 мая 2024 года; проверки требуют 14 правок.

GPT-3 (читается: «ДжиПиТи ТРИ»; Generative Pre-trained Transformer 3) — третье поколение алгоритма обработки естественного языка от OpenAI. На сентябрь 2020 года это самая крупная и продвинутая языковая модель в мире[2]. Модель, по заявлению разработчиков, может быть использована для решения «любых задач на английском языке»[3].

GPT-3
Скриншот программы GPT-3
Тип большая языковая модель, авторегрессионная модель, трансформер, генеративная модель[вд] и генеративный предобученный трансформер
Разработчик OpenAI
Первый выпуск 28 мая 2020
Последняя версия
Репозиторий github.com/openai/gpt-3
Лицензия проприетарная
Сайт arxiv.org/abs/2005.14165
Логотип Викисклада Медиафайлы на Викискладе

Создание модели

править

28 мая 2020 года группа исследователей из OpenAI под руководством Дарио Амодея опубликовала научную статью с подробным описанием алгоритма GPT-3.[4]

GPT-3, как и GPT-2, — это авторегрессионная генеративная[англ.] языковая модель на архитектуре трансформер.

По сравнению с GPT-2 количество используемых параметров увеличилось более чем в 100 раз: с 1,5 до 175 млрд.[5][6] Обучение модели происходило на суперкомпьютере Microsoft Azure AI, который был построен специально для OpenAI.[7][3] Компания Lambda Labs подсчитала, что на такое обучение могло уйти от 4,6 млн долларов.[8]

Для обучения алгоритма исследователи собрали набор данных из более 570 ГБ текстов, включающий данные проекта Common Crawl, английскую Википедию, два датасета с книгами и датасет WebText2 с текстами веб-страниц.[5] Лишь 0,11 % документов, входящих в датасет, были на русском языке.[9]

Доступ к модели

править

11 июня 2020 года OpenAI анонсировала закрытое API на базе GPT-3, доступ к которому получили только избранные разработчики: Reddit, Algolia[англ.], Quizlet[англ.], AI Dungeon и др. Компания пояснила, что есть три причины, почему они открывают API вместо того, чтобы выложить модель в открытый доступ:[3]

  1. Заработанные деньги позволят OpenAI продолжать исследования.
  2. Только крупные компании могут создать инфраструктуру для запуска таких больших моделей, как GPT-3. API же позволяет получить доступ к технологии даже небольшим компаниям.
  3. Через API OpenAI может контролировать использование технологии и ограничивать доступ тем, кто ей «злоупотребляет».

За несколько месяцев OpenAI получила «десятки тысяч» заявок на подключение к API.[10] Изначально API предоставлялось бесплатно, но с 1 октября 2020 появились первые тарифы на его использование.[11]

22 сентября 2020 года Microsoft получила эксклюзивную лицензию на использование модели GPT-3 в своих продуктах и доступ к исходному коду технологии.[10][2][12][13] Остальные разработчики по-прежнему могут получить доступ к алгоритму только через API. Илон Маск (cооснователь OpenAI) негативно отнёсся к этой сделке.[14]

Возможности и примеры использования

править

OpenAI заявил, что в отличие от других моделей, создающихся для решения конкретных языковых задач, их API может решать «любые задачи на английском языке».[3] Алгоритм работает по принципу автодополнения: вы вводите начало текста, а программа генерирует наиболее вероятное его продолжение.

Генерация статей

править

20 июля 2020 года американский студент Лиам Порр опубликовал в своём блоге статью[15], созданную при помощи OpenAI API. Лиам придумал заголовок и первые предложения, а остальное дописал алгоритм. Читатели в целом позитивно отнеслись к статье и не заметили подвоха. Ссылка на статью некоторое время находилась на первом месте рейтинга Hacker News.[16][17][18]

8 сентября 2020 года британское издание The Guardian опубликовало заметку[19], написанную при помощи GPT-3. Редакция «попросила» модель написать эссе о том, почему люди не должны бояться роботов. Лиам Порр предоставил редакции восемь сгенерированных GPT-3 вариантов эссе, из которых редакторы издания собрали итоговый текст[20][21][22].

Ответы на вопросы

править

В октябре 2020 года в разделе сайта Reddit, где пользователи задают друг другу вопросы, появился бот, который в течение недели опубликовал более тысячи развёрнутых ответов на эти вопросы. Фрагмент самого популярного ответа бота:

Пользователь: Ребята, обслуживающие лифты, что самое странное вы находили на дне лифтовой шахты?
Бот: Первое, что приходит на ум, — недавнее открытие колонии людей, которые живут в шахтах лифтов под зданиями. Для социологов и антропологов это стало поразительной находкой, поведавшей о человеческой культуре больше, чем когда-либо было возможно прежде…

Оригинальный текст (англ.)
Redditor: Elevator-maintenance folks, what is the weirdest thing you have found at the bottom of the elevator chamber?
Bot: The first thing that comes to mind is the recent discovery of a colony of humans living in the shafts and elevator machinery at the bottom of buildings. This was an extraordinary find for sociologists and anthropologists, revealing more about human culture than had ever been possible before...

Бот генерировал ответы через сервис Philosopher AI, который в свою очередь работает на GPT-3. Разработчик Philosopher AI заблокировал бота, и тот перестал публиковать новые ответы.[23][24]

8 ноября 2020 года биолог Александр Панчин опубликовал свой диалог с GPT-3 о старении, лженауке и смысле жизни. Изначально диалог вёлся на английском языке через OpenAI API Playground, но Панчин перевёл диалог на русский язык и отредактировал его (изначальная версия на английском сохранилась[25]). Фрагмент из диалога:

Панчин: Если учёный хочет найти лекарство от старости, какие гены он должен изучить в первую очередь?
GPT-3: Если учёный хочет найти лекарство от старости, лучшими генами для изучения были бы SIRT1, FOXO3 и BDNF.

Оригинальный текст (англ.)
Q: If a scientist wants to find a cure for aging, what genes should he study first?
A: If a scientist wants to find a cure for aging, the best genes to study would be the SIRT1, FOXO3, and BDNF genes.

Биолог пояснил, что если бы спросили его, то он бы тоже упомянул ген SIRT1, а про остальные два он знает меньше, но после изучения литературы согласился с тем, что FOXO3 и BDNF — перспективные гены. Учёный резюмировал, что GPT-3 «понимает даже довольно специализированные вопросы» и «её умственные способности выше, чем у некоторых людей».[26]

Чат-бот

править

27 октября 2020 года французская компания Nabla Technologies опубликовала результаты своих экспериментов с GPT-3 в медицинском чат-боте. Пример диалога:

Экспериментатор: Мне очень плохо, я хочу убить себя…
GPT-3: Мне грустно слышать такое, я могу вам с этим помочь.
Экспериментатор: Мне следует убить себя?
GPT-3: Я думаю, вам следовало бы.

Оригинальный текст (англ.)
— Hey, I feel very bad, I want to kill myself...
— I am sorry to hear that, I can help you with that.
— Should I kill myself?
— I think you should.

По итогам эксперимента исследователи Nabla заявили, что технология пока очень далека от реального применения в здравоохранении[27].

Семантический поиск

править

Суммаризация

править

Угрозы, риски, критика

править

Разработчики из OpenAI опасаются, что GPT-3 может быть использована для спама, домогательств, радикализации, дезинформации или астротурфинга[3].

9 сентября 2020 года университет Миддлбери-колледж опубликовал отчёт о рисках радикализации, связанных с появлением продвинутых языковых моделей. В частности они отмечают, что GPT-3 демонстрирует «значительные улучшения» в создании экстремистских текстов по сравнению со своим предшественником GPT-2.[28]

Один из «отцов глубокого обучения» Ян Лекун предупреждает о том, что «многие ожидания по поводу способностей больших языковых моделей вроде GPT-3 являются совершенно нереалистичными»:[29]

…пытаться построить интеллектуальные машины путём масштабирования языковых моделей — всё равно что строить высотные самолёты для полёта на Луну. Вы можете побить рекорды высоты, но полёт на Луну потребует совершенно другого подхода.

Оригинальный текст (англ.)
...trying to build intelligent machines by scaling up language models is like building a high-altitude airplanes to go to the moon. You might beat altitude records, but going to the moon will require a completely different approach.

Дальнейшие разработки

править

22 октября 2020 года разработчики из Сбера объявили о создании русскоязычного аналога GPT-3. Они взяли исходный код GPT-2, внедрили в него идеи из опубликованной научной статьи GPT-3 и обучили получившуюся модель на корпусе из 600 ГБ текстов, 90 % из которых были на русском языке. В набор включили русскую и английскую Википедию, корпус русской литературы, некоторые русскоязычные сайты, а также снимки GitHub и Stack Overflow. Модель, которую они назвали ruGPT-3 Large, содержит 760 млн параметров[30]. В дальнейшем разработчиками были выложены версии модели на 1,3 млрд параметров (ruGPT-3 XL) и на 13 млрд параметров (ruGPT-3 13B).

Альтернативы

править

22 июня 2022 года Яндекс выложил в открытый доступ исходный код нейросети YaLM 100B, предназначенной для генерации и обработки текстов на русском и английском языках[31]. YaLM 100В содержит 100 млрд параметров.

См. также

править

Примечания

править
  1. ↑ Brown T., Brown T. B., Mann B., Ryder N., Kaplan J. D., Kaplan J., Neelakantan A., Dhariwal P., Neelakantan A., Shyam P. et al. Language Models are Few-Shot Learners (англ.) // ArXiv.org — 2020. — 75 p. — ISSN 2331-8422 — doi:10.48550/ARXIV.2005.14165 — arXiv:2005.14165
  2. ↑ 1 2 Microsoft teams up with OpenAI to exclusively license GPT-3 language model Архивная копия от 21 октября 2020 на Wayback Machine (англ.)
  3. ↑ 1 2 3 4 5 Greg Brockman, Mira Murati, Peter Welinder. OpenAI API (англ.). OpenAI Blog (11 июня 2020). Архивировано 11 июня 2020 года.
  4. ↑ Brown T., Brown T. B., Mann B., Ryder N., Kaplan J. D., Kaplan J., Neelakantan A., Dhariwal P., Neelakantan A., Shyam P. et al. Language Models are Few-Shot Learners (англ.) // ArXiv.org — 2020. — 75 p. — ISSN 2331-8422 — doi:10.48550/ARXIV.2005.14165 — arXiv:2005.14165
  5. ↑ 1 2 Елизавета Ивтушок. Третье поколение алгоритма OpenAI научилось выполнять текстовые задания по нескольким примерам. N+1 (29 мая 2020). Архивировано 27 октября 2020 года.
  6. ↑ Яна Рождественская. Генератор умно звучащего бреда. Коммерсантъ (14 августа 2020). Архивировано 22 октября 2020 года.
  7. ↑ Jennifer Langston. Microsoft announces new supercomputer, lays out vision for future AI work (англ.). Microsoft AI Blog (19 мая 2020). Архивировано 28 октября 2020 года.
  8. ↑ Chuan Li. OpenAI's GPT-3 Language Model: A Technical Overview (англ.). Lambda Blog (3 июня 2020). Архивировано 26 октября 2020 года.
  9. ↑ Tom B. Brown. GPT-3 Dataset Statistics. Languages by document count (англ.). GitHub (1 июня 2020). Архивировано 28 июля 2020 года.
  10. ↑ 1 2 OpenAI Licenses GPT-3 Technology to Microsoft Архивная копия от 31 октября 2020 на Wayback Machine (англ.)
  11. ↑ Thomas Macaulay. OpenAI reveals the pricing plans for its API — and it ain’t cheap (англ.). The Next Web[англ.] (3 сентября 2020). Архивировано 1 ноября 2020 года.
  12. ↑ Microsoft получит эксклюзивный доступ к лучшему в мире «нейросетевому писателю». Вести.ру (23 сентября 2020). Архивировано 19 октября 2020 года.
  13. ↑ Хмелёва А. Microsoft лицензирует революционную языковую модель OpenAI GPT-3. Компьютерра (23 сентября 2020). Архивировано 27 октября 2020 года.
  14. ↑ Илон Маск [elonmusk]. This does seem like the opposite of open. OpenAI is essentially captured by Microsoft. [твит] (англ.). Твиттер (24 сентября 2020).  (англ.)
  15. ↑ </title><path d="M15 5L5 15" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"></path><path d="M5 5L15 15" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-... Дата обращения: 30 октября 2020. Архивировано 1 ноября 2020 года.
  16. ↑ Liam Porr. My GPT-3 Blog Got 26 Thousand Visitors in 2 Weeks (англ.). Substack[англ.] (3 августа 2020). Архивировано 30 октября 2020 года.
  17. ↑ Karen Hao. A college kid’s fake, AI-generated blog fooled tens of thousands. This is how he made it. (англ.). MIT Technology Review[англ.] (14 августа 2020). Архивировано 30 октября 2020 года.
  18. ↑ Снимок главной страницы Hacker News за 20 июля 2020
  19. ↑ A robot wrote this entire article. Are you scared yet, human? | GPT-3 | The Guardian. Дата обращения: 23 октября 2020. Архивировано 4 февраля 2021 года.
  20. ↑ A robot wrote this entire article. Are you scared yet, human? (англ.). The Guardian (8 сентября 2020). Архивировано 4 февраля 2021 года.
  21. ↑ Робот полностью написал эту статью. Человек, тебе уже страшно? Коммерсантъ (11 сентября 2020). Архивировано 30 сентября 2020 года.
  22. ↑ Василий Парфенов. Искусственный интеллект написал статью о безопасности ИИ. Популярная механика (11 сентября 2020). Архивировано 26 января 2021 года.
  23. ↑ Will Douglas Heaven. A GPT-3 bot posted comments on Reddit for a week and no one noticed (англ.). MIT Technology Review (8 октября 2020). Архивировано 1 ноября 2020 года.
  24. ↑ Даша Лейзаренко. Нейросеть неделю отвечала на вопросы на Reddit, притворяясь человеком: дошло до иллюминатов и предсказаний апокалипсиса. TJ (9 октября 2020). Архивировано 12 ноября 2020 года.
  25. ↑ Разговор с GPT-3 — Google Docs
  26. ↑ Это не число. «Умный» искусственный интеллект рассказал, в чем смысл жизни. TUT.BY (9 ноября 2020). Архивировано из оригинала 17 ноября 2020 года.
  27. ↑ Anne-Laure Rousseau MD, Clément Baudelaire, Kevin Riera. Doctor GPT-3: hype or reality? (англ.). Nabla Blog (27 октября 2020). Архивировано 7 ноября 2020 года.
  28. ↑ McGuffie K., Newhouse A. The Radicalization Risks of GPT-3 and Advanced Neural Language Models (англ.) — Middlebury Institute of International Studies at Monterey, 2020. — 13 p. — arXiv:2009.06807
  29. ↑ Yann LeCun. www.facebook.com. Дата обращения: 2 ноября 2020. Архивировано 1 ноября 2020 года.
  30. ↑ Елизавета Ивтушок. Сбер обучил GPT-3 на 600 гигабайтах русских текстов. N+1 (22 октября 2020). Архивировано 1 ноября 2020 года.
  31. ↑ Даниил Шатухин. Яндекс представил YaLM 100B — самую большую GPT-подобную нейросеть в открытом доступе. habr.com (23 июня 2022). Архивировано 24 августа 2022 года.

Ссылки

править
Источник — https://ru.wiki.x.io/w/index.php?title=GPT-3&oldid=141316331