Következzék egy – talán nem annyira – rövid történeti összefoglalás a manapság egyre ismertebb, a médiában egyre többet hallott GPT-kről.. A DALL-E-ról – és egyéb képgenerálási modellekről – most nem írok, inkább egy másik cikkben..
A Generative Pre-trained Transformer (GPT) modellek forradalmasították a természetes nyelvfeldolgozás (NLP) területét. Ezek az OpenAI által kifejlesztett modellek képesek emberi módon értelmezni és generálni szövegeket, jelentős áttörést hozva a nyelvi feladatok terén.
A GPT a mesterséges intelligenciák (AI-MI) egyik formája, ezen kívül még sokfajta létezik.
GPT-1
A GPT modellek története 2018-ban kezdődött, amikor az OpenAI bemutatta az első verziót, a GPT-1-et. Ez a modell bebizonyította, hogy a transformer architektúra és a nagymértékű előzetes tanítás kombinációja rendkívül hatékony lehet a nyelvi feladatokban. A GPT-1 körülbelül 117 millió paraméterrel rendelkezett, ami akkoriban lenyűgöző teljesítményt nyújtott.
A GPT-1 betanítási folyamata során hatalmas mennyiségű szöveges adatot gyűjtöttek az internetről, így a modell képes volt megtanulni az emberi nyelvben előforduló mintákat, nyelvtani és szemantikai kapcsolatokat. A modellt előzetesen szövegek széles skáláján képezték ki, így képes volt a témák széles skálájáról szövegeket generálni.
A GPT-1 eredményei és korlátai
A GPT-1 számos jelentős mérföldkövet ért el, többek között olyan emberhez hasonló szöveget generált, amely a koherencia és a relevancia látszatát keltette. Képes volt kérdésekre válaszolni, mondatokat befejezni, és még rövid történeteket is tudott írni. A szövegkörnyezet megértésének és a szövegek kérések alapján történő generálásának képessége megmutatta, hogy a chatbotoktól kezdve a tartalomkészítésig számos alkalmazásban rejlik benne potenciál.
A GPT-1-nek azonban megvoltak a maga korlátai is. Bár a felszínen koherensnek tűnő szöveget tudott generálni, gyakran hiányzott a mélyebb megértés, és értelmetlen vagy tényszerűen helytelen állításokat tudott produkálni. A modell korlátai nyilvánvalóak voltak.
Hiányosságai ellenére a GPT-1 megalapozta a későbbi verziókat. Az a képessége, hogy az emberihez hasonlóan gördülékeny szöveget tudott generálni, kíváncsiságot és lelkesedést váltott ki a mesterséges intelligencia közösségében, és arra ösztönözte a kutatókat és a fejlesztőket, hogy a GPT-sorozat további finomításait vizsgálják.
GPT-2
A 2019-ben bemutatott GPT-2 már 1,5 milliárd paraméterrel rendelkezett, jelentősen megnövelve a modell méretét és képességeit. Ez a verzió híressé vált lenyűgöző szövegírási képességeiről.
A GPT-2 megjelenését egyszerre fogadta izgalom és aggodalom. A példátlan képességek miatt az OpenAI kezdetben úgy döntött, hogy nem adja ki a teljes modellt a lehetséges visszaélésekkel kapcsolatos aggodalmak miatt. Félő volt, hogy a technológiát kihasználhatják megtévesztő tartalmak, dezinformáció vagy akár deepfake-szerű szövegek létrehozására. Ez a döntés vitát váltott ki a technológiai fejlődés és a szabályozatlan alkalmazással járó potenciális kockázatok közötti egyensúlyról.
Az alkalmazási területek és a következmények felfedezése
A kezdeti óvatosság és visszatartás ellenére a kutatók és fejlesztők elkezdték feltárni a GPT-2 lehetséges alkalmazásait különböző területeken. A modell a kreatív írás, az automatizált tartalomgenerálás, a chatbotok és még a szövegalapú játékok terén is megmutatta rátermettségét. A GPT-2 természetes nyelvet szimuláló képessége értékes eszközzé tette a nyelvi fordítás és a szövegösszefoglalás javításában, sőt, a fogyatékkal élők segítésében is, a szövegből beszéddé alakító alkalmazásokon keresztül.
Etikai aggályok és problémák enyhítése
A GPT-2-t övező egyik jelentős etikai aggály az elfogult, sértő vagy káros tartalmak lehetősége volt. A modell hatalmas mennyiségű internetes szövegből tanult, amely elkerülhetetlenül tartalmazott bizonyos nem megfelelő részeket és tartalmakat. Ezek aggályokat vetettek fel azzal kapcsolatban, hogy a modell szöveggenerálásával a meglévő társadalmi előítéletek továbbélnek és felerősödnek.
Az OpenAI felismerte az említett problémák kezelésének fontosságát, és lépéseket tett a lehetséges enyhítésükre. Szűrési mechanizmusokat és moderációs rendszereket alkalmaztak a káros vagy nem megfelelő tartalmak létrehozásának megakadályozására. Bár ezek az intézkedések bizonyos mértékig hatékonyak voltak, továbbra is kihívást jelentett a káros kimenetek megelőzése és a modell kreatív és generatív képességeinek fenntartása közötti egyensúly megteremtése (ez van a mai napig..).
GPT-3
2020-ban az OpenAI bemutatta a GPT-3-at, amely hatalmas ugrást jelentett a technológia terén, 175 milliárd paraméterrel. A GPT-3 már képes volt összetettebb és bonyolultabb feladatok végrehajtására, és rendkívül valósághű szöveget tudott generálni. Számos alkalmazásban használják, beleértve a csevegőrobotokat, tartalomkészítést, fordítást és programozási segítséget.
A GPT-3 képességei számos iparágra gyakoroltak nagy hatást. Sokoldalúsága és a kontextus megértésének képessége lenyűgöző felhasználási esetekhez vezetett:
- Tartalomkészítés: A GPT-3 a blogbejegyzések, cikkek és marketing tartalmak létrehozásának egyik legfontosabb eszközévé vált. A különböző stílusokban és hangnemekben történő írás képessége értékes eszközzé tette az írók és a marketingesek számára egyaránt.
- Beszélgetésalapú mesterséges intelligencia: A GPT-3 által működtetett chatbotok és virtuális asszisztensek olyan szintű társalgási kifinomultságot mutattak, amely korábban elérhetetlen volt. Képesek voltak kontextusfüggő beszélgetéseket folytatni és személyre szabott válaszokat adni.
- Kódolási segítség: A GPT-3 bebizonyította, hogy a feladatok természetes nyelvű leírása alapján kódrészleteket generálva segítheti a programozókat.
- Nyelvi fordítás: A modell figyelemre méltó képességeket mutatott a nyelvek közötti szövegfordításban, innovatív megközelítést kínálva a nyelvi korlátok leküzdésére.
- Orvosi kutatás: A GPT-3 természetes nyelvi megértése értékes forrássá tette az orvosi szakemberek számára, segítve a kutatási dokumentumok elemzését, orvosi jelentések készítését, sőt, még kezelési javaslatokat is tett.
A környezeti hatások és a számítástechnikai erőforrások vizsgálata
A GPT-3 lenyűgöző képességeinek ára van. A nagyméretű modellek képzéséhez és finomhangolásához szükséges hatalmas számítási erőforrásigény aggodalomra adott okot a környezeti hatásukkal illetően. Az ilyen modellek képzéséhez kapcsolódó energiafogyasztás és szén-dioxid-kibocsátás rávilágított az energiahatékony mesterséges intelligencia-infrastruktúra és a fenntartható módszerek szükségességére a mesterséges intelligencia kutatásában.
Erőfeszítéseket tettek a képzési technikák optimalizálására és a teljesítmény megtartása mellett a kiképzés erőforrás-igényes jellegének csökkentésére irányuló lehetőségek feltárására. A modell mérete, teljesítménye és környezeti hatása közötti kompromisszumokról szóló vita azonban továbbra is vita tárgyát képezi a mesterséges intelligencia közösségében.
GPT-4 – itt tartunk jelenleg
2023-ban az OpenAI bemutatta a GPT-4-et, a GPT-sorozat legújabb iterációját. A GPT-4 az elődei által lefektetett alapokra épít, és célja a nyelvi megértés, a kontextusgenerálás és az etikai megfontolások közötti egyensúly további finomítása. A GPT-sorozat minden egyes iterációjával a természetes nyelvi feldolgozás határait feszegette, és ez alól a GPT-4 sem kivétel.
Áttörés a szövegkörnyezet értelmezésében, a Koherens tartalom előállításában és az hallucinációk csökkentésében
A GPT-4 több kritikus területen is fejlődést hozott. A szövegkörnyezet jobb megértése lehetővé teszi, hogy olyan szöveget generáljon, amely nemcsak egy adott feladathoz igazodik, hanem hosszabb szakaszokban is megőrzi a szövegkörnyezetet, ami következetesebb és összefüggéseiben pontosabb tartalmakat eredményez. A modell másik jelentős áttörése, hogy képes változatos és kreatív kimeneteket generálni, miközben elkerüli az ismétléseket és a túlzott szószátyárságot.
A GPT-4 emellett továbbfejlesztett technikákat tartalmaz a generált tartalom torzulásainak csökkentésére. A GPT-4 a nagyobb adathalmazok segítségével és fejlett algoritmusok alkalmazásával igyekszik minimalizálni az torzításokat, és pártatlan, kiegyensúlyozott és figyelemreméltó tartalmat előállítani.
Potenciális felhasználási esetek és kihívások
A GPT-4 kifinomult képességei izgalmas felhasználási esetek sokasága előtt nyitják meg az utat a különböző iparágakban. A fejlettebb tartalomkészítéstől a még kifinomultabb társalgási AI-ig a GPT-4 képes forradalmasítani a vállalkozások és az egyének AI-alapú rendszerekkel való interakcióját. Az a képessége, hogy a szakembereket olyan összetett feladatokban segíti, mint a jogi kutatás, az orvosi diagnózis és a tudományos elemzés, tovább gyorsíthatja a fejlődést ezeken a területeken.
A GPT-4 lenyűgöző fejlődése mellett azonban kihívásokkal is szembesülhet. A modellek méretének és összetettségének növekedésével fokozódhatnak a számítási erőforrásokkal, az energiafogyasztással és az ilyen modellek képzésének és telepítésének lehetséges környezeti hatásaival kapcsolatos aggályok. A képességek és az etikai megfontolások közötti egyensúly megteremtése továbbra is kritikus kihívás marad, mivel egyre fontosabbá válik a mesterséges intelligencia felelős felhasználásának biztosítása.
A GPT-4 pályafutása vitákat indíthat el az AI szerepéről a kreatív kifejezésmódokban, a szellemi tulajdonról, valamint arról, hogy az AI által generált tartalmakat milyen mértékben érdemes az embereknek tulajdonítani.
Mindazonáltal a GPT-4 a természetes nyelvi feldolgozás és az AI-képességek gyors fejlődésének bizonyítékául szolgál. Ahogy a jövőbe tekintünk, a GPT-4-ben rejlő lehetőségek az ember és az AI közötti interakció újradefiniálására, összetett problémák megoldására és társadalmi kihívások kezelésére továbbra is izgalmas távlatokat kínálnak.
A mesterséges intelligencia etikája és szabályozása
A GPT-modellek és az AI-technológiák fejlődésével párhuzamosan az AI etikájának és szabályozásának szerepe kiemelkedő jelentőségűvé válik. Szigorúbb iránymutatásokat kellene kidolgozni annak biztosítására, hogy az AI által generált tartalom átlátható, tisztességes és torzításmentes legyen. A mesterséges intelligenciával foglalkozó kutatók, a politikai döntéshozók és az iparági érdekeltek közötti együttműködés fontos szerepet fog játszani az etikai normák kialakításában és a felelős mesterséges intelligencia gyakorlatainak kialakításában.
A mesterséges intelligencia által generált tartalmakkal való visszaélésekkel, a magánéletre gyakorolt hatásokkal és a deepfake-szerű manipuláció lehetőségével kapcsolatos aggályok miatt is szükség lesz szabályozásra. A technológiai fejlődés és a negatív következményekkel szembeni védelem közötti megfelelő egyensúly megtalálása kulcsfontosságú kérdés lesz.
Összefoglalás
Amennyiben szeretne a témában tanulni, megoldásra van szüksége, üzemeltetési problémája van vagy egyedi informatikai témában segítségre van szüksége (akár egy RAG rendszer kialakítása érdekli), keressen fel.
Képek: