Generative Pretrained Transformer, или GPT, — это новаторская языковая модель, которая за последние несколько лет произвела революцию в обработке естественного языка (NLP). Разработанный OpenAI, GPT основан на архитектуре преобразователя и предназначен для генерации текста на естественном языке.
Развитие GPT можно проследить до 2017 года, когда Google выпустила архитектуру-трансформер. Архитектура преобразователя, основанная на механизмах внутреннего внимания, позволяет более эффективно обучать глубокие нейронные сети задачам NLP. Этот прорыв привел к разработке первой модели GPT, GPT-1, в июне 2018 года.
GPT-1 представляла собой крупномасштабную неконтролируемую языковую модель, которая могла генерировать связный и осмысленный текст в ответ на данное приглашение. Он был обучен на большом массиве текстовых данных, включая книги, статьи и веб-страницы, с использованием техники, называемой неконтролируемым обучением. GPT-1 стал крупным прорывом в НЛП и подготовил почву для дальнейших достижений в этой области.
Основываясь на успехе GPT-1, OpenAI выпустила GPT-2 в феврале 2019 года. GPT-2 была гораздо более крупной моделью с 1,5 миллиардами параметров по сравнению со 117 миллионами параметров GPT-1. GPT-2 также был обучен на гораздо большем наборе текстовых данных, что позволило ему генерировать еще более связный и реалистичный текст.
Однако из-за опасений по поводу возможного неправомерного использования GPT-2 для создания фейковых новостей и пропаганды OpenAI решила не выпускать полную версию модели. Вместо этого они выпустили уменьшенную версию модели, GPT-2-117M, всего со 117 миллионами параметров, которая по-прежнему была достаточно мощной для многих задач NLP.
В октябре 2019 года OpenAI выпустила третью версию GPT под названием GPT-3. GPT-3 была массивной моделью со 175 миллиардами параметров, что делало ее самой большой языковой моделью из когда-либо созданных. GPT-3 был обучен еще большему объему текстовых данных, включая книги, статьи и веб-страницы, и был способен генерировать еще более связный и реалистичный текст, чем его предшественники.
GPT-3 стал важной вехой в развитии NLP (Обработка текстов на естественном языке) и использовался для широкого круга приложений, включая чат-боты, завершение текста, языковой перевод и даже написание стихов и музыки.
Глядя в будущее, перспективы развития GPT и других языковых моделей очень захватывающие. С продолжающимся развитием архитектур на основе преобразователей и доступностью все большего количества обучающих данных вполне вероятно, что в будущем мы увидим еще более мощные языковые модели.
Одной из особенно многообещающих областей развития является использование мультимодальных обучающих данных, в которых текст сочетается с другими типами данных, такими как изображения и аудио. Этот подход уже использовался для создания моделей, которые могут генерировать реалистичные изображения из текстовых описаний и генерировать естественно звучащую речь из текста.
В заключение, разработка GPT и других языковых моделей стала крупным прорывом в NLP и открыла множество новых возможностей для приложений обработки естественного языка. По мере дальнейшего развития эти модели, вероятно, станут еще более мощными и универсальными, что позволит использовать новые приложения и инновации в области NLP.
Основные вехи:
2014 – появление GAN сетей, толчок в развитии генеративных моделей.
2016 – году основные исследования сконцентрированы на унимодальных архитектурах. Первое упоминание о генерации изображений по текстовым описаниям: ICML 2016, NeurIPS 2016 (S. Reed et al.).
С 2017 года ни одна ML конференция не проходит без публикаций на тему синтеза изображений по текстовым описаниям.
2016 – Generative adversarial text to image synthesis.
2018 – AttnGAN: Fine-grained text to image generation with attentional generative adversarial networks. BERT: Bidirectional Encoder Representations from Transformers, семейство языковых моделей Google. Релиз первой модели GPT-1 от Open AI.
2019 – StackGAN++: Realistic Image Synthesis with Stacked Generative Adversarial Networks.
2020 – GPT-2 и GPT-3 от Open AI.
2021 – DALL-E, CLIP, CogView.
2022 – Stable Diffusion, Midjourney, Chat GPT.
2023 – GPT-4.
Типы генеративных ИИ:
• text-to-gif (T2G)
• text-to-3D (T2D)
• text-to-text (T2T)
• text-to-NFT (T2N)
• image-to-AR (I2ar)
• image-to-VR (I2vr)
• text-to-code (T2C)
• text-to-image (T2I)
• brain-to-text (B2T)
• image-to-text (I2T)
• text-to-audio (T2S)
• text-to-video (T2V)
• text-to-music (T2M)
• blog-to-video (B2V)
• speech-to-text (S2T)
• script-to-video (S2V)
• audio-to-audio (A2A)
• text-to-meme (T2Me)
• tweet-to-image (Tt2I)
• text-to-motion (T2Mo)
• text-to-JavaScript (T2js)
Генеративная база данных ИИ:
