Intelligensie kunsmatige Vandag is dit op almal se lippe. Ons weet nou hoe om dit te gebruik: kry net toegang tot die internet en gebruik platforms soos ChatGPT, Dall-E en Synthesia. In hierdie verband berei ons 'n interessante artikel voor wat praat oor 10 webwerwe wat kunsmatige intelligensie gebruik om baie verskillende dinge te doen. Maar as ons dit gesê het, kom ons neem die voorbeeld van die mees gebruikte KI. Hoe dit gebore is en hoe ons by die weergawe uitgekom het wat ons almal vandag kan gebruik vry?
Vandag gebruik baie van ons ChatGPT, maar nie almal weet wat daaragter sit en hoe ons daar gekom het nie. Hier is 'n geskiedenis van die 80's tot vandag
Kom ons begin by die 80's: Herhalende neurale netwerke
ChatGPT is 'n weergawe van GPT-3, 'n baie groot taalmodel wat deur OpenAI ontwikkel is. Taalmodelle is 'n tipe van neurale netwerk wat in baie tekste opgelei is. Neurale netwerke is sagteware wat geïnspireer is deur die manier waarop neurone in menslike breine met mekaar kommunikeer. Omdat enige teks uit reekse letters en woorde van verskillende lengtes saamgestel is, vereis taalmodelle 'n tipe neurale netwerk wat sin kan maak van hierdie tipe data. Herhalende neurale netwerke (Herhalende neurale netwerke) wat in die 80's uitgevind is, kan hulle rye woorde hanteer, maar is stadig om op te lei en kan voorheen geleerde woorde in 'n ry vergeet. LSTM'e kon teksstringe van etlike honderde woorde hanteer, maar hul linguistiese vermoëns was beperk. Wat is? Akroniem vir "Lang korttermyn geheue"Of"lang korttermyn geheue” is 'n kunsmatige neurale netwerk wat in die velde van kunsmatige intelligensie gebruik word
Lees ook: Google bevestig die verenigbaarheid van inhoud wat deur Chatbot en AI gegenereer word
2017: die jaar van die keerpunt van kunsmatige intelligensie met Transformers
Die deurbraak wat gelei het tot die huidige generasie groot taalmodelle het gekom toe 'n span Google-navorsers die uitgevind het Transformators, 'n tipe neurale netwerk wat kan naspoor waar elke woord of frase in 'n volgorde voorkom. Jy sal self verstaan dat die grootste probleem van LSTM's oorkom is. Maar hoe het hulle dit gedoen? Die konsep van toegepaste linguistiek betree tegnologie. Die betekenis van 'n woord hang dikwels af van die betekenis van ander woorde wat dit voorafgaan of daarop volg. Hou tred met hierdie kontekstuele inligting, kan transformators langer teksstringe hanteer en die betekenis van woorde meer akkuraat vasvang. Byvoorbeeld, "worsbroodjie" het 'n heel ander betekenis in die sinne "Ek verkies hamburgers bo worsbroodjies"En"Worsbroodjies word die beste saam met mosterd geëet“. In wese het kontekstuele inligting, wat mense kry en masjiene nie, 'n verskil gemaak.
2018-2019: die jare van GPT-ontwikkeling
OpenAI se eerste twee groot taalmodelle het binne maande na mekaar aangekom. Die maatskappy wou veeldoelige, algemene kunsmatige intelligensie ontwikkel en glo dat groot taalmodelle 'n sleutelstap na hierdie doelwit is. Op hierdie manier is die sagteware in staat om identifiseer self patrone in die data, sonder dat hy vertel word wat hy kyk of lees. Baie vorige suksesse in masjienleer het staatgemaak op leer onder toesig en geannoteerde data, maar die handmatige etikettering van data is stadige werk wat die grootte van datastelle wat vir opleiding beskikbaar is, beperk. Dit was die GPT-2 veroorsaak die grootste opskudding. Om die waarheid te sê, OpenAI het gesê hulle is so bekommerd dat mense GPT-2 kan gebruik.”om misleidende, verwronge of beledigende taal te genereer” wat nie die volledige model sou vrystel nie. Maar dit het nie hier geëindig nie.
As GPT-2 indrukwekkend was, het OpenAI se opvolger, GPT-3, letterlik 'n rewolusie gemaak. Sy vermoë om genereer mensagtige tekste dit het 'n groot sprong vorentoe verteenwoordig. GPT-3 kan vrae beantwoord, dokumente opsom, stories in verskillende style genereer, tussen Engels, Frans, Spaans en Japannees vertaal, en nog baie meer. Dit kan egter steeds nie 'n mens vervang nie, want dit ontbreek die grondeienskappe van die mensdom. Ons het in diepte daaroor gepraat hierdie artikel.
Bron | MIT
