Çfarë është GPT?

Gjenerues Para-trajtuar Transformues – të njohur zakonisht si GPT.

Në gjuhën angleze Generative Pre-trained Transformers, – commonly known as GPT.  Në gjuhën shqipe përkthehet si Transformatorët gjenerues të para-trajnuar.

Transformatorët gjenerues të para-trajnuar, (Gjenerues Para-trajtuar Transformues) të njohur zakonisht si GPT, janë një familje e modeleve të rrjetit neuronal që përdorin arkitekturën e transformatorit dhe është një përparim kyç në inteligjencën artificiale (IA) duke fuqizuar aplikacionet gjeneruese AI si ChatGPT. Modelet GPT u japin aplikacioneve aftësinë për të krijuar tekst dhe përmbajtje të ngjashme me njeriun (imazhe, muzikë, dhe më shumë), dhe t’u përgjigjen pyetjeve në mënyrë biseduese. Organizatat në të gjithë industritë po përdorin modelet GPT dhe IA gjeneruese për bots Q&A, përmbledhjen e tekstit, gjenerimin e përmbajtjes dhe kërkimin.

Pse GPT është e rëndësishme?

Modelet GPT, dhe në veçanti, arkitektura e transformatorëve që përdorin, përfaqësojnë një zbulim të rëndësishëm të kërkimit në IA. Rritja e modeleve GPT është një pikë inflektimi në miratimin e gjerë të ML sepse teknologjia mund të përdoret tani për të automatizuar dhe përmirësuar një grup të gjerë detyrash duke filluar nga përkthimi i gjuhës dhe përmbledhja e dokumenteve deri te shkrimi i postimeve në blog, ndërtimi i faqeve të internetit, projektimi i pamjeve, bërja e animacioneve, kodi i shkrimit, hulumtimi i temave komplekse, e madje edhe kompozimi i poezive. Vlera e këtyre modeleve qëndron në shpejtësinë e tyre dhe shkallën në të cilën ata mund të operojnë. Për shembull, kur mund t’ju duhen disa orë për të bërë kërkime, për të shkruar dhe për të redaktuar një artikull mbi fizikën bërthamore, një model GPT mund të prodhojë një në sekonda. Modelet GPT kanë nxitur kërkimin në IA drejt arritjes së inteligjencës së përgjithshme artificiale, që do të thotë se makinat mund të ndihmojnë organizatat të arrijnë nivele të reja të produktivitetit dhe të riinvenojnë aplikacionet e tyre dhe përvojat e klientëve.

Cilat janë rastet e përdorimit të GPT?

Modelet GPT janë modele gjuhësore me qëllim të përgjithshëm që mund të kryejnë një gamë të gjerë detyrash nga krijimi i përmbajtjes origjinale për të shkruar kodin, përmbledhjen e tekstit dhe nxjerrjen e të dhënave nga dokumentet.

Ja disa mënyra se si mund të përdorni modelet GPT:

Krijo përmbajtje të mediave sociale

Marketerët dixhitalë, të ndihmuar nga inteligjenca artificiale (IA), mund të krijojnë përmbajtje për fushatat e tyre në rrjetet sociale. Për shembull, marketerët mund të nxisin një model GPT për të prodhuar një skenar video shpjegues. Softueri i përpunimit të imazheve me fuqi GPT mund të krijojë meme, video, kopje marketingu dhe përmbajtje të tjera nga udhëzimet e tekstit.

Konverto tekstin në stile të ndryshme

Modelet GPT gjenerojnë tekst në stile rastësore, humoristike, profesionale dhe të tjera. Modelet lejojnë profesionistët e biznesit të rishkruajnë një tekst të veçantë në një formë tjetër. Për shembull, avokatët mund të përdorin një model GPT për t’i kthyer kopjet ligjore në shënime të thjeshta shpjeguese.

Shkruaj dhe mëso kodin

Si modele gjuhësore, modelet GPT mund të kuptojnë dhe shkruajnë kodin kompjuterik në gjuhë të ndryshme programimi. Modelet mund t’i ndihmojnë nxënësit duke u shpjeguar atyre programe kompjuterike në gjuhën e përditshme. Gjithashtu, zhvilluesit me përvojë mund të përdorin mjetet GPT për të autosuggest snippet përkatëse të kodit.

Analizo të dhënat

Modeli GPT mund të ndihmojë analistët e biznesit të përpilojnë në mënyrë efikase vëllime të mëdha të dhënash. Modelet gjuhësore kërkojnë të dhënat e kërkuara dhe llogarisin dhe shfaqin rezultatet në një tabelë të dhënash ose fletë-tabletë. Disa aplikacione mund të hartojnë rezultatet në një grafik ose të krijojnë raporte gjithëpërfshirëse.

Prodhoni materiale mësimore

Edukatorët mund të përdorin softuerë të bazuar në GPT për të gjeneruar materiale mësimore të tilla si kuize dhe tutoriale. Në mënyrë të ngjashme, ata mund të përdorin modelet GPT për të vlerësuar përgjigjet.

Ndërtoni asistentë interaktivë të zërit

Modelet GPT ju lejojnë të ndërtoni asistentë inteligjentë interaktivë të zërit. Ndërsa shumë chatbot përgjigjen vetëm ndaj nxitësve bazë verbale, modelet GPT mund të prodhojnë chatbots me aftësi bisedale IA. Përveç kësaj, këta chatbot mund të bisedojnë verbalisht si njerëzit kur shoqërohen me teknologji të tjera të IA.

–

Si funksionon GPT?

Edhe pse është e saktë të përshkruash modelet GPT si inteligjencë artificiale (IA), ky është një përshkrim i gjerë. Më konkretisht, modelet GPT janë modele të parashikimit të gjuhës të bazuara në rrjet neuronal të ndërtuara mbi arkitekturën Transformer. Ata analizojnë pyetjet e gjuhës natyrore, të njohura si nxitëse, dhe parashikojnë përgjigjen më të mirë të mundshme bazuar në kuptimin e tyre të gjuhës.

Për ta bërë këtë, modelet GPT mbështeten në njohuritë që fitojnë pasi janë trajnuar me qindra miliardë parametra në dataset masive gjuhësore. Ata mund të marrin parasysh kontekstin hyrës dhe të ndjekin në mënyrë dinamike pjesë të ndryshme të inputit, duke i bërë ato të afta të gjenerojnë përgjigje të gjata, jo vetëm fjalën tjetër në një sekuencë. Për shembull, kur i kërkohet të gjenerojë një pjesë të përmbajtjes së frymëzuar nga Shekspiri, një model GPT e bën këtë duke kujtuar dhe rindërtuar fraza të reja dhe fjali të tëra me një stil letrar të ngjashëm.

Ka lloje të ndryshme të rrjeteve nervore, si të përsëritura dhe konvolucionale. Modelet GPT janë rrjetet nervore të transformatorit. Arkitektura e rrjetit neuronal transformator përdor mekanizma të vetë-vëmendjes për t’u fokusuar në pjesë të ndryshme të tekstit hyrës gjatë çdo hapi përpunimi. Një model transformatori kap më shumë kontekst dhe përmirëson performancën në detyrat e përpunimit të gjuhës natyrore (NLP). Ka dy module kryesore, të cilat i shpjegojmë më pas.

Lexoni për rrjetet nervore »

Lexoni për përpunimin e gjuhës natyrore (NLP) »

Kodifikuesi

Transformatorët para-përpunojnë hyrjet e tekstit si embeddings, të cilat janë përfaqësime matematikore të një fjale. Kur kodohen në hapësirën vektoriale, fjalët që janë më afër së bashku pritet të jenë më afër kuptimit. Këto përvetësime përpunohen nëpërmjet një komponenti kodues që kap informacionin kontekstual nga një sekuencë hyrëse. Kur merr hyrje, blloku i koduesit të rrjetit transformator ndan fjalët në përvetësim dhe i cakton peshë secilit. Peshat janë parametra për të treguar rëndësinë e fjalëve në një fjali.

Përveç kësaj, koduesit e pozicionit lejojnë modelet GPT të parandalojnë kuptimet ambigues kur një fjalë përdoret në pjesë të tjera të një fjalie. Për shembull, kodimi i pozicionit lejon modelin e transformatorit të dallojë dallimet semantike midis këtyre fjalive:

• Një qen ndjek një mace
• Një mace ndjek një qen

Pra, kodiku përpunon fjalinë hyrëse dhe gjeneron një përfaqësim vektorial me gjatësi fikse, i njohur si një përvetësim. Ky përfaqësim përdoret nga moduli i dekoderit.

Dekoder

Dekoderi përdor përfaqësimin vektorial për të parashikuar daljen e kërkuar. Ajo ka mekanizma të vetë-vëmendjes për t’u përqëndruar në pjesë të ndryshme të inputit (hyrjes) dhe për të hamendësuar daljen e përputhshme. Teknikat komplekse matematikore ndihmojnë dekoderin të vlerësojë disa dalje të ndryshme dhe të parashikojë atë më të saktën.

Krahasuar me paraardhësit e tij, ashtu si rrjetat nervore të përsëritura, transformatorët janë më paralelizues, sepse nuk i përpunojnë fjalët në mënyrë sekuenciale një pas një, por në vend të kësaj, përpunojnë të gjithë hyrjen të gjitha njëherësh gjatë ciklit të të mësuarit. Për shkak të kësaj dhe mijëra orëve që inxhinierët shpenzuan fine-tuning dhe trajnimin e modeleve GPT, ata janë në gjendje të japin përgjigje të rrjedhshme për pothuajse çdo input që ju jepni.

Si u trajnua GPT-3?

Në një dokument kërkimor të botuar, studiuesit e përshkruanin pretrainimin gjenerues si aftësinë për të trajnuar modelet gjuhësore me të dhëna të paetiketuara dhe të arrihet parashikimi i saktë. Modeli i parë GPT, GPT-1, u zhvillua në vitin 2018. GPT-4 u prezantua në mars 2023 si pasardhës i GPT-3.

GPT-3 u trajnua me mbi 175 miliardë parametra ose pesha. Inxhinierët e trajnuan atë në mbi 45 terabajt të dhënash nga burime si tekste web, Common Crawl, libra dhe Wikipedia. Para trajnimit, cilësia mesatare e dataseteve u përmirësua pasi modeli u maturua nga versioni 1 në versionin 3.

GPT-3 u trajnua në një mënyrë gjysmë të mbikëqyrur. Së pari, inxhinierët e mësimit të makinerisë ushqyen modelin e të mësuarit të thellë me të dhënat e trajnimit të paetiketuara. GPT-3 do t’i kuptonte fjalitë, do t’i prishte dhe do t’i rindërtonte në fjali të reja. Në trajnimin e pa mbikëqyrur, GPT-3 u përpoq të jepte rezultate të sakta dhe realiste vetë. Pastaj, inxhinierët e mësimit të makinerisë do të përmirësonin rezultatet në trajnimin e mbikëqyrur, një proces i njohur si mësimi i përforcimit me feedback-un njerëzor (RLHF).

Ju mund të përdorni modelet GPT pa ndonjë trajnim të mëtejshëm, ose mund t’i personalizoni ato me disa shembuj për një detyrë të veçantë.

Cilët janë shembujt e disa aplikacioneve që përdorin GPT?

Që nga nisja e saj, modelet GPT kanë sjellë inteligjencën artificiale (IA) në aplikime të shumta në industri të ndryshme. Ja disa shembuj:

• Modelet GPT mund të përdoren për të analizuar feedback-un e klientëve dhe për ta përmbledhur atë në tekst lehtësisht të kuptueshëm. Së pari, ju mund të mblidhni të dhënat e ndjenjës së klientit nga burime si sondazhet, shqyrtimet dhe bisedat live, pastaj mund t’i kërkoni një modeli GPT për të përmbledhur të dhënat.
• Modelet GPT mund të përdoren për të mundësuar karakteret virtuale të bisedojnë natyrshëm me lojtarët njerëzorë në realitetin virtual.
• Modelet GPT mund të përdoren për të ofruar një përvojë më të mirë kërkimi për personelin e tavolinës së ndihmës. Ata mund të pyesin bazën e njohurive të produktit me gjuhën biseduese për të marrë informacionin përkatës të produktit.

Si mund t’ju ndihmojë AWS të drejtoni modele të mëdha gjuhësore si GPT-3?

Amazon Bedrock është mënyra më e lehtë për të ndërtuar dhe shkallëzuar aplikacionet gjeneruese IA me modele të mëdha gjuhësore, të njohura edhe si modele fondacioni (FMs), të ngjashme me GPT-3.

Amazon Bedrock ju jep akses nëpërmjet një API-je në modelet e fondacionit nga startup-et kryesore të IA, duke përfshirë AI21 Labs, Anthropic, dhe Stability IA—së bashku me familjen më të re të modelit të fondacionit të Amazon, Amazon Titan FMs. Me përvojën pa server të Bedrock, ju mund të filloni shpejt, të personalizoni privatisht FM-të me të dhënat tuaja, dhe lehtësisht t’i integroni dhe t’i vendosni ato në aplikacionet tuaja duke përdorur mjetet dhe aftësitë AWS me të cilat njiheni (duke përfshirë integrimet me veçoritë Amazon SageMaker ML si Experimente për të testuar modele dhe Tubacione të ndryshme për të menaxhuar FM-të tuaja në shkallë) pa pasur nevojë të menaxhoni asnjë infrastrukturë. Mësoni më shumë rreth ndërtimit me modele themelesh në Amazon Bedrock.

–

Referenca:

What is GPT AI? – Generative Pre-Trained Transformers Explained – AWS (amazon.com)

–

Lexo tjera:

Lexoni për rrjetet nervore »

Lexoni për përpunimin e gjuhës natyrore (NLP) »

Amazon Bedrock është mënyra për të ndërtuar dhe shkallëzuar aplikacionet gjeneruese IA 

Stability IA—me familjen më të re të modelit të fondacionit të Amazon, Amazon Titan FMs.

Mësoni më shumë rreth ndërtimit me modele themelesh në Amazon Bedrock.

–