Yapay Zeka GPT-3: Demolar, Kullanım durumları, Çıkarımlar

 

Yapay Zeka GPT-3: Demolar, Kullanım durumları, Çıkarımlar

GPT-3

OpenAI'nin GPT-3'ü , dünyanın en gelişmiş doğal dil teknolojisidir. En yeni ve en büyük metin üreten sinir ağı. Ve Twittersphere abuzz'ına sahip.

En son aldatmacanın etkileri hakkında konuşmak istiyorum Ama önce canavarın kendisinin kısa bir açıklaması.

Yapay zeka sistemlerinin büyük çoğunluğu tek bir kullanım için tasarlanmış ve bunun için sıkı bir şekilde eğitilmiş olsa da, GPT-3, çok daha genelleştirilebilir Transformatörler olarak bilinen doğal dil işleme teknolojilerinin en yenisidir.

Gerçekte, Transformers, dilin bazı genel özelliklerini (eğitim öncesi) öğrenmek için büyük miktarda metni işler. Bu bilgi daha sonra belirli dil anlama görevlerini geliştirmek için iyi bir başlangıç ​​noktası olarak kullanılır (ince ayar). Bunu yaparken, belirli doğal dil görevleri için gereken etiketli eğitim verisi miktarını önemli ölçüde azaltır.

Ee başka? GPT-3 ile selefi GPT-2 arasındaki temel fark, boyutudur.

Boyut önemlidir.

AI'da boyut özellikle önemlidir. Peter Norvig haklı olmaya devam ediyor, ancak dahası - “Miktarın kendine ait bir niteliği var” . Spesifik olarak, büyüklüğü (175B parametreleri) doğrudan etkinliğiyle ilgilidir (bir makalenin AI tarafından oluşturulmuş olup olmadığını tespit etmenin ortalama insan doğruluğu ~% 52 idi).

Daha somut olarak:

  • Dil modeli performansı , model boyutu, veri kümesi boyutu ve hesaplama miktarının güç yasası olarak ölçeklenir .
  • Yeterli veri üzerine eğitilmiş bir dil modeli, hiç karşılaşmadığı NLP görevlerini çözebilir. Başka bir deyişle, GPT-3 modeli ince ayar yapmadan birçok aşağı akış işi için genel bir çözüm olarak inceler .

GPT-3 Projeleri ve Demoları

İki gün önce Twitter, ilginç ve mükemmel demolar ve GPT-3'ün üzerine inşa edilen projelerle aydınlandı. İşte göze çarpan birkaç tanesi ve size neyin mümkün olduğuna dair güzel bir fikir verecektir.

sözcük

Sushant Kumar , bir kelimeyi alan ve buna dayalı olarak GPT-3 tarafından oluşturulan bir cümle üreten bu mikro siteyi yarattı GPT-3'ün işini bitirdiğini görmek için aşağıdaki web adresinin sonundaki 'word'ü değiştirin: https://thats.sushant-kumar.com/word

İşte bazı örnekler, sadece biraz kirazla toplanmış.

  • İlerlemede GPT-3. “Medeniyet üstel eğri üzerinde yükseldi. İlerlemenin düz bir çizgi izlemesini beklememeliyiz. "
  • Teknoloji hakkında GPT-3. "Teknoloji, sistemleri optimize eder. İnsanlar kültürü optimize ediyor. "
  • Derin Öğrenme hakkında GPT-3. "Derin öğrenme araştırması için birleşme ve satın alma, Noel Baba için çikolatalı şekerlemeler gibi olurdu."
  • Blockchain üzerinde GPT-3. "Tüm kripto para birimleri sahtekarlıktır. Gerçek hiçbir şeyle desteklenmez ve ince havadan yapılır (kullanılan elektrik hariç). "
  • Tasarımda GPT-3. "Hatalar kötüdür, ancak hataları silmek daha kötüdür."
  • UX üzerinde GPT-3. "Kullanıcı deneyimi, her şeyden önce kullanıcıların deneyimi için."

kod

Şerif Shameem de debuild.co birkaç gerçekten heyecan verici demolar inşa etti. Uygulamanızın ne yapması gerektiğini basit bir İngilizce olarak tanımlayın ve ardından saniyeler içinde kullanmaya başlayın.

Sharif Shameem'in demosu debuild.co'da

Şunlar için demolar hazırladı:

Turing Testi

Kevin Lacker GPT-3'ü yere oturdu ve Turing Testini verdi . Kevin Sağduyu, Trivia ve Mantık için testler yapıyor. Vardığı sonuç: "GPT-3 bazı alanlarda oldukça etkileyici, diğerlerinde hala insanlık dışı." Biraz kendim gibi.

Yapay zeka geleneksel olarak "sağduyu" ile mücadele eder. İşte birçok sağduyu sorusunu yanıtlayan GPT-3.

Gönderi için resim
Losser.io'da çalışırken GPT-3'ün ekran görüntüsü

Konuşmalar

Mckay Wrigley , 'herhangi birinden öğrenmenize' izin vermek için GPT-3 kullanan bir uygulama tasarladı. Hiç Elon Musk'tan roketler hakkında bilgi edinmek istediniz mi? Shakespeare'den nasıl daha iyi yazılır? Aristoteles'ten felsefe mi?

Gönderi için resim
McKay Wrigley'in learnfromanyone.com sitesinden örnek ekran görüntüsü

Gönderme sırasında, herkesten bilgi alınamıyordu , ancak kısa bir süre sonra yedeklenip çalışmaya başlayacak .

tasarlamak

Jordan Singer, Figma için sizin için / sizinle birlikte tasarım yapmak için GPT-3 kullanan bir eklenti geliştirdi . Eklenti Figma ile “mavi bir kare ekle” veya “bana 500 piksellik pembe bir daire ver” gibi şeyler söylemek için konuşuyor. Jordan, GPT-3'ün birkaç ham metin örneği sağladıktan sonra oluşturduğu Figma kanvasının temel bir temsilini yaptı. Bu gösterim daha sonra bir ekran oluşturmak için Figma eklenti koduna çevrilir.

Jordan Singer’ın GPT-3 Figma eklentisi

Summarisation

Chris Lu , GPT-3 kullanarak bir Explain Like I'm 5 web sitesi oluşturdu.

Gönderi için resim
Chris Lu'nun Simplify ekran görüntüsü

Fikir

Paul Yacoubian , sonsuz fikirler üretmek için GPT-3 tohum primerini kullanıyor.

Gönderi için resim
Paul Yacoubian'ın GPT-3'ü kazanmasını sağlayan ekran görüntüsü

GPT-3 Etkileri

GPT-3, doğal dil işleme için bir dönüm noktasıdır . Ancak ileriye doğru büyük bir kavramsal sıçrama olduğu için değil.

GPT-3 farklı hissediyor. Demo yelpazesi bunu kanıtlıyor. Yanıcı bir hype fabrikasına yanan yakıt döktü. Akıllıca hareket eden herhangi bir bilgisayar vaadini yerine getirmek için neredeyse dini olarak hazırlanmış bir fabrika.

Neden?

Başlangıç ​​olarak, önceki nesil modellerden daha iyi. Bu var görünmez bir eşiğini geçen bir acemi için tabii ki eğlenceli ve kullanışlı olmasının kullanıcı (örneğin, yatırım daha fazla zaman gerekmektedir GPT-2 Gwern ).

Aynı zamanda oldukça erişilebilir . Beta API aracılığıyla erişimin açılması, demoların ve projelerin öfkeli bir şekilde yayılmasına yol açtı ve bu, teknolojinin potansiyelini hayata geçiriyor. Somutluk önemlidir.

Bunun da ötesinde, GPT-3 ile İngilizce aracılığıyla etkileşim kurabilirsiniz. Yalnızca minimum miktarda özel bilgi gerektirir. Demoları oluşturan ve kenardan tezahürat edenlerin profilleri eskisinden farklı. Bu sadece yapay zeka uygulayıcıları ve trend izleyicileri değil. Bilgisayar korsanları.

Benim tahminim, GPT-3'ün birincil mirasının, yapay zeka ile kimlerin yeni şeyler deneyeceğine ve onunla denemek için neye ilham vereceklerine dair çarpıcı bir genişleme olacağı yönünde .

Bu, en yeni nesil NLP için Homebrew Bilgisayar Kulübü olabilir.

Peki sırada ne var?

Gönderi için resim
Simonoregan.com'dan NLP Yatırım döngüsü

Azeem Azhar , makine görüşü yeteneklerindeki patlamanın yapay zeka girişimlerini, VC yatırımlarını ve kurumsal harcamaları nasıl tetiklediğine paralellik kurduğunda katılıyorum Bilgisayar vizyon patlamasının başlangıcında saf oyun yapay zeka VC finansmanı böyle görünüyordu.

Gönderi için resim
Simonoregan.com'dan yapay zekaya risk sermayesi yatırımı

Azeem bunu güzel bir şekilde ifade ediyor:

Ve bugün 2020'de, görüntülerin yüksek kaliteli hesaplamalı manipülasyonu hakkında hiçbir şey düşünmüyoruz. Telefonlarımızı yüzümüzle açıyoruz. Ziyaretçileri ucuz tüketici web kameralarımızla takip ediyoruz. Bir var özgür ben Telefonumu işaret herhangi bitkiyi tanır uygulamayı. On yıl önce dünyanın hiçbir yerinde bulunmayan yetenekler artık ölçülemeyecek kadar ucuz. Otonom araçlar, yollarda gezinmek için bu atılımlara bağımlıdır.

GPT-3 ve doğal dil işleme, makine görmesine benzer bir yol izlerse, önümüzdeki 3-5 yıl içinde metin kullanan uygulamalarda hızlı gelişmeler bekleyebiliriz.

Bu önemlidir.

Kullanımı kılıfı

NLP'ye yatırımda bir telaş ne anlama gelir?

Başlangıç ​​olarak, performans iyileştirmesi ve artan erişilebilirlik tarafından yönlendirilen standart NLP kullanım senaryolarının çoğalmasını bekleyebiliriz.

Gönderi için resim
Simonoregan.com'dan NLP kullanım örnekleri

Bu NLP görevleri yeni değildir; 80'lerden beri buralardalar. Çoğumuz semantik arama, makine çevirisi ve sohbet robotları gibi şeyleri düzenli veya yarı düzenli olarak kullanırız. Büyük ölçüde iyileştirme, daha fazla benimseme anlamına gelir ve bu hizmetleri kimin sağladığında potansiyel olarak bir değişikliğe yol açar. Örneğin, erişim başına ödeme yapay zeka katmanı üzerine inşa edilen anlamsal arama, Google'ın Arama üzerindeki hakimiyetini azaltabilir mi?

Ayrıca, Ses kullanımının aşağı yönde etkileri de var. Kullanılabilir olsa da, Voice bugün hantal kalıyor. Siri'nin ve Alexa'nın bilgisindeki birçok boşluğu doldurmak, kullanıcıya güven aşılamak için uzun bir yol kat edecek ve ilk başta artan ses kullanımını tetikleyecektir.

Sonra içerik oluşturma üzerindeki etkisi var. Bir yapay zeka bunu sizin için yapabildiğinde kim yazmayı zahmet eder ki? Öncelikle ben. Ayrıca çok daha yetenekli sayısız diğerleri. Yapay zeka içerik üretiminin gerçek anlamda bozulma potansiyeline sahip olduğu yer, en düşük seviyededir. Buradaki asıl kaybedenler, uzun kuyruklu, düşük kaliteli içerik üreticileri olacak - WikiHow'lar ve altı.

Gördüğüm kadarıyla en büyük potansiyel, bu iyi bilinen genel yolların dışında duruyor. Büyük miktarda eğitim verisine duyulan ihtiyacı rahatlatmak, NLP'nin hangi kullanım durumlarına işaret edilebileceğini değiştirir. NLP'yi ticaretin ihmal edilmiş, çekici olmayan köşelerine getirmek, finansal raporlama, teknik yazı ve tıbbi raporlama gibi alanlar için oyun değiştirici olacaktır. Okuyucuların ve yazarların yeteneklerini artırmak, bu tür içeriğin nasıl yaratıldığını ve tüketildiğini ... ve kim tarafından değiştirildiğini değiştirir.

Son olarak, AI metninin toplu olarak üretilmesinin ikinci dereceden etkileri var. Derin sahte bilgiler yakın zamanda ortadan kalkmayacak ve bu nedenle içeriğin doğrulanması daha önemli hale geldi.

İlginç Okuma

  • GPT-3 Yaratıcı Kurgu . Gwern GPT-3'ü adım adım ilerler ve şiir yazma kalitesi için ince ayarlı GPT-2–1.5b şiiriyle eşleşmediğini, aynı zamanda şiir, Tom Swifty kelime oyunları, bilimle başa çıkmada çok yönlü olmasına rağmen onu aştığını fark eder. kurgu, Turing'in Turing testi diyaloğu gibi diyaloglar, edebi tarz taklitleri. Bu uzun okuma, keşiflerinde üretilen GPT-3 örneklerini ve GPT-3'ün nasıl kullanılacağına ilişkin düşüncelerin yanı sıra kalan zayıf yönlerine ilişkin bazı tartışmaları kaydeder.
  • AI ve kelime. Azeem Azhar, doğal dil işlemenin yükselişi üzerine kafa yorar.
  • GPT3 ile ilgili Hızlı Düşünceler. Delian Asparouhov, GPT-3'ü bir dönüş için alır ve bunun "akıl için bir yarış arabası" olduğu sonucuna varır.
  • Bilgisayarlar sanat yapmaz, insanlar yapar. Sanatın yeni teknolojilere yanıt olarak uzun bir evrim tarihi vardır. Geçtiğimiz yüzyılda, bu teknolojilerin çoğu, sanatçının rolü hakkında tartışmalara ve yanlış anlamalara yol açtı. İlk başta sanatçıları ilgisiz kılan araçlar, aslında onlara yeni ifade fırsatları verdi. Algoritmalarının sanatçılar ve gazeteciler olduğunu iddia eden teknoloji uzmanları, bilgisayarların kendi başlarına sanat yarattığını öne sürüyorlar. Bu tartışmalar genellikle sanat, yapay zeka veya her ikisi hakkında bir anlayış eksikliğine ihanet eder.


Kaynak : https://towardsdatascience.com/gpt-3-demos-use-cases-implications-77f86e540dc1 bu kaynaktan google translate yaparak bu yazının aynısını okuyabilirsiniz.

Yapay Zeka GPT-3: Demolar, Kullanım durumları, Çıkarımlar Konusuna Henüz Yorum Yapılmadı. İlk Yorum Yapan Siz Olun.

Konu hakkında yorumlarınızı bekliyorum teşekkürler.