Мы приближаемся к искусственному интеллекту, который многие представляют, когда думают о нем.
GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) - это обученная на большом количестве текстов нейронная сеть, которая умеет генерировать текст на основе предоставленных ей примеров. GPT-3 является одной из самых мощных искусственных нейронных сетей, которые когда-либо создавались, и она умеет выполнять множество различных задач с высокой точностью.
Что умеет GPT-3?
GPT-3 умеет выполнять широкий спектр задач:
- Генерация текста: GPT-3 может автоматически создавать текст на основе предоставленных примеров.
- Перевод текста: GPT-3 умеет переводить текст с одного языка на другой.
- Ответы на вопросы: GPT-3 может отвечать на вопросы, используя информацию, найденную в текстах.
- Генерация кода: GPT-3 может автоматически создавать код на различных языках программирования.
- Создание резюме: GPT-3 может автоматически создавать резюме на основе предоставленной информации.
- Написание статей: GPT-3 может автоматически создавать статьи на различные темы.
- Создание диалогов: GPT-3 может использоваться для создания диалоговых систем, таких как чат-боты.
- Суммирование текста: GPT-3 может создавать краткое резюме текста, выбирая наиболее важные и основные идеи.
- Автоматическое описание изображений: GPT-3 может автоматически генерировать описание изображений, опираясь на изображенные на них объекты и сцены.
- Создание названий и описаний товаров: GPT-3 может использоваться для создания названий и описаний товаров для интернет-магазина.
- Создание метаданных для музыкальных треков: GPT-3 может использоваться для создания метаданных, таких как название, жанр, артист и т.д., для музыкальных треков.
И это далеко не полный перечень задач, которые GPT-3 может выполнять. Подробнее о каждой задаче описано в отдельных статьях.
Самый популярный вопрос: можно ли обучить GPT-3 самостоятельно?
Если кратко - то можно, но навряд ли получится, так как это сложно и дорого.
Обучение GPT-3 самостоятельно требует огромных ресурсов и больших затрат, поэтому для обычных пользователей это не самая хорошая идея. Вместо этого вы можете использовать GPT-3, которая уже обучена и доступна через API OpenAI (Application Programming Interface), чтобы выполнять задачи с помощью предоставленных инструментов. Там же можно настроить GPT-3 под свои задачи – пошаговая инструкция как это сделать. Например, вы можете использовать GPT-3 в собственных продуктах/приложениях/сайтах для генерации текста, перевода, ответов на вопросы и т.д.
На российском рынке Сбер представил обученную ruGPT-3.
Как сломать нейромозг GPT-3 или поставить нейросеть в ступор?
GPT-3 является очень сложной и мощной искусственной нейронной сетью, и поэтому сломать ее или поставить в ступор сложно, но можно. Существует несколько способов, которые могут оказать влияние на работу GPT-3:
- Использование некачественных данных: Если вы предоставите GPT-3 некачественные данные или данные, которые содержат много ошибок, то это может повлиять на качество работы GPT-3.
- Использование некорректных параметров: Если вы укажете GPT-3 некорректные параметры или установите неправильные настройки, это также может повлиять на ее работу.
- Использование нестандартных задач: GPT-3 обучена на большом количестве текста и обычно хорошо работает на стандартных задачах. Если вы пытаетесь использовать GPT-3 для решения сложных или нестандартных задач, это может привести к неправильным или неразумным результатам.
- Использование неправильной модели: GPT-3 имеет различные модели с разными размерами и способностями. Если вы используете неподходящую модель для решения своей задачи, это может повлиять на качество работы GPT-3.
Результаты работы GPT-3 выдающиеся, но алгоритм всё ещё может потерять суть текста, достаточно начать задавать бессмысленные вопросы, например, «сколько пальцев у стены?» или «сколько штор влезет в розетку?». Человек тоже может впасть в ступор от таких вопросов, но GPT-3 вместо того чтобы сказать «я не знаю», сгенерирует подходящий неподходящий текст.
Постскриптум
Данный материал написан при помощи нейросети GPT-3, которую я назвал Нина, пишите комментарии и задавайте вопросы, она с радостью на них ответит.
Если вы хотите узнать больше о нейросетях, подпишитесь и следите за новостями.