Was ist GPT-3?
Der dritte Generation Generative Pre-trained Transformer (GPT-3) ist ein Sprachmodell, das tiefes Lernen nutzt, um alle Arten von Text zu generieren. Open AIs viel diskutiertes Modell GPT-3 benötigt nur eine kleine Menge an Eingabetext, um große Mengen an relevantem maschinell generiertem Text zu erstellen.
GPT-3 verarbeitet Texteingaben, um Aufgaben der natürlichen Sprache zu erfüllen. Es verwendet die natürliche Sprachgenerierung (NLG) und die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), um natürliche menschliche Sprache zu verstehen und zu produzieren.
In früheren Jahren war es extrem herausfordernd für Maschinen, Inhalte zu generieren, die für Menschen verständlich sind, da sie die Komplexität und Nuancen der menschlichen Sprache nicht verstehen konnten. GPT-3 war ein Wendepunkt, da es gelernt hat, Poesie, Artikel, Nachrichtenberichte, Geschichten und Dialoge mit einer kleinen Menge an Eingabetext zu erstellen.
Moderne Unternehmen nutzen GPT-3, um Programmiercodes zu schreiben, effektive Chatbots zu erstellen oder KI-gestützte Softwareanwendungen zu entwickeln.
Wie GPT-3 funktioniert
GPT-3 ist ein Sprachvorhersagemodell mit einem neuronalen Netzwerk Maschinenlernmodell. So funktioniert es.
- Empfängt Eingabetext und transformiert ihn. GPT-3 wandelt Eingabetext in das nützlichste Ergebnis um. Dies wird erreicht, indem das System darauf trainiert wird, große Mengen an Internettext zu verstehen, um Muster in einem generischen Vortrainierungsprozess zu erkennen.
- Trainiert auf mehreren Datensätzen. GPT-3 wurde auf mehreren Datensätzen mit Websites wie WebText2, Common Crawl und Wikipedia trainiert.
- Tests werden durchgeführt. GPT-3 wurde durch eine überwachte Testphase gefolgt von einer Verstärkungsphase trainiert.
- Übt mit Sprachtrainern. Ein Team von Trainern stellt dem Sprachmodell eine Frage mit einer korrekten Antwort im Kopf. Wenn das Modell eine falsche Antwort gibt, passen die Trainer das Modell an, um ihm die richtige beizubringen. Das Modell wird gelehrt, mehrere Antworten zu geben, die von den Trainern von der besten bis zur schlechtesten bewertet werden.
GPT-3 hat mehr als 175 Milliarden maschinelle Lernparameter. Es ist deutlich größer als seine vorherigen Modelle, wie Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) und Turing NLG.
Verwendungen von GPT-3
Organisationen nutzen GPT-3 für eine Vielzahl von Zwecken. Es erstellt brauchbaren Code, klont Websites oder generiert Text, der menschlich geschriebener Sprache ähnelt. Einige der beliebtesten Anwendungen von GPT-3 sind:
- Erstellen von schriftlichen Inhalten. GPT-3 hilft Unternehmen, Quiz, Memes, Rezepte, Blogs, Comicstrips, Werbetexte und alles, was Text beinhaltet, zu erstellen.
- Komponieren von Musik. GPT-3 kann Musikern helfen, neue Werke zu schaffen.
- Automatisieren von Gesprächen. GPT-3 kann auf jeden Text, den eine Person sendet, mit einem neuen, dem Kontext entsprechenden Text antworten.
- Übersetzen von Text. GPT-3 übersetzt Text in programmatische Befehle und umgekehrt.
- Analysieren von Stimmungen. GPT-3 ist gut ausgestattet, um Stimmungen zu analysieren und umsetzbare Informationen zu extrahieren.
- Zusammenfassen von Text. GPT-3 fasst Text zusammen, um die gleiche Bedeutung mit weniger Worten herauszubringen.
- Übersetzen von Programmiersprachen. GPT-3 übersetzt eine Programmiersprache in eine andere und hilft Entwicklern, komplexe technische Probleme zu lösen.
Vorteile von GPT-3
GPT-3 bietet eine gute Lösung, wann immer eine große Menge an Text basierend auf einer kleinen Menge an Texteingaben generiert werden muss. GPT-3 ist in der Lage, anständige Ausgaben zu liefern, wenn es eine Handvoll von Trainingsbeispielen gibt.
Im Folgenden sind einige der weiteren Vorteile von GPT-3 aufgeführt:
- Es hat eine breite Palette von künstlichen Intelligenz (KI) Anwendungen. Es ist aufgabenunabhängig; es kann eine breite Bandbreite von Aufgaben ohne Feinabstimmung ausführen.
- Wie jede andere Automatisierungstechnologie erledigt GPT-3 schnelle, sich wiederholende Aufgaben.
- Es ermöglicht Menschen, komplexere Aufgaben zu bewältigen, die ein höheres Maß an kritischem Denken erfordern.
- In vielen Situationen ist es nicht praktisch oder machbar, dass Menschen Textausgaben generieren. Zum Beispiel können Kundendienst-Chatbots oder -zentren GPT-3 verwenden, um Kundenfragen zu beantworten.
- Vertriebsteams können es nutzen, um mit potenziellen Kunden in Kontakt zu treten, und Marketingteams können Texte schreiben. Diese Art von Inhalt benötigt schnelle Produktion und birgt ein geringes Risiko. Das bedeutet, dass die Konsequenzen relativ gering sind, wenn der Text Fehler enthält.
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Einer der entscheidenden Vorteile von GPT-3 ist, dass es leichtgewichtig ist und auf einem Verbraucher-Laptop oder Smartphone laufen kann.
Beste Praktiken für GPT-3
Unternehmen nutzen die Kraft von GPT-3, um Kosten zu senken, ihre Kundensupportprozesse zu verbessern und die Arbeitsbelastung der Mitarbeiter zu reduzieren. Es bietet End-to-End-Lösungen, von der Entwicklung über das Training bis zur Integration.
Einige der besten Praktiken für GPT-3 sind unten aufgeführt:
- Klare Ziele festlegen. Unternehmen sollten Ziele und den Umfang des Systems definieren, bevor sie GPT-3 implementieren.
- Das System trainieren und überwachen. GPT-3 benötigt Training, um Genauigkeit, Effizienz und Effektivität sicherzustellen. Regelmäßige Überwachung ist wichtig, um Ungenauigkeiten oder Fehler zu identifizieren und zu korrigieren.
- Robuste Datenschutzmaßnahmen implementieren. Unternehmen müssen robuste Datenschutzmaßnahmen einrichten, um Sicherheit zu gewährleisten.
- Menschliche Aufsicht bereitstellen. Trotz der Vorteile der Automatisierung ist menschliche Aufsicht notwendig, um sicherzustellen, dass das System effektiv arbeitet und genaue Antworten auf Kundenanfragen liefert.
GPT-3 vs. GPT-4
GPT-3 und GPT-4 sind KI-basierte Modelle, die tiefe Lernalgorithmen und NLP verwenden, um menschliche Sprache zu verarbeiten. Im Vergleich zu GPT-3 schneidet GPT-4 besser ab, benötigt jedoch länger, um zu antworten als GPT-3. GPT-4 hat eine breitere Wissensbasis, die die Fähigkeit zur Verarbeitung und Analyse menschlicher Sprache erheblich verbessern könnte.
GPT-4 ist viel größer als GPT-3, da GPT-4 10 Billionen Parameter im Vergleich zu den 175 Milliarden Parametern von GPT-3 hat. GPT-4 kann mehr Informationen verarbeiten und analysieren, was zu genaueren Antworten führt.
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Sagar Joshi
Sagar Joshi is a former content marketing specialist at G2 in India. He is an engineer with a keen interest in data analytics and cybersecurity. He writes about topics related to them. You can find him reading books, learning a new language, or playing pool in his free time.
