GPT-3 interfejs AI

AI a inteligencja

AI a inteligencja

Artykuł uaktualniony 2 tygodnie

GPT-3 to platforma uczenia maszynowego, która umożliwia deweloperom tworzenie i wdrażanie modeli AI. API tego rozwiązania zapewnia zestaw interfejsów, które umożliwiają programistom dostęp do GPT-3 z własnych aplikacji. Narzędzie zawiera również SDK (Software development kit), który ułatwia tworzenie aplikacji wykorzystujących możliwości AI.

GPT-3 może być używany do budowania aplikacji, które mogą generować tekst, obrazy lub filmy. Na przykład, algorytmy mogą być używany do generowania opisów produktów lub generowania obrazów produktów w sklepach internetowych. Interfejs może być również wykorzystany do generowania filmów wideo.

Co GPT-3 może robić?

GPT-3 może robić wiele rzeczy, takich jak:

  • Przewidywanie kategorii na podstawie danych tekstowych
  • Generowanie odpowiedniego kodu źródłowego na podstawie samego opisu
  • Wyodrębnianie istotnych informacji z nieustrukturyzowanych danych w celu ich ustrukturowania
  • Czatboty tematyczne
  • Tłumaczenie tekstu w jednym języku na kilka innych
  • Pisanie treści
  • Redagowanie nagłówków artykułów, tytułów reklam, sloganów reklamowych
  • Korekty pisowni
  • i dużo, dużo więcej
OpenAI GPT-3
OpenAI GPT-3

Biznesowe wartości dodane

GPT 3 jest modelem przetwarzania języka naturalnego, który wykorzystuje głębokie uczenie do tworzenia tekstu podobnego do ludzkiego. Korzyści z GPT 3 dla aplikacji biznesowych są liczne i różnorodne. Jedną z najbardziej znaczących zalet jest to, że GPT 3 może wykonać wiele zadań za pomocą jednego modelu.

W przeszłości firmy musiały opracować osobny, wyspecjalizowany model dla każdego pojedynczego zadania, do którego chciały wykorzystać AI. Proces ten był czasochłonny i wymagał dostępu do danych treningowych, odpowiedniego algorytmu ML oraz naukowca zajmującego się danymi.

GPT-3 upraszcza ten proces, pozwalając nam na trenowanie modelu na konkretnych zadaniach przy użyciu zaledwie kilku przykładów. W przypadku niektórych zadań, firmy nie będą musiały nawet dostarczać danych treningowych; mogą po prostu opisać zadanie, a GPT-3 wygeneruje odpowiednie dane wyjściowe.

Kolejną zaletą GPT 3 w wersji trzeciej jest możliwość szybkiego i dokładnego wykonywania zadań klasyfikacyjnych.

Podsumowując, GPT 3 zapewnia firmom szybki, efektywny sposób realizacji wielu zadań z wykorzystaniem AI.

Czy standardowe algorytmy ML odejdą do lamusa?

GPT 3 nie jest zamiennikiem dla tradycyjnych modeli uczenia maszynowego. Jest to raczej uzupełnienie istniejących modeli, które może ułatwić tworzenie nowych rozwiązań ML. Działa tylko na zadaniach, które dobrze rozumie lub na zadaniach, które możemy sprawić, że zrozumie. Oznacza to, że GPT-3 nie nadaje się do zadań wysoce specyficznych wyspecjalizowanych modeli. Dla takich zadań nadal trzeba będzie budować dedykowane zestawy, modele, które są przygotowane wyłącznie do tych zadań.

GPT 3 może być używany do generowania dodatkowych danych wejściowych dla wyspecjalizowanych zadań ML, co może ułatwić rozwój nowych rozwiązań ML.

Ryzyka

  • Błędne źródła danych — ponieważ GPT 3 był szkolony głównie na danych z sieci, korzystał z danych zarówno wiarygodnych, jak i wątpliwej jakości. Oznacza to, że wszelkie wbudowane błędne źródła danych będą propagować błędy na Twoje projekty.
  • Potencjalny plagiat Znajomość całej sieci (prawie) oznacza również, że GPT-3 może wypluwać treści z różnych źródeł słowo w słowo bez podawania źródła. Znajome treści w aplikacji/stronie innej firmy może być plagiatem niezamierzonym.
  • Nieprzewidywalna wydajność — GPT 3 jest zasadniczo generatorem języka, który może wykonywać wiele zadań jednocześnie. A ponieważ nie jest dostrojony do zadania specyficznego dla aplikacji, jego wydajność w przypadku pojedynczego zadania może być nieprzewidywalna.
  • Brak sensu w danych wynikowych — Jeśli używasz GPT-3 do generowania treści, powinieneś zweryfikować opracowane dane wyjściowe, zwłaszcza na nietypowe, trudne tematy. Treści, które będą interpretowane przez człowieka, mogą otrzymać bardzo niskie oceny jakości pod kątem poprawności merytorycznej.

Podsumowanie OpenAI GPT-3

Jest to model językowy, który może pomóc w wykonaniu wielu zadań przy niewielkim lub zerowym nadzorze wykonywania.

Nie może rozwiązać każdego problemu AI. Jest tak dobry, jak dane, które mu przekazujesz, i zadania, które rozumie, i może nie działać poprawnie w przypadku zadań specjalistycznych.

Chociaż algorytm GPT 3 ma ogromny potencjał, ma sporo obszarów wymagających poprawy tak jak każdy model ML. Niektóre z potencjalnych problemów obejmują propagację błędów, brak sensu w danych wynikowych i nieprzewidywalne działanie.

Podobnie jak w przypadku każdego rozwiązania AI, system weryfikacji danych wyjściowych ma kluczowe znaczenie dla Twoich projektów, GPT 3 nie jest wyjątkiem.

Marcin Kordowski
Marcin Kordowski
17 lat doświadczenie w Digital Marketing i SEO, wykładowca PW, trener, bloger i praktyk. Projekty w ponad 30 krajach, specjalizuje się w branży finansowej, medycznej i e-commerce.

Dodaj komentarz

Twój adres e-mail nie zostanie opublikowany.