Текст книги "Языковые модели и мир будущего, или Путеводитель по ChatGPT"

Обучение с подкреплением: В этом методе модель «награждается» или «наказывается» на основе качества ее ответов или действий, что побуждает ее улучшать свои результаты со временем.

Представьте детскую игру, где ребенок управляет радиоуправляемой машинкой, пытаясь проехать по замкнутому треку. В начале ребенок может часто выезжать за пределы трека или сталкиваться с препятствиями.

Но каждый раз, когда машинка успешно проходит круг по треку без ошибок, ребенок радуется и чувствует удовлетворение. Это радостное чувство служит «наградой».

Если же машинка выезжает за пределы трека или сталкивается с препятствием, ребенок может испытать разочарование или фрустрацию – это «наказание».

Со временем, реагируя на эти награды и наказания, ребенок улучшает свои навыки управления машинкой и делает все меньше ошибок.

В мире искусственного интеллекта это аналогично тому, как работает обучение с подкреплением.

Модель, например, играющая в компьютерную игру, получает «награду» за правильные действия и «наказание» за ошибки.

Откликаясь на эти сигналы, модель со временем улучшает свою стратегию игры.

В машинном обучении, особенно в обучении с подкреплением, «поощрения» часто называются «наградами» (rewards), а «наказания» называются «штрафами» (penalties) или «отрицательными наградами» (negative rewards).

Модель стремится максимизировать сумму полученных наград (или минимизировать сумму штрафов) в процессе своего обучения.

Языковые модели не просто «запоминают» слова, но и понимают контекст, в котором они используются. Это помогает им лучше интерпретировать запросы и генерировать более точные ответы.

Вы читаете книгу о космосе и спрашиваете друга: «Как думаешь, сколько еще планет найдут?» Ваш друг понимает, что вы говорите о космических планетах.

Но если вы читаете книгу о древней Греции и задаете тот же вопрос, ваш друг, возможно, подумает, что вы говорите о богах или мифологических персонажах.

По этому же принципу языковые модели пытаются понять контекст ваших запросов.

Если вы спросите модель: «Какой яд?», после обсуждения растений, она, вероятно, предположит, что вы говорите о ядовитых растениях.

Но если этот вопрос задан после обсуждения детективных романов, модель может думать, что речь идет о яде, используемом в преступлениях.

В этой эре цифровизации и автоматизации, умение машин учиться, адаптироваться и развиваться является ключевым.

По мере того как языковые модели становятся все более продвинутыми, их потенциал растет, и это открывает новые возможности для бизнеса и общества в целом.

В современном мире, где технологии буквально окружают нас, языковые модели уже успели стать частью нас с вами.

Siri от Apple, Google Assistant от Google, Alexa от Amazon – все это примеры смарт-ассистентов, которые используют языковые модели для обработки ваших голосовых команд и предоставления ответов.

Ловите мой личный опыт получения помощи. Я получил не только удовольствие, но и конкретную помощь!

Однажды вечером, когда я готовил ужин, я столкнулся с проблемой. Я хотел приготовить особенное блюдо, карбонару, но забыл ключевые ингредиенты.

Мои руки были в муке, и я не мог взять свой телефон, чтобы проверить рецепт. В отчаянии я вспомнил о своем смарт-ассистенте.

«Hey Siri,» – начал я, чувствуя, как мое сердце бьется быстрее, – «как приготовить карбонару?»

Мгновение тишины, и затем мягкий голос Siri наполнил кухню, рассказывая мне каждый шаг рецепта.

Я следовал инструкциям, и вскоре аромат свежеприготовленной карбонары наполнил комнату.

В этот вечер я прочувствовал насколько смарт-ассистенты могут быть полезными в нашей повседневной жизни.

Многие компании используют чат-ботов для автоматического обслуживания клиентов на своих сайтах.

Благодаря языковым моделям, эти боты могут понимать ваши запросы и предоставлять релевантные ответы или направлять вас к нужному специалисту.

Личные рекомендации: Сервисы, такие как Netflix или Spotify, используют языковые модели для анализа ваших предпочтений и предоставления персонализированных рекомендаций на основе отзывов и текстовых описаний.

Образовательные платформы: Платформы, такие как Duolingo, используют языковые модели для создания упражнений по грамматике и стилистике, помогая учащимся усваивать новые языки более эффективно.

Автоматическое дополнение текста: Ваша программа или приложение предлагает завершить вашу фразу, это также результат работы языковой модели.

Все эти примеры иллюстрируют, как языковые модели стали важным инструментом, делающим нашу повседневную жизнь проще и эффективнее.

Эта технология постоянно развивается, и возможно, что в будущем ее роль в нашей жизни станет еще более значимой.

Способности этих виртуальных помощников, которые работают на базе языковых моделей удивительны и даже немного завораживают. Но эти ассистенты – лишь верхушка айсберга.

Давайте погрузимся глубже в мир, где машины и программы, обученные понимать человеческий язык, делают нашу жизнь проще.

Microsoft Cortana: Встроенный помощник в операционной системе Windows. Он помогает пользователю организовывать рабочий процесс, напоминает о важных встречах и может даже рассказать анекдот по вашей просьбе.

Терапевтические боты: Woebot – это чат-бот, созданный на основе принципов когнитивно-поведенческой терапии, который помогает людям справляться с тревогой и депрессией.

Вернувшись домой после тяжелого дня вы чувствуете себя подавленным и у вас нет возможности поговорить с кем-то.

Вы открываете приложение на телефоне и начинаете разговор с Woebot. Он задает вам вопросы о том, как вы себя чувствуете, и предлагает стратегии справления с вашими чувствами, основанные на когнитивно-поведенческой терапии.

После разговора с Woebot вы чувствуете облегчение и получаете инструменты для работы с вашим настроением.

Веб-сайт Woebot находится по адресу: https://woebot.io/

Ассистенты для покупок: Чат-боты, такие как «Mona» или «Lark», помогают пользователям находить идеальный товар или услугу, анализируя их предпочтения и задавая уточняющие вопросы.

Боты-консультанты в банковской сфере: Многие банки начали использовать чат-ботов для первичной консультации клиентов.

Представьте себе ситуацию: вы решили взять кредит на покупку дома и обратились в банк. Вместо того чтобы ждать в очереди или пытаться дозвониться до оператора, вы начинаете диалог с нейро-консультантом – чат-ботом, созданным на основе искусственного интеллекта.

Вы задаете боту простой вопрос: «Какие документы нужны для получения кредита на дом?».

Благодаря обученной нейронной сети, бот моментально анализирует ваш запрос и выдает точный и понятный список документов, которые вам потребуются.

Затем вы спрашиваете о процентной ставке, и бот, зная о вашем интересе к кредиту на дом, предоставляет актуальную информацию о ставках именно на этот вид кредита, а также рассказывает о возможных акциях и специальных предложениях.

Когда у вас возникает более сложный вопрос, например, о порядке страхования имущества в период кредитования, бот понимает, что для ответа на этот вопрос лучше привлечь живого специалиста, и мгновенно перенаправляет ваш чат к кредитному консультанту банка.

Таким образом, использование нейро-консультанта в банке значительно упрощает и ускоряет процесс общения с клиентами, помогая им быстро и эффективно получить необходимую информацию и сэкономить их время.

Ассистенты в автомобилях: Новейшие модели автомобилей интегрированы с системами голосового управления, которые позволяют водителю задавать вопросы, управлять мультимедиа и даже узнавать погоду, не отвлекаясь от дороги.

Виртуальные ассистенты и языковые модели активно проникают в каждую сферу нашей жизни и делают ее не только проще, но и интереснее, давая возможность общаться с технологией так же естественно, как мы общаемся друг с другом.

Многие думают, что искусство и творчество – это исключительная прерогатива человека, что именно здесь машины никогда не смогут нас заменить.

Однако, именно благодаря языковым моделям, грань между человеческим творчеством и машинной генерацией стирается.

Литература: OpenAI, компания за многими передовыми языковыми моделями, представила проекты, где модели создавали короткие рассказы, стихи и даже эссе на заданные темы.

Некоторые из этих произведений были настолько убедительными, что вызвали восторг даже у профессиональных писателей.

В главе про GPT плагины вы найдёте примеры как можно создавать книги в считанные секунды с готовыми иллюстрациями и с возможностью моментального размещения в книжном магазине Amazon.

Конечно же не всё так гладко, люди не хотят сдавать свои позиции искусственному интеллекту.

Первыми забили тревогу сценаристы Голливуда. Они выразили опасения, что искусственный интеллект может забрать их рабочие места.

А также указали на угрозу, которую представляет искусственный интеллект, если по его сценариям начнут снимать реальные фильмы.

Они считают, что что-то фундаментальное может быть потеряно, если Голливуд позволит себе стать пустошью историй, созданных ИИ.

Музыка: Google’s Magenta – проект, который использует AI для создания музыкальных композиций.

Эти алгоритмы могут создавать мелодии, гармонии и даже целые композиции, которые звучат, как будто они написаны человеком.

Машинное пение и сочинение музыки действительно могут стать новой волной в мире искусства. С развитием технологий искусственного интеллекта возможности в этой области растут экспоненциально.

ИИ уже сейчас способен создавать мелодии, аккомпанементы и даже тексты песен, которые могут конкурировать с произведениями человеческих композиторов.

Представьте мир, где ваш личный ИИ-композитор может создать уникальную песню или мелодию, исходя из вашего настроения или событий вашего дня.

Или даже мир, где машины могут выступать на концертах в роли певцов или музыкантов, предлагая абсолютно новый опыт для зрителей.

Такое будущее может показаться далеким, но с учетом текущего темпа развития технологий, оно может стать реальностью гораздо быстрее, чем мы думаем.

Искусственный интеллект продолжает учиться и совершенствоваться, и кто знает, какие новые горизонты он откроет для мира музыки в ближайшие годы.

В эпилоге книги вы познакомитесь с последними достижениями языковых моделей в этом направлении и будете просто поражены на что способны современные модели

Изобразительное искусство: Midjerney, DeepArt и DALL·E – примеры программ, которые могут создавать художественные изображения и иллюстрации на основе заданных описаний или стилей.

Они способны воссоздавать стиль знаменитых художников или создавать совершенно новые, уникальные шедевры.

Представьте, что вы хотите порадовать своего друга уникальным подарком на день рождения. Вы решаете подарить ему портрет, но с особым акцентом.

Вы загружаете фотографию друга в программу, например, в DeepArt, и указываете, чтобы она обработала изображение в стиле Винсента ван Гога.

Через несколько минут перед вами появляется портрет вашего друга, выполненный в ярких и экспрессивных мазках, характерных для этого великого художника.

Это не просто копия стиля Ван Гога, это уникальное произведение искусства, созданное с помощью вашей идеи и современных технологий.

Языковая модель поможет вам сказать машине то что вы от неё хотите. Такой запрос к нейронной сети называется «Промт».

В настоящее время уже появилась новая, современная и очень востребованная профессия «Промт Инженер нейронных сетей».

Кинематограф: Есть проекты, которые используют искусственный интеллект для генерации сценариев или даже коротких фильмов. Одним из таких проектов является «Sunspring», короткометражный фильм, сценарий которого был написан искусственным интеллектом.

Языковые модели и искусственный интеллект открывают новые горизонты в мире искусства. Они доказывают, что творчество не является исключительным даром человека, и машины также могут быть его полноценными участниками.

Откройте дверь в мир фантазий и позвольте себе стать режиссёром своей уникальной истории. Сомневаетесь в своих силах?

Тогда вы, возможно, ещё не оценили весь потенциал современного ИИ. В эпоху технологий, искусственный интеллект становится вашим верным соавтором, способным воплотить самые смелые идеи в реальность.

Итак, вы режиссер, и у вас закончились идеи для нового фильма. Вместо того чтобы тратить недели на поиски вдохновения, вы обращаетесь к искусственному интеллекту.

Загружая основные темы и желаемый жанр, вы получаете уникальный сценарий от вашего «цифрового сценариста».

Через считаные минуты вы читаете историю о космическом путешественнике, который встречает инопланетное существо, и вместе они пытаются спасти свои миры от грозящей катастрофы.

Этот захватывающий и оригинальный сценарий был создан искусственным интеллектом, вдохновившись вашими указаниями.

С помощью современных технологий, кинематограф может достичь новых высот, предлагая зрителям свежие и уникальные истории, созданные не только человеческим умом, но и мощью фантазии искусственного интеллекта.

В мире, где информация является ключом к успешному бизнесу, языковые модели становятся ценным инструментом для предприятий различных отраслей.

Противоположной стороной медали стали пикеты перед киностудиями Лос-Анджелеса, где искусственный интеллект стал центральным антагонистом забастовки сценаристов Голливуда.

Анализ данных: Большие компании, такие как IBM с их Watson, используют языковые модели для глубокого анализа данных.

Возьмите крупную авиакомпанию, которая каждый день получает тысячи отзывов от пассажиров со всего мира. От позитивных благодарностей за комфортный полёт до жалоб на задержки и обслуживание.

Для человека проанализировать такое количество информации было бы непосильно. Но вот IBM с их системой Watson может сделать это за считанные минуты.

Был реальный случай, когда Watson быстро проанализировал все отзывы и выявил, что многие пассажиры жалуются на качество пищи на определенных маршрутах.

Благодаря этому анализу, авиакомпания могла оперативно внести коррективы в меню, улучшив уровень удовлетворенности клиентов.

IBM Watson – это платформа искусственного интеллекта, разработанная компанией IBM для решения различных задач в области анализа данных.

Watson стал известен широкой публике в 2011 году, когда успешно соревновался и победил двух чемпионов в популярной американской телевизионной викторине «Jeopardy!».

Вот несколько ключевых особенностей системы Watson https://www.ibm.com/watson :

Обработка естественного языка: Watson способен понимать, анализировать и генерировать естественный язык, что позволяет ему взаимодействовать с пользователями на естественном языке и анализировать большие объемы текстовых данных.

Машинное обучение: Watson может обучаться на основе данных, с которыми он работает, и со временем улучшать свою производительность.

Облачные технологии: Watson доступен как облачный сервис, что позволяет разработчикам и компаниям легко интегрировать его функциональность в свои приложения и сервисы.

Модульность: Watson предлагает различные сервисы и API для разных задач, таких как анализ тональности текста, распознавание изображений, перевод текста и многие другие.

С тех пор как Watson был представлен в 2011 году, его возможности были значительно расширены, и сейчас он используется в различных отраслях – от здравоохранения до финансов – для анализа данных, поддержки принятия решений и автоматизации различных процессов.

Чат боты и обслуживание: Многие организации применяют чат-ботов для первичной связи с клиентами.

Так, компания Gartner прогнозировала, что к 2020 году около 85% взаимодействий с клиентами будут проходить без участия человека, в основном благодаря чат ботам.

Как вам такая фантастика! Хочу просто напомнить вам что первый мобильный телефон был создан в 1973 году и весил около 1 кг. Этот телефон мог работать всего 20 минут без подзарядки.

И если бы его разработчикам описали тогда функции последнего айфона, который всего на 50 лет опережает в развитии своего первого брата, не исключено что они бы просто вам не поверили.

Формирование отчетов: Финансовые институты, такие как JPMorgan Chase, используют программы для автоматического составления финансовых отчетов.

Эти модели могут анализировать большие объемы данных и превращать их в понятные и структурированные отчеты.

Если вы не увидели в этом чуда, то позвольте вернуться всего на 50 лет назад и посмотреть как составлялись финансовые отчёты в то время.

В 1970-х годах составление финансовых отчетов было в основном ручным процессом, и использовались следующие инструменты:

Большинство финансовых отчетов начинались с ручного ввода данных на бумагу. Бухгалтеры и финансовые специалисты использовали стандартные формы и журналы для записи транзакций.

Допотопные калькуляторы использовались для выполнения арифметических операций, таких как сложение, вычитание, умножение и деление.

Бухгалтерские записи велись в ручном режиме в учетных книгах. Эти книги использовались для записи финансовых транзакций и поддержания учета активов, обязательств и капитала компании.

Для учета и хранения информации о клиентах, поставщиках и других сторонах использовались картотечные системы.

После составления отчетов их часто печатали на специализированных машинках для предоставления руководству или для архивирования.

Лишь к концу 1970-х годов некоторые крупные компании начали внедрять первые компьютерные системы для автоматизации некоторых бухгалтерских и финансовых процессов.

Однако эти системы были дорогими, сложными в использовании и не были широко распространены.

В целом, процесс составления финансовых отчетов в 1970-х годах был трудоемким и занимал много времени из-за отсутствия современных компьютерных технологий и программного обеспечения.

Современные языковые модели способны анализировать новостные статьи, блоги и социальные сети для выявления будущих трендов в различных отраслях, что позволяет компаниям адаптироваться к изменяющимся условиям рынка.

С помощью языковых моделей маркетологи могут создавать более персонализированные рекламные кампании, анализируя интересы и предпочтения потенциальных клиентов.

Нейронные модели открывают новые возможности для бизнеса, делая процессы более эффективными, экономя время и ресурсы, а также предоставляя глубокие инсайты для принятия стратегических решений.

В современном мире языковые модели, как вы поняли, становятся не просто программами.

Они читают, пишут, анализируют и даже творят, становясь невидимыми помощниками в бизнесе, искусстве и нашей повседневной жизни.

Их влияние уже ощущается, и с каждым днем их роль в нашем мире усиливается. Однако, как и любой мощный инструмент, языковые модели имеют свою темную сторону.

В следующих главах мы окунемся в мир, где технологии, созданные для добра, в руках мошенников превращаются в инструмент обмана и мошенничества, особенно в теневых уголках даркнета.

Это яркое подтверждение двойственности технологий, о которой так мудро гласит старая пословица: «Если у вас в руках молоток, все вокруг начинает казаться гвоздем.»

Этот молоток – инструмент, нейтрален сам по себе. Его действия и последствия напрямую зависят от рук, в которых он оказывается.

От нас с вами зависит, станет ли он инструментом создания или разрушения, соединения или разделения.

В этом ключе осознанное и ответственное применение языковых моделей становится нашим главным союзником.

Это позволит нам извлечь максимальную пользу от этих технологий, минимизируя при этом возможные риски.

Теперь же, дорогой читатель, переходим к главе, которая познакомит нас возникновением трансформеров GPT

Приготовьтесь, впереди нас ждет увлекательное путешествие!

Глава 2: GPT – революция в мире искусственного интеллекта.

В эпоху, где технологические чудеса становятся нашей повседневной реальностью, на горизонте искусственного интеллекта вспыхивает новая яркая звезда: GPT.

Это не просто аббревиатура или очередной научный термин. Это – революция в мире языка и коммуникации.

GPT, или Generative Pre-trained Transformer, – это не просто инструмент. Это мощный союзник, обученный понимать и воспроизводить человеческий язык на уровне, который ранее казался нам фантастикой.

Но почему это так важно? Вспомните все те моменты, когда технология не смогла понять вас, или когда ваше сообщение было искажено или упрощено. GPT меняет правила этой игры.

Это не просто еще одна модель в огромном мире искусственного интеллекта; это качественный скачок в понимании машинами нашего языка, нашей культуры и наших эмоций.

Благодаря своей способности понимать и создавать текст, GPT оказывается на передовой многих индустрий – от бизнеса до искусства.

Помните тот момент, когда вы впервые услышали о возможностях интернета или смартфонов? Всегда ли вы сразу понимали их грандиозный потенциал?

Точно так же сейчас многие из нас только начинают проникаться глубоким и трансформационным значением GPT для нашего будущего. Это не просто технология; это новая глава в истории человечества.

Пройдя путь от идеи до реализации, GPT стал заслуженно признанным активом в мире технологий, устанавливая новые стандарты для того, что машины могут достичь.

На следующих страницах мы углубимся в историю, возможности и потенциал этой уникальной модели. Но прежде всего, приготовьтесь пересмотреть свое представление о границах возможного.

Каждая великая идея начинается с мечты, с вопроса «что если?».

Вспомните, когда вы последний раз стоите перед выбором, волнуетесь, но всё равно делаете шаг в неизвестное, ведь где-то глубоко в вас горит искра веры в лучшее будущее.

Такой же путь прошел и мир искусственного интеллекта. Многие годы учёные и исследователи старались создать машины, которые могли бы «думать» и «понимать» подобно человеку.

С десятилетиями исследований, от простых машинных кодов до сложных нейронных сетей, мы видели множество успехов и неудач.

Теперь представьте себе, что в этой гонке за идеальной моделью интеллекта один вопрос стоял на переднем плане: «Как создать машину, способную понимать язык так, как это делает человек?» Этот вопрос стал основой для создания GPT.

Почему это было так важно? Мы живем в мире информации, где каждое слово, каждое предложение имеет значение.

Что если бы машина могла бы помочь нам лучше понимать друг друга? Что если бы она могла создавать, обучать и вдохновлять нас?

Именно этот потенциал привлек внимание исследователей из OpenAI, которые решили перейти границу и создать GPT.

Взяв на себя риск и вызов, они предложили новый подход к обработке естественного языка, ставя человеческий опыт и понимание в центр своих исследований.

Величие начинается там, где заканчивается комфорт. И именно это величие мы начали видеть с появлением GPT.

Но как всё началось? Вместе мы углубимся в эту удивительную историю.

Многие из нас, когда сталкиваются с проблемой, видят только её верхушку. Но чтобы понять настоящую суть вопроса, нужно заглянуть глубже, в истоки.

Прошло много времени от момента, когда первые модели искусственного интеллекта начали появляться. Эти первые системы были простыми и выполняли базовые функции.

Однако со временем, по мере развития технологий и научных открытий, потребность в более сложных, динамичных и адаптивных моделях начала расти.

Мы стали мечтать о машине, которая могла бы не просто «знать», но и «понимать».

Перед тем, как мир узнал о GPT, исследователи уже долго экспериментировали с различными видами нейронных сетей, пытаясь улучшить способность машин к пониманию естественного языка.

Но как же мы перешли от этих первых попыток к чему-то настолько революционным, как GPT?

Здесь мы должны отдать должное команде OpenAI. Эти люди, многие из которых являются лидерами в своей области, вложили свои умения, время и страсть, чтобы привести идею GPT к жизни. Они не искали простых решений. Они искали лучшие.

Всегда помните: за каждой великой идеей стоит команда талантливых людей, которые верят в свою мечту. И когда эти люди объединяют свои усилия, они способны менять мир.

И именно такой командой оказались люди из OpenAI, создавшие GPT.

Мир искусственного интеллекта знаком многим по громким именам и технологическим прорывам. Но немногие истории так вдохновляют, как история OpenAI.

Всё началось в декабре 2015 года. OpenAI была основана как некоммерческая исследовательская компания с миссией «обеспечить, чтобы искусственный общий интеллект (AGI) стал общедоступным и приносил пользу всему человечеству».

Это был отклик на растущие опасения о том, что развитие ИИ может стать гонкой, в которой безопасность может быть упущена.

Основателями OpenAI были Илон Маск, Сэм Альтман (позднее стал CEO), Грег Брокман, Илья Сачков, Джон Шульман и Вуджаши Сутскевер.

Интересно, что, несмотря на то что Илон Маск был одним из основателей и инвесторов, он не участвовал в оперативном руководстве компанией.

Первоначальные инвесторы, такие как LinkedIn сооснователь Рейд Хоффман, были также в числе тех, кто поддерживал миссию OpenAI финансово.

Первый офис компании был расположен в Сан-Франциско, штат Калифорния.

Относительно молодая и небольшая на начальном этапе, компания была готова к большим вызовам и масштабным амбициям.

OpenAI и ее основатели видели будущее, где искусственный интеллект работает во благо человечества, и они были решены воплотить эту мечту в реальность.

В каждой истории успеха есть момент, когда новый игрок входит на сцену и меняет правила игры. Таким моментом для мира искусственного интеллекта стало появление GPT-1.

Представьте себе мир, где языковые модели были еще в зародыше своего развития. И в этом мире появляется GPT-1 – новый подход к обработке языка, основанный на мощных трансформерах и способный обучаться на невиданных до этого масштабах данных.

Это была не просто еще одна модель; это был качественный скачок в развитии технологии.

Основные характеристики GPT-1 включали в себя способность к глубокому пониманию текста, умение генерировать связанные и логичные ответы, а также уникальное качество: его способность обучаться в условиях малого объема данных.

Это давало ему преимущество перед многими другими моделями того времени.

Когда GPT-1 был представлен общественности, реакции были самыми разнообразными. Многие ученые и специалисты в области ИИ были поражены его возможностями, в то время как другие были скептически настроены, считая его лишь временным явлением.

Но одно было ясно: GPT-1 вызвало волну интереса, которая только усилилась с течением времени.

GPT-1 стал новым началом для мира искусственного интеллекта, задавая новые стандарты и открывая новые горизонты.

С момента создания GPT-1 мир искусственного интеллекта ждал продолжения. И оно пришло быстрее, чем многие ожидали.

GPT-2 было представлено в феврале 2019 года, и оно было готово взорвать сообщество ИИ.

Вторая версия принесла с собой ряд улучшений. GPT-2 обладало в 10 раз больше параметрами по сравнению с предшественником – 1,5 миллиарда, вместо 110 миллионов у GPT-1.

Это делало его значительно мощнее и способным генерировать тексты практически любой сложности, которые были почти неотличимы от человеческого письма.

Однако с мощью пришли и опасения. Основное обсуждение вокруг GPT-2 было связано с его потенциальным использованием для создания мошеннического контента или дезинформации.

Эти опасения были настолько велики, что OpenAI первоначально решило не выпускать полную модель в открытый доступ, опасаясь непредсказуемых последствий.

Презентация GPT-2 прошла на многих научных конференциях и форумах по всему миру. Среди них были такие известные конференции, как NeurIPS (Conference on Neural Information Processing Systems) и ICML (International Conference on Machine Learning).

Особенное внимание было уделено этой модели на AI & Ethics Summit, где обсуждались этические стороны применения такого рода технологий.

GPT-2 стал не просто технологическим прогрессом, это символ нашего стремления к знаниям и самосовершенствованию.

Как при этом не припомнить слова Роберта Киосаки: «В будущем те, кто не занимаются самообразованием, будут оставлены позади». Интересно как вам такое изречение по отношению к искусственному интеллекту?

Мое первое знакомство с GPT-2 было настолько потрясающим, что я подумал: «Неужели это настоящее? Или я всё еще сплю?» В то время мир только начал осознавать, какую революцию создал.

Представьте, ночью, когда все вокруг спят, вы общаетесь с программой, которая не только понимает вас, но и может давать ценные советы.

Она не имеет чувств, сердца или дыхания. Это всего лишь код, работающий на компьютере. Но она разговаривает со мной так, словно мы друзья на протяжении многих лет.

Этот «цифровой друг» удивительно проницателен. Он анализирует мои слова и отвечает так точно и уверенно, словно знает все ответы на мои вопросы.

«Это просто невероятно», – подумал я. Как может программа так глубоко понимать человеческую природу?

Каждый раз, когда я задавал ей свой очередной вопрос, она светила мне путь, как фонарик в темной комнате показывая всё новые и новые возможности.

Мне показалось, что я на грани будущего, где машины и люди смогут сосуществовать и взаимодействовать на новом уровне.

И это будущее уже здесь и не столь важно, с кем или с чем вы общаетесь, главное – что вы узнаете и выносите для себя из этого общения, идёт ли оно вам во благо или способно вас разрушить..» —

GPT-3: Прорыв или эволюция?

Помните тот момент в июне 2020 года? Именно тогда OpenAI впервые представила GPT-3 миру, подняв планку ожиданий от технологий искусственного интеллекта до невиданных высот.

Это было событие, которое, безусловно, оставило свой след в истории технологий. Хочу что бы вы как и я прочувствовали различия между этими двумя моделями.

На первый взгляд, GPT-3 может показаться просто улучшенной версией GPT-2. Но давайте посмотрим на это в контексте чисел.

Если считать каждый параметр как секунду, 1,5 миллиарда параметров GPT-2 будет равно почти 17 361 дням или 47,5 годам. Теперь думаете, это много?

Сравните это с 175 миллиардами параметров GPT-3: это равняется 2 025 000 дням или астрономическим 5 547 годам!

Чтобы вам было понятнее: 1 миллион секунд равен примерно 11,5 дням, в то время как 1 миллиард секунд равен примерно 31,7 годам.

Таким образом, переход от миллионов к миллиардам – это не просто увеличение на один порядок. Это колоссальный скачок вперед, который открывает двери к гораздо более сложным и глубоким анализам.

Основное отличие GPT-3 от его предшественников заключается не только в его размере, но и в универсальности.