Gpt 3 что это

GPT-3 – что это?

GPT-3 — предварительно обученный генеративный преобразователь. Это третье поколение языковой модели, созданной разработчиками OpenAI, которая способна генерировать письменный текст на английском языке такого качества, которое часто трудно отличить от текста, написанного человеком.

Если сравнивать с ее предшественником, новая версия алгоритма намного умнее, количество используемых параметров увеличилось с 1,5 до 175 млрд. Более, чем в сто раз!

Как это работает?

Вы вводите исходный фрагмент текста и модель сама начинает создавать продолжение сюжета. Иногда алгоритм «увлекается» и начинает уходить от основной идеи, поэтому, периодически требуется коррекция отдельных фрагментов текста.

GPT-3 – как пользоваться?

Как видно из описания алгоритма, его основная задача генерировать качественный текстовый контент.

GPT-3 используется в чат-ботах, для создания текстов – рассказов, стихов, инструкций, текстов рекламных сообщений, твиттов, сценариев, идей для блогов и так далее.

В сентябре 2020 года я получил доступ к GPT-3 и начал экспериментировать с качеством контента.

Вот две статьи из многих, которые написаны GPT-3:

Качество контента очень высокое. Мне оставалось добавить изображения и несколько цитат и ссылок для придания тексту «человечности».

GPT-3 вполне можно использовать для массового создания контента для тех нищ, в которых этот контент особо не читают.

Но если ваш проект требует контент не только хорошего качества, но и точности, что требуется для YMYL-страниц, вам придется немного повозится, корректируя направление создаваемого контента и проверяя факты.

GPT-3 пока еще слабо обучен для генерации текстов в точных науках – математике, физике и других подобных направлениях.

Для текстов SEO-тематиках этот алгоритм, как вы поняли, очень даже пригоден.

На моё удивление, языковая модель не только знала о существовании Ahrefs, Majestic, SEMrush, но и понимала специфику этих инструментов.

Как получить доступ к GPT-3 online?

Это довольно сложный вопрос. Изначально доступ к API OpenAI был бесплатным. Затем компания закрыла его и теперь нужно подавать заявку в «Лист ожидания».

Я тоже, как и десятки тысяч других пользователей, подавал такую заявку. Практика показала, что отправка заявки через «Лист ожидания» без дополнительных усилий – это путь в никуда. Вы будете ждать ответа, но он так и не придет.

Способ для тех, у кого есть способности хоть что-то программировать.

1) Подаете заявку в «Лист ожидания».

2) Покупаете домен для будущего инструмента.

3) Разворачиваете сайт и создаете презентационную страницу инструмента, чтобы была понятна основная идея и для чего вам нужен GPT-3.

3) Делаете презентацию.

4) Находите в Твиттер Greg Brockman @gdb и пишите ему примерно такой твит https://twitter.com/Asharjamil/status/1317163403681693699

Автор этого твита позднее написал – «Спустя всего 10 минут я получил ответ от него с просьбой прислать свою электронную почту. И бум, я получил доступ».

Если у вас совсем туго с фантазией под какую идею создать «стартап» с целью получения доступа к API OpenAI, воспользуйтесь этим сервисом, который тоже работает на GPT-3.

Если это для вас очень сложно, можно воспользоваться теми сервисами, которые уже есть:

FitnessAI – это чат-бот на тему здоровья и фитнеса. Задавайте боту вопросы и копируйте ответы. Таким образом, вы получите сгенерированный текст.

Boredhumans – это целый набор инструментов на базе GPT-3. Нет смысла все их описывать, просто зайдите и посмотрите.

CopyAI – инструмент для создания рекламных текстов в социальных сетях. CopyAI платный, но есть тестовый бесплатный период.

Shortlyread – платный генератор эссе. Есть возможность бесплатно пару раз протестировать. Я читал отзывы людей, которые купили платную подписку. Судя по всему, они очень довольны.

Если эти два способа получения доступа к GPT-3 вас не устроили, я могу посоветовать бесплатно пользоваться GPT-2. Дешево и сердито.

Как получить доступ к GPT-4?

OpenAI по-прежнему блокирует доступ к своим моделям для некоторых стран, а GPT-4 протестировать очень хочется, верно?

Давайте, я расскажу как это сделать.

Открываем сайт POE. Он позволит вам бесплатно пользоваться не только ChatGPT, GPT-4, но и еще несколькими интересніми чатботами. Обратите внимание на то, что пока на пользование GPT-4 существует лимит — один запрос в сутки.

Второй вариант — заходим на сайт try-alters и пользуемся бесплатно GPT-4. Тут тоже есть ограничение. Суть его в том, что диалоговое окно ввода сообщения поддерживает не очень большое количество символов, но достаточное, чтобы коммуницировать с чатботом.

Самый интересный вариант — переходим на chat.forefront.ai , регистрируемся, пользуемся GPT-4.

Если статья вам понравилась, поделитесь ей в социальных сетях и подписывайтесь на мой телеграм канал SEO Inside.

Освоение GPT-3: Полное руководство по тонкой настройке с помощью OpenAI, дополненное примерами

Прежде чем приступить к тонкой настройке модели GPT-3, важно понять, что такое языковая модель и как работает GPT-3.

Языковая модель — это тип алгоритма искусственного интеллекта, который может генерировать и понимать человеческий язык. Он работает путём прогнозирования следующего слова или последовательности слов в данном фрагменте текста на основе слов, которые были до него.

GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) — это большая, мощная языковая модель, разработанная OpenAI, которая была обучена на огромном массиве текстовых данных. Она была обучена с использованием архитектуры transformer, которая представляет собой тип нейронной сети, предназначенной для обработки последовательных данных, таких как естественный язык.

Благодаря своим огромным размерам и обширной подготовке, GPT-3 способен выполнять широкий спектр языковых задач, включая генерацию текста, его завершение, перевод и многое другое.

Однако GPT-3 — это языковая модель общего назначения, что означает, что она была обучена на широком спектре данных и не обладает специфическими знаниями о какой-либо конкретной предметной области или задаче. Вот тут-то и пригодится тонкая настройка.

Настраивая модель GPT-3 для конкретной задачи или домена, вы можете настроить её так, чтобы она лучше справлялась с этой задачей, делая её более точной и эффективной. Это делается путем подачи модели примеров, специфичных для данной задачи, что позволяет ей изучить шаблоны и правила, которые имеют отношение к этой задаче.

Тонкая настройка модели GPT-3 означает обучение уже предварительно обученной языковой модели GPT-3 конкретной задаче или предметной области, чтобы улучшить её производительность при выполнении этой задачи.

GPT-3 — это большая предварительно обученная языковая модель, которая была обучена на огромном количестве разнообразных данных. Тонкая настройка позволяет адаптировать предварительно обученную модель к конкретной задаче, такой как анализ настроений, машинный перевод, ответы на вопросы или любая другая языковая задача.

Во время тонкой настройки вы начинаете с предварительно обученной модели GPT-3 и далее тренируете её на меньшем наборе данных, специфичном для конкретной задачи. Этот процесс включает в себя инициализацию предварительно обученной модели, а затем тонкую настройку параметров модели на меньшем наборе данных.

Процесс тонкой настройки обычно включает в себя несколько раундов обучения, во время которых производительность модели оценивается на основе набора валидационных данных, чтобы определить, необходимо ли дальнейшее обучение. Как только модель достигает удовлетворительной производительности на валидационном наборе, её можно использовать для генерации прогнозов на новом наборе тестов.

Тонкая настройка модели GPT-3 может повысить её точность и эффективность для конкретных задач, что делает её мощным инструментом для приложений обработки естественного языка.

Синтетические данные — это искусственно созданные данные, которые могут быть использованы для обучения моделей машинного обучения, когда данные из реального мира недоступны, или для тестирования моделей, когда данные из реального мира не подходят. В этом руководстве мы рассмотрим, как создавать синтетические данные с помощью GPT-3, текстового генератора, который можно использовать для генерации текста на основе подсказок.

Вот шаги по созданию синтетических данных с помощью GPT-3:

• Определите подсказку или серию подсказок, которые будут использоваться для генерации синтетических данных.
• Отправьте подсказку в текстовый генератор GPT-3 для генерации синтетических данных.
• В качестве альтернативы используйте генератор вопросов для создания списка вопросов по теме, который можно использовать для генерации обучающих данных или проверки знаний человека по определённой теме.
• Используйте синтетические данные для обучения и тестирования моделей машинного обучения, разделяя данные на обучающие и тестовые наборы.

Синтетические данные могут быть ценным инструментом для обучения и тестирования моделей машинного обучения. Их можно использовать, когда реальные данные недоступны или когда вы хотите защитить конфиденциальность людей, чьи данные вы используете. Кроме того, синтетические данные могут быть сгенерированы для любых целей, которые вы можете себе представить, что делает их универсальным инструментом, который можно использовать самыми разными способами.

• Тонкая настройка GPT-3 для конкретной задачи позволяет модели адаптироваться к шаблонам и правилам задачи, что приводит к более точным и релевантным результатам.
• Запрос GPT-3 на ввод данных для конкретной задачи может привести к получению связанных, но неоптимальных результатов.
• Тонкая настройка помогает GPT-3 лучше обобщать новые примеры, поскольку он может изучить лежащие в основе задачи шаблоны и структуры.
• Тонкая настройка позволяет GPT-3 достигать более высокой производительности и точности, особенно для сложных или специализированных задач.
• Тонкая настройка позволяет настроить GPT-3 для конкретного домена или отрасли, что может быть очень ценным для предприятий и организаций.

Тонкая настройка модели GPT-3 может обеспечить ряд преимуществ, в том числе:

• Повышенная точность: обучая модель конкретным задачам или наборам данных, она может повысить производительность, что приводит к большей точности.
• Повышенная надёжность: Тонко настроенная модель более надёжна, что означает, что она менее подвержена переоснащению, чем модель без тонкой настройки. Это особенно полезно при работе с ограниченными данными.
• Лучшее обобщение: Тонкая настройка может привести к лучшему обобщению новых данных, особенно для сложных задач или наборов данных.
• Повышенная интерпретируемость: Тонкая настройка может улучшить интерпретируемость модели, облегчая понимание того, как она работает и чему она научилась.

Стоимость тонкой настройки модели составляет 50% от стоимости самой модели, подлежащей ей. Текущие тарифы на тонкую настройку для моделей GPT-3 варьируются в зависимости от конкретной модели, подлежащей тонкой настройке, аналогично тарифам на использование модели:

Обучающий набор данных для тонкой настройки GPT-3 обычно состоит из набора примеров, специфичных для задачи или предметной области, для которой вы хотите точно настроить модель. Размер и формат набора данных могут варьироваться в зависимости от задачи и сложности данных.

• Для задачи классификации текста набор данных может состоять из набора помеченных примеров, где каждый пример представляет собой фрагмент текста и соответствующую метку, указывающую категорию или класс, к которому принадлежит текст.
• Для задачи генерации языка набор данных может состоять из набора текстовых подсказок и соответствующих целевых выходных данных, которые модель будет использовать, чтобы узнать, как генерировать текст, соответствующий целевому выводу для данного приглашения.
• Для задачи с ответами на вопросы набор данных может состоять из набора вопросов и соответствующих им ответов, которые модель будет использовать, чтобы научиться генерировать точные ответы на похожие вопросы.
• Для задачи языкового перевода набор данных может состоять из набора параллельных примеров текста на двух языках, которые модель будет использовать, чтобы научиться переводить текст с одного языка на другой.

Вот пара примеров, иллюстрирующих, как может выглядеть набор обучающих данных с тонкой настройкой GPT-3 для различных задач:

• Классификация текста: Предположим, вы хотите тонко настроить GPT-3 для классификации новостных статей по таким категориям, как спорт, политика и развлечения. Вы могли бы создать набор данных, состоящий из набора помеченных новостных статей из разных источников, где каждая статья связана с меткой категории. Например:

2. Генерация языка: Предположим, вы хотите тонко настроить GPT-3 для создания описаний товаров для веб-сайта онлайн-покупок. Вы могли бы создать набор данных, состоящий из набора текстовых подсказок и соответствующих целевых выходных данных. Например:

Это всего лишь пара примеров, и формат и размер набора данных будут варьироваться в зависимости от конкретной задачи и сложности данных.Обучающий набор данных должен быть в формате jsonl, где каждый документ разделён новой строкой.

Первым шагом в тонкой настройке GPT-3 является подготовка обучающего набора данных, специфичного для вашего варианта использования. Этот набор данных должен состоять из большого набора текстовых данных, имеющих отношение к задаче или домену, на который вы ориентируетесь. Формат набора данных будет варьироваться в зависимости от конкретной задачи, но обычно он состоит из набора текстовых подсказок и соответствующих целевых выходных данных. Набор данных может быть подготовлен в любом текстовом формате, но для удобства использования многие люди предпочитают использовать формат JSONL (JSON Lines).

Например, если вы хотите точно настроить GPT-3 для создания описаний продуктов для веб-сайта онлайн-покупок, вы можете подготовить набор данных, состоящий из набора текстовых подсказок (например, “Пожалуйста, напишите описание продукта для портативного блендера”) и соответствующих целевых выходных данных (например, “Это изящный и компактный блендер идеально подходит для приготовления смузи и коктейлей…”). Вы можете использовать любой предпочитаемый вами метод сбора и обработки набора данных, такой как веб-очистка или ввод данных вручную.

Как выглядит типичный файл JSONL для набора данных тонкой настройки GPT-3?

После того, как вы подготовили свой обучающий набор данных, вы можете использовать его для обучения новой тонко настроенной модели. Это включает в себя предоставление набора данных GPT-3 в качестве входных данных и предоставление ему возможности корректировать свои значения для повышения производительности при выполнении конкретной задачи. Этот процесс может занять несколько часов или даже дней, в зависимости от размера набора данных и сложности задачи.

Функция fine_tune_model принимает следующие параметры:

• prompt: строка, содержащая текстовую подсказку для использования при тонкой настройке.
• dataset: имя обучающего набора данных, который будет использоваться для тонкой настройки.
• model_engine: название модели GPT-3, используемой для тонкой настройки. Значение по умолчанию — «davinci».
• num_epochs: количество эпох, используемых для тонкой настройки. Значение по умолчанию равно 3.
• batch_size: размер пакета, используемый для тонкой настройки. Значение по умолчанию равно 4.

Функция возвращает идентификатор тонко настроенной модели GPT-3, который затем может быть использован в последующих вызовах API.

Обратите внимание, что вам нужно будет заменить INSERT_YOUR_API_KEY_HERE вашим фактическим ключом OpenAI API, чтобы использовать этот код. Кроме того, вы должны убедиться, что в вашем ключе API включена область тонкой настройки.

Вот шаги для доступа к тонко настроенной модели GPT-3 с помощью OpenAI API после того, как вы получили её идентификатор из функции fine_tune_model:

• Установите свой ключ Openair API, используя openal.api_key = «YOUR_API_KEY».
• Вызовите функцию openai.Completion.create() для генерации текстовых дополнений из точно настроенной модели. Вам нужно будет указать идентификатор тонко настроенной модели в качестве параметра модели и вашу подсказку в качестве параметра promt.

Вот пример того, как использовать функцию openai.Completion.create() для генерации текста из тонко настроенной модели GPT-3:

В этом примере параметру model присвоено значение fine_tuned_model_id (идентификатор точно настроенной модели), а параметру prompt присвоено значение prompt. Параметр max_tokens задаёт максимальное количество токенов, которые модель должна сгенерировать в ответ на запрос.

Функция openai.Completion.create() возвращает объект JSON, содержащий список возможных завершений текста. В этом примере мы используем response.choices[0].text для извлечения текста первого завершения в списке.

Обратите внимание, что вам нужно будет заменить YOUR_API_KEY и YOUR_FINE_TUNED_MODEL_ID вашим фактическим ключом API и идентификатором вашей тонко настроенной модели соответственно.

Тонкая настройка модели GPT-3 с помощью Python может значительно повысить её производительность при выполнении конкретной задачи. Модель может быть скорректирована или настроена таким образом, чтобы лучше соответствовать поставленной задаче, что приводит к повышению точности, надёжности, обобщенности и интерпретируемости.

Кроме того, тонкая настройка может уменьшить объём данных, необходимых для подготовки модели к конкретной задаче, что делает процесс более эффективным. Однако важно учитывать качество набора данных и параметры модели, которые будут скорректированы в процессе тонкой настройки.

Также важно следить за производительностью модели во время и после тонкой настройки. Тщательно учитывая эти факторы, можно создать высококачественную, точно настроенную модель GPT-3.

В конечном счёте, решение о том, стоит ли пользоваться тонкой настройкой модели или полагаться на оперативное проектирование зависит от конкретного варианта использования. Рекомендуется опробовать различные методы и движки GPT-3, чтобы определить подход, который даёт результаты наивысшего качества в различных сценариях.

GPT-3 powers the next generation of apps

Nine months since the launch of our first commercial product, the OpenAI API, more than 300 applications are now using GPT-3, and tens of thousands of developers around the globe are building on our platform. We currently generate an average of 4.5 billion words per day, and continue to scale production traffic.

Given any text prompt like a phrase or a sentence, GPT-3 returns a text completion in natural language. Developers can “program” GPT-3 by showing it just a few examples or “prompts.” We’ve designed the API to be both simple for anyone to use but also flexible enough to make machine learning teams more productive.

Applications and industries

To date, over 300 apps are using GPT-3 across varying categories and industries, from productivity and education to creativity and games. These applications utilize a suite of GPT-3’s diverse capabilities (and have helped us discover new ones!). A few of these include:

Viable helps companies better understand their customers by using GPT-3 to provide useful insights from customer feedback in easy-to-understand summaries.

Using GPT-3, Viable identifies themes, emotions, and sentiment from surveys, help desk tickets, live chat logs, reviews, and more. It then pulls insights from this aggregated feedback and provides a summary in seconds.

For example, if asked, What’s frustrating our customers about the checkout experience?, Viable might provide the insight: Customers are frustrated with the checkout flow because it takes too long to load. They also want a way to edit their address in checkout and save multiple payment methods.

“GPT-3’s ability to identify themes from natural language and generate summaries allows Viable to give product, customer experience, and marketing teams at companies across industries a better understanding of their customers’ wants and needs.”

— Daniel Erickson, CEO of Viable

Fable Studio is creating a new genre of interactive stories and using GPT-3 to help power their story-driven “Virtual Beings.”

Lucy, the hero of Neil Gaiman and Dave McKean’s Wolves in the Walls, which was adapted by Fable into the Emmy Award-winning VR experience, can have natural conversations with people thanks to dialogue generated by GPT-3. Lucy appeared as a guest at Sundance Film Festival 2021 and presented her own movie, Dracula.

“GPT-3 has given us the ability to give our characters life. We’re excited to combine an artist’s vision, AI, and emotional intelligence to create powerful narratives, and believe that one day, everyone will know a Virtual Being.”

— Edward Saatchi, CEO of Fable Studio

Algolia uses GPT-3 in their Algolia Answers product to offer relevant, lightning-fast semantic search for their customers.

When the OpenAI API launched, Algolia partnered with OpenAI to integrate GPT-3 with their advanced search technology in order to create their new Answers product that better understands customers’ questions and connects them to the specific part of the content that answers their questions. Algolia Answers helps publishers and customer support help desks query in natural language and surface nontrivial answers. After running tests of GPT-3 on 2.1 million news articles, Algolia saw 91% precision or better and Algolia was able to accurately answer complex natural language questions four times more often than BERT.

We’ve seen great results from Algolia Answers on questions that are difficult to answer with textual search alone,” said Peter Buffington, Product Manager at ABC Australia. “It was able to return very relevant, evergreen content from our news archives for questions such as ‘Why does a volcano erupt?’”

“GPT-3 allows Algolia to answer more complex queries than ever before with our Algolia Answers product, identifying deeper contextual information to improve the quality of results and deliver them in seconds.”

Продукты и стартапы на базе GPT-3

Совсем недавно лабораторией искусственного интеллекта OpenAI была анонсирована модель предсказания языка третьего поколения — GPT-3. Задачей, стоящей перед инженерами и исследователями OpenAI, является создание модели для генерации текста, похожего на человеческий. GPT-3 сочиняет стихи и прозу, выполняет переводы, ведёт диалоги, даёт ответы на вопросы, хотя никогда специально не училась выполнять эти задачи.

Про GPT-3 рассказать уже успели многие. Например, издание «The Guardian» выпустило эссе о том, почему ИИ не угрожает людям. Тысячи твитов о различных вариантах использования GPT-3. А буквально на днях Sber опубликовал русскоязычную версию, обученную на большом корпусе русской литературы.

Мне нравится изучать новые технологии и всегда пытаюсь представить, где их можно применить. Поэтому в этой статье я хочу рассмотреть уже существующие примеры продуктов, проектов и компаний созданных на основе GPT-3. Если хотите подробнее узнать о том, что такое GPT-3, то можете прочитать тут. Если хотите узнать, как поиграться с этой моделью или сделать коммерческий продукт, то смотрите инструкцию по ссылке.

Применения GPT-3

AI Dungeon

Начну, пожалуй, с одного из самых интересных на мой взгляд проектов — AI Dungeon. Это текстовая приключенческая игра, в которой сценарий создается на ходу самим игроком. Говорят, что даже может понять сарказм:

Copy.ai

Конечно, уже есть более прикладные проекты, решающие задачи бизнеса. Например, стартап Copy.ai позволяет создавать рекламные тексты для разных продуктов и разной аудитории за считанные секунды. Такой проект конечно не заменит всех копирайторов, но точно поможет сократить их численность.

Replika.ai

Так как фокус Leta Capital — это русскоязычные технологические предприниматели, то и здесь мы нашли такой проект. Replika.ai — это чатбот компаньен, который может вам заменить друга, подругу, ментора, психолога.

Spreadsheets на стероидах

Также есть очень большой пласт проектов, которые я назвал TextToSmth. Туда вошли проекты, в которых текст преобразуется во что-то.

Simple English to SQL

Text to CSS

Text to Figma

Еще больше проектов вы можете посмотреть по хэштегу #gpt3 в твиттере, на сайте https://gpt3examples.com/, и в посте на Reddit

Применений для GPT-3 реально очень много. Возможно, у кого-то сразу появилось желание сделать своей проект. Однако, невооруженным взглядом можно увидеть несколько проблем. Одна из них вытекает из того, что порог входа для создания проекта на основе GPT-3 очень низкий. Это значит, что скорее всего, конкурентное преимущество будет выигрываться не технологией, а бюджетами. Также, с ростом количества клиентов будут и возрастать расходы, т.к. каждый API call стоит денег, а чем больше клиентов и чем чаще они используют ваш продукт, тем больше придется платить за GPT-3, а она вам не принадлежит. Поэтому затраты могут расти быстрее выручки. Но все же интересно, сможет ли кто-то построить большой бизнес, взяв за главную технологию — модель GPT-3? Появиться ли новый единирог?

Несмотря на потенциальные проблемы, мы в Leta Capital интересуемся возможными применениями GPT-3. Поэтому если у вас уже есть готовый проект, на котором у вас получается зарабатывать, то смело присылайте презентацию нам на почту, оставляйте заявку на сайте. Или напишите в комментариях о своем проекте!