GPT modeli su u potpunosti promenili obradu prirodnih jezika i veštačku inteligenciju. Zbog toga bismo mogli da kažemo nešto više o njihovom razvoju, prednostima i ograničenjima.
Kompanija OpenAI je napravila ozbiljan napredak u obradi prirodnog jezika (NLP) kroz svoje GPT modele. Svi ti modeli su najbolji kad govorimo o sadržaju koji je generisan pomoću veštačke inteligencije, od stvaranja proze i poezije preko ćaskanja do čak i kodiranja.
Između navedenih modela postoje određene razlike, a drugačiji je i njihov uticaj na oblast obrade prirodnih jezika.
Šta je GPT?
Generativni unapred obučeni transformator (Generative Pre-trained Transformer – GPT) je tip modela mašinskog učenja koji se koristi za obavljanje zadataka obrade prirodnog jezika. Taj model je unapred obučen na ogromnim količinama podataka, kao što su knjige i veb-stranice, da bi se generisao kontekstualno relevantan i semantički koherentan jezik.
Jednostavnije rečeno, GPT je računarski program koji može da kreira tekst koji je sličan onom koji čovek može da napravi, a da nije eksplicitno programiran da to uradi. Zbog toga može fino da se podesi za niz zadataka obrade prirodnog jezika, uključujući odgovaranje na pitanja, prevod jezika i rezimiranje teksta.
Dakle, zašto je GPT važan? GPT predstavlja značajan napredak u obradi prirodnog jezika i omogućavaj mašinama da razumeju i generišu jezik tečno i tačno. Sada ćemo istražiti četiri GPT modela, od prve verzije do najnovijeg GPT-4, i obradićemo njihove performanse i ograničenja.
GPT-1
Kompanija OpenAI je predstavila GPT-1, 2018. godine kao prvu verziju jezičkog modela koji koristi arhitekturu Transformer. Taj model je imao 117 miliona parametara, što je bilo značajno poboljšanje u odnosu na prethodne najsavremenije jezičke modele. Jedna od prednosti GPT-1 bila je njegova sposobnost da generiše tečan i koherentan jezik kada dobije upit ili kontekst. Model je obučen na kombinaciji dva skupa podataka: Common Crawl, ogroman skup podataka veb-stranica sa milijardama reči, i BookCorpus skup podataka, koji se sastojao od preko 11.000 knjiga različitih žanrova. Pošto su korišćeni različiti skupovi podataka, GPT-1 je mogao da razvije snažne sposobnosti za jezičko modeliranje.
Iako je GPT-1 predstavljao značajno dostignuće u obradi prirodnog jezika, imao je određena ograničenja. Na primer, model je bio sklon generisanju teksta koji se ponavlja, posebno kada su mu data uputstva izvan opsega podataka na kojima je obučavan. Takođe nije uspeo da se izbori sa dužim dijalozima niti je mogao da održi povezanost dužih tekstova. Pored toga, kohezija i tečnost je mogao da postigne samo u kraćim delovima teksta, što nije uspevao da postigne kad bi se našao pred dužim odlomcima.
Uprkos ovim ograničenjima, GPT-1 je postavio temelje za veće i moćnije modele zasnovane na Transformer arhitekturi.
GPT-2
Kompanija je predstavila GPT-2, 2019. godine kao naslednika GPT-1. Sadržao je neverovatnih 1,5 milijardi parametara, znatno više od GPT-1. Model je obučen na mnogo većem i raznovrsnijem skupu podataka, koji je kombinovao Common Crawl i WebText.
Jedna od prednosti GPT-2 bila je njegova sposobnost da generiše koherentne i realistične sekvence teksta. Pored toga, mogao je da generiše odgovore koji su bili veoma slični ljudskim, što ga je činilo vrednim alatom za različite zadatke obrade prirodnog jezika, kao što su kreiranje sadržaja i prevođenje.
Međutim, GPT-2 je imao određena ograničenja. Borio se sa zadacima koji su zahtevali složenije rezonovanje i razumevanje konteksta. Dok je GPT-2 bio odličan u kratkim pasusima i isečcima teksta, nije uspeo da održi kontekst i koherentnost u dužim pasusima.
Ta ograničenja su utrla put za razvoj sledeće verzije GPT modela.
GPT-3
Modeli obrade prirodnih jezika napravili su neverovatan napredak kad se pojavioGPT-3, 2020. godine. Sa 175 milijardi parametara, GPT-3 je preko 100 puta veći od GPT-1 i preko deset puta veći od GPT-2. GPT-3 je obučen na različitim izvorima podataka, uključujući, između ostalih BookCorpus, Common Crawl i Wikipediju,. Skupovi podataka sadrže skoro bilion reči, što omogućava GPT-3 da generiše fine odgovore na širok spektar zadataka obrade prirodnih jezika, čak i bez bilo kakvih prethodno predstavljenih primera podataka.
Jedno od glavnih poboljšanja GPT-3 u odnosu na prethodne modele je njegova sposobnost generisanja koherentnog teksta, pisanja kompjuterskog koda, pa čak i stvaranja umetnosti. Za razliku od prethodnih modela, GPT-3 razume kontekst datog teksta i može da generiše odgovarajuće odgovore. Mogućnost stvaranja teksta koji zvuči potpuno prirodno ima ogroman uticaj na aplikacije kao što su chatbotovi, kreiranje sadržaja i prevođenje. Jedan takav primer je ChatGPT, pričljivi i veštački inteligentan bot, koji je skoro preko noći postao slavan.
Iako GPT-3 može da uradi neke neverovatne stvari, ipak ima nedostataka. Na primer, model može da vrati pristrasne, netačne ili neodgovarajuće odgovore. Taj problem se javlja zbog toga što je GPT-3 obučen na ogromnim količinama teksta koje možda sadrže pristrasne i netačne informacije. Postoje i slučajevi kada model generiše potpuno nerelevantan tekst za upit, što ukazuje na to da model i dalje ima poteškoća da razume kontekst i da nema znanje i iskustvo koje mu je potrebno da bi to mogao da shvati.
Sposobnosti GPT-3 izazvale su i zabrinutost zbog etičkih implikacija i potencijalne zloupotrebe tako moćnih jezičkih modela. Stručnjaci su zabrinuti zbog mogućnosti da se model koristi u zlonamerne svrhe, kao što je generisanje lažnih vesti, stvaranje zlonamernih programa i za phishing.
Kompanija je takođe predstavila poboljšanu verziju GPT-3, GPT-3.5, pre zvaničnog otkrivanja GPT-4.
GPT-4
GPT-4 je najnoviji model u GPT seriji, predstavljen 14. marta 2023. godine. To je značajan korak napred u odnosu na prethodni model, GPT-3, koji je već bio impresivan. Iako karakteristike podataka na kojima je obučavan i arhitektura modela nisu zvanično objavljene, on se svakako oslanja na prednosti GPT-3 i prevazilazi neka od njegovih ograničenja.
Modelu GPT-4 mogu da pristupe samo ChatGPT Plus korisnici, ali i njima je upotreba ograničena. Pristup možete da dobijete i tako što ćete se pridružiti GPT-4 API listi čekanja, što može da potraje, jer je broj zainteresovanih ogroman. Međutim, najlakše ćete stići do GPT-4 ako koristite Microsoft Bing Chat. Potpuno je besplatno i nema potrebe da se upisujete u listu čekanja.
Izvanredna karakteristika GPT-4 su njegove multimodalne mogućnosti. To znači da model sada može da prihvati sliku kao ulaz i da je razume kao tekstualni upit. Na primer, tokom prenosa predstavljanja GPT-4, inženjer iz kompanije OpenAI dao je modelu rukom nacrtanu sliku veb-stranice, a model je napravio radni kôd za njenu izradu.
Model bolje od svojih prethodnika razume složena uputstva i pokazuje veštine koje su razvijene kao kod čoveka u nekoliko profesionalnih i tradicionalnih oblasti. Pored toga, bolje se snalazi u većim kontekstima, što se odnosi na podatke koje model može da zadrži u memoriji tokom sesije ćaskanja.
GPT-4 pomera granice onoga što je trenutno moguće uraditi uz pomoć alata veštačke inteligencije i verovatno će imati primenu u širokoj oblasti poslovanja. Međutim, kao i kod svake moćne tehnologije, postoji zabrinutost zbog potencijalne zloupotrebe i etičkih implikacija tako moćnog alata.
Upoznavanje sa GPT jezičkim modelima
GPT modeli su napravili revoluciju na polju veštačke inteligencije i otvorili novi svet mogućnosti. Štaviše, sam obim, sposobnost i složenost tih modela učinili su ih neverovatno korisnim i široko promenljivim.
Međutim, kao i kod svake tehnologije, postoje potencijalni rizici i ograničenja koja treba razmotriti. Sposobnost modela da generišu veoma realističan tekst i radni kôd izaziva zabrinutost u vezi sa potencijalnom zloupotrebom, posebno u oblastima kao što su stvaranje zlonamernih programa i dezinformacija.
Bez obzira na sve što smo naveli, kako se GPT modeli budu razvijali i postali dostupniji, oni će igrati značajnu ulogu u oblikovanju budućnosti veštačke inteligencije i obrade prirodnih jezika.