Open AI GPT-3 Codex videomuzu izleyin

GPT-3 nedir?

GPT-3 veya üçüncü nesil Generative Pre-trained Transformer, herhangi bir metin türü oluşturmak için internet verileri kullanılarak eğitilmiş bir sinir ağı makine öğrenimi modelidir. OpenAI tarafından geliştirilen , büyük hacimli ilgili ve karmaşık makine tarafından oluşturulan metin oluşturmak için az miktarda girdi metni gerektirir.

GPT-3’ün derin öğrenme sinir ağı, 175 milyardan fazla makine öğrenimi parametresine sahip bir modeldir. İşleri ölçeğe koymak için, GPT-3’ten önceki en büyük eğitimli dil modeli, 10 milyar parametreye sahip Microsoft’un Turing NLG modeliydi. 2021’in başlarından itibaren GPT-3, şimdiye kadar üretilmiş en büyük sinir ağıdır. Sonuç olarak, GPT-3, bir insan tarafından yazılmış gibi görünecek kadar ikna edici metin üretmek için önceki tüm modellerden daha iyidir.

GPT-3 ne yapabilir?

Doğal dil işleme , ana bileşenlerinden biri olarak doğal dil oluşturmayı içerir. insan dilinde doğal metin oluşturmaya odaklanan içerir. Ancak, insan tarafından anlaşılabilir içerik oluşturmak, dilin karmaşıklığını ve nüanslarını gerçekten bilmeyen makineler için bir zorluktur. İnternette metin kullanan GPT-3, gerçekçi insan metni oluşturmak için eğitilmiştir.

GPT-3, büyük miktarlarda kaliteli kopya üretmek için kullanılabilecek az miktarda girdi metni kullanarak makaleler, şiirler, öyküler, haberler ve diyaloglar oluşturmak için kullanılmıştır.

GPT-3 ayrıca, bir kişinin bilgisayara girdiği herhangi bir metne bağlama uygun yeni bir metin parçasıyla yanıt vererek otomatik konuşma görevleri için de kullanılıyor. GPT-3, yalnızca insan dilindeki metinleri değil, metin yapısıyla her şeyi oluşturabilir. Ayrıca otomatik olarak metin özetleri ve hatta programlama kodu oluşturabilir.

GPT-3 örnekleri

Güçlü metin oluşturma yeteneklerinin bir sonucu olarak, GPT-3 çok çeşitli şekillerde kullanılabilir. GPT-3, blog gönderileri, reklam metinleri ve hatta Shakespeare, Edgar Allen Poe ve diğer ünlü yazarların tarzını taklit eden şiirler gibi yaratıcı yazılar oluşturmak için kullanılır.

GPT-3, yalnızca birkaç örnek kod metni parçacığı kullanarak, programlama kodu yalnızca bir metin biçimi olduğundan hatasız çalıştırılabilen uygulanabilir kodlar oluşturabilir. GPT-3, web sitelerini taklit etmek için güçlü bir etki için de kullanılmıştır. Bir geliştirici, önerilen bir parça metni kullanarak, yalnızca bir veya iki cümleyle tanımlayarak web siteleri oluşturmak için UI prototipleme aracı Figma ile GPT-3’ü birleştirdi. GPT-3, önerilen metin olarak bir URL sağlayarak web sitelerini klonlamak için bile kullanılmıştır. Geliştiriciler, metin açıklamalarından, Excel işlevlerinden ve diğer geliştirme uygulamalarından kod parçacıkları, normal ifadeler , grafikler ve çizelgeler oluşturmaktan GPT-3’ü çeşitli şekillerde kullanıyor .

GPT-3, oyun dünyasında metin önerilerine dayalı gerçekçi sohbet diyalogları, testler, resimler ve diğer grafikler oluşturmak için de kullanılıyor. GPT-3 ayrıca memler, tarifler ve çizgi romanlar da üretebilir.

GPT-3 nasıl çalışır?

GPT-3 bir dil tahmin modelidir. Bu, girdi metnini girdi olarak alabilen ve en yararlı sonucun olacağını tahmin ettiği şeye dönüştürebilen bir sinir ağı makine öğrenme modeline sahip olduğu anlamına gelir. Bu, sistemi, kalıpları tespit etmek için geniş bir internet metni gövdesi üzerinde eğiterek gerçekleştirilir. Daha spesifik olarak, GPT-3, büyük miktarda metin üzerinde önceden eğitilmeye dayalı metin üretimine odaklanan bir modelin üçüncü versiyonudur.

Bir kullanıcı metin girişi sağladığında, sistem dili analiz eder ve en olası çıktıyı oluşturmak için bir metin tahmincisi kullanır. Model, fazladan ayar veya eğitim olmadan bile, insanların üreteceklerine benzeyen yüksek kaliteli çıktı metinleri üretir.

GPT-3’ün faydaları nelerdir?

Az miktarda metin girişine dayalı olarak bir makineden büyük miktarda metin üretilmesi gerektiğinde, GPT-3 iyi bir çözüm sunar. Metin çıktısı oluşturmak için elinizde bir insan bulundurmanın pratik veya verimli olmadığı birçok durum vardır veya insan gibi görünen otomatik metin üretimine ihtiyaç duyulabilir. Örneğin, müşteri hizmetleri merkezleri, müşteri sorularını yanıtlamak veya sohbet robotlarını desteklemek için GPT-3’ü kullanabilir ; satış ekipleri bunu potansiyel müşterilerle bağlantı kurmak için kullanabilir; ve pazarlama ekipleri GPT-3 kullanarak metin yazabilir.

GPT-3’ün riskleri ve sınırlamaları nelerdir?

GPT-3 oldukça büyük ve güçlü olsa da, kullanımıyla ilgili çeşitli sınırlamaları ve riskleri vardır. En büyük sorun, GPT-3’ün sürekli öğrenmiyor olmasıdır. Önceden eğitilmiştir, bu da her etkileşimden öğrenen devam eden uzun süreli bir belleğe sahip olmadığı anlamına gelir. Ek olarak, GPT-3, tüm sinir ağlarıyla aynı sorunlardan muzdariptir: belirli girdilerin neden belirli çıktılarla sonuçlandığını açıklama ve yorumlama yeteneğinin eksikliği.

Ek olarak, GPT-3’ün bir olduğu transformatör mimarileri, sınırlı giriş boyutu sorunlarından muzdariptir. Bir kullanıcı çıktı için girdi olarak çok fazla metin sağlayamaz ve bu da belirli uygulamaları sınırlayabilir. GPT-3 özellikle yalnızca birkaç cümle uzunluğundaki giriş metniyle ilgilenebilir. GPT-3, modelin sonuçlardan üretilmesi uzun zaman aldığından, yavaş çıkarım süresinden de muzdariptir.

Daha da önemlisi, GPT-3, çok çeşitli makine öğrenimi yanlılığından muzdariptir . Model internet metni üzerinde eğitildiğinden, insanların çevrimiçi metinlerinde sergilediği önyargıların çoğunu sergiliyor. Örneğin, Middlebury Uluslararası Araştırmalar Enstitüsü’ndeki iki araştırmacı, GPT-3’ün komplo teorisyenlerini ve beyaz üstünlükçüleri taklit eden söylemler gibi radikal metinler üretmede özellikle usta olduğunu buldu . Bu, radikal gruplara nefret söylemlerini otomatikleştirmeleri için bir fırsat sunuyor. Ayrıca, oluşturulan metnin kalitesi, insanların GPT-3’ün “sahte haber” makaleleri oluşturmak için kullanılacağından endişe duymaya başlamasına neden olacak kadar yüksek.

GPT-3’ün Tarihçesi

2015 yılında kar amacı gütmeyen bir kuruluş olarak kurulan OpenAI, “dost yapay zeka”yı bir bütün olarak insanlığa fayda sağlayacak şekilde teşvik etmek ve geliştirmek gibi daha büyük hedeflerin üstesinden gelmek amacıyla araştırma projelerinden biri olarak GPT-3’ü geliştirdi. GPT’nin ilk sürümü 2018’de yayınlandı ve 117 milyon parametre içeriyordu. Modelin ikinci versiyonu olan GPT-2, yaklaşık 1,5 milyar parametre ile 2019 yılında piyasaya sürüldü. En son sürüm olan GPT-3, önceki modelin 100 katından ve karşılaştırılabilir programlardan on kat daha fazla olan 175 milyardan fazla parametreyle son modeli büyük bir farkla atlar.

Transformatörlerden Çift Yönlü Kodlayıcı Temsilleri gibi daha önceki önceden eğitilmiş modeller metin oluşturucu yönteminin uygulanabilirliğini gösterdi ve sinir ağlarının daha önce ulaşılamaz görünen uzun metin dizileri oluşturmak için sahip olduğu gücü gösterdi.

OpenAI, nasıl kullanılacağını görmek ve olası sorunlardan kaçınmak için modele erişimi aşamalı olarak serbest bıraktı. Model, başlangıçta ücretsiz olarak kullanıcıların modeli kullanmak için başvurmasını gerektiren bir beta döneminde piyasaya sürüldü. Bununla birlikte, beta dönemi 1 Ekim 2020’de sona erdi ve şirket, 100.000 kredi için ücretsiz erişim seviyesinden veya üç aylık erişimden daha büyük krediler için ayda yüzlerce dolara kadar değişen kademeli kredi tabanlı bir sisteme dayalı bir fiyatlandırma modeli yayınladı. ölçek erişimi. 2020’de Microsoft, GPT-3 modelinin münhasır lisans sahibi olmak için OpenAI’ye 1 milyar dolar yatırım yaptı.

GPT-3’ün Geleceği

OpenAI ve diğerleri, daha da güçlü ve büyük modeller üzerinde çalışıyor. Microsoft’un münhasır sahipliğine karşı bir ağırlık olarak ücretsiz ve lisanssız bir model sağlamak için oyunda bir dizi açık kaynak çabası vardır. OpenAI, farklı ve daha çeşitli metin türleri üzerinde eğitilmiş modellerinin daha büyük ve alana özgü sürümlerini planlıyor. Diğerleri, GPT-3 modelinin farklı kullanım durumlarına ve uygulamalarına bakıyor. Ancak, Microsoft’un özel lisansı, yetenekleri uygulamalarına yerleştirmek isteyenler için zorluklar yaratır.

Codex Nedir

Kodeks nedir?

OpenAI Codex, GPT-3’ün soyundan gelmektedir; eğitim verileri hem doğal dili hem de halka açık GitHub depolarındaki kodlar da dahil olmak üzere herkese açık kaynaklardan gelen milyarlarca satır kaynak kodunu içerir. OpenAI Codex en çok Python’da yeteneklidir, ancak JavaScript, Go, Perl, PHP, Ruby, Swift ve TypeScript ve hatta Shell dahil olmak üzere bir düzineden fazla dilde de yetkindir. Python kodu için 14KB belleğe sahipken, yalnızca 4KB olan GPT-3’e kıyasla herhangi bir görevi gerçekleştirirken 3 kattan fazla bağlamsal bilgiyi hesaba katabilir. [ OpenAI blogu ]

Geçen ay , Codex üzerinde çalışan OpenAI tarafından sunulan CoPilot ile işbirliği içinde Codex — GitHub tarafından sağlanan çeşitli olanaklardan birine tanık oldunuz . CoPilot, yaklaşımınızı anlayan ve size örnekler, ipuçları ve uygun kod parçacıkları, akıllı bir otomatik düzeltme, kodlamanızın geliştirilmesi sağlayan bir yardımcıdır.

Ama bu sadece başlangıçtı. Codex , bir NLP modeli olarak GPT-3 ile karşılaştırılabilecek, güçlü, transformatörle çalışan bir sistemdir .

GPT-3’te olduğu gibi, kullanım durumları tamamen sonsuzdur. Codex görevinizi anlar ve en etkin ve verimli şekilde yerine getirir.

İlk adım

Codex’i inceleme ve işlevlerini deneme fırsatımız oldu. Sadece yüzeyde kazı yapıyormuşuz gibi hissederek, kodla iletişim kurmanın yeni yolunu gösteren birkaç demoyu paylaşmak istiyoruz.

Ama durun, “ biz” kimiz ? 2020’de, GPT-3 piyasaya çıktığında OpenAI, büyüyen GPT-3 topluluğundaki (yaklaşık 60 bin üyeye ulaşan) geliştiricilere, araştırmacılara, sanatçılara ve yazarlara yardımcı olacak ve onları destekleyecek Topluluk Elçileri arıyordu. Forumdaki en aktif kullanıcılardan bazılarımızdan yardım istediler – ve işte buradayız, OpenAI Topluluk Elçileri . GPT-3 kullanıcılarına açık saatlerde tavsiyelerde bulunuyoruz, kullanıcı deneyiminin nasıl geliştirilebileceği konusunda beyin fırtınası yapıyoruz, ayrıca büyük topluluğu temsil eden kullanıcı perspektifi hakkında OpenAI ile tartışıyoruz.

Ve bazen, bu bilgiyi dünyaya daha iyi aktarmak için OpenAI’nin en yeni gelişmeleri hakkında fikir ediniriz. Codex örneğinde olduğu gibi. Aşağıda, OpenAI Topluluk Elçileri tarafından yapılan bazı harika Codex demolarını göreceksiniz.

Codex neye benziyor?

Codex’in mevcut arayüzü minimalisttir (ve OpenAI sürekli üzerinde çalıştığı için şüphesiz değişecektir).

Codex Arayüzü — Yazarın Ekran Görüntüsü

In FIELD 1, size görevler, (ileride göreceğimiz gibi ve hemen hemen her dilde) düz İngilizce yazılmış girebilirsiniz.

ALAN 2 , Codex tarafından oluşturulan kodu gösterir.

ALAN 3 sonucun ön izlemesini yapar.

Modus operandi

Codex’e talimatlarınızı düz metin olarak veriyorsunuz. Oluşturulan kod, projeleriniz için kullanılabilir; zamandan tasarruf eder ve daha üretken bir çalışma sağlarsınız, yeni şeyler dener, yaratıcı olur ve kalıpların dışında düşünürsünüz.

Elbette, kodlama uzmanları manuel olarak kodlamaya devam edebilir. Codex onlar için bir meydan okuma veya rekabet yaratmaz. Codex, herkesin etkileşimli olarak kodu öğrenmesini ve uygulamasını sağlar. Sinemanın tiyatroyu öldürmediği gibi, Codex kodlayıcıları öldürmez. GPT-3’ün yazarları öldürmediği gibi. Evet, çalışma şeklimizi dönüştürüyor ama yaratıcılığımızı artırıyor ve bizim yerimize geçmiyor. Her iki yaklaşım (AI güdümlü ve gerçekten insan) paralel olarak var olabilir. Codex, daha verimli, etkili ve eğitici kodlama yapmanızı sağlar.

O nasıl çalışır? GPT-3’ün Instruct Engine’de olduğu gibi, girmeniz gereken her şey — sadece (kibarca) isteyin ve Codex isteği yerine getirecektir.

Eylemde görmek ister misin? Bu demoda, Codex’ten “ NTech adlı bir web sitesi için bir açılış sayfası ” oluşturmasını istedik , “ taraf karanlık modda olmalı, insanların kaydolması için bir e-posta listesi ile ”:

Demo tarafından Abran Maldonado

Elbette, bir e-posta kurmanız ve diğer öğelere ince ayar yapmanız gerekiyor, ancak Codex’in talebinizi nasıl eyleme geçirdiğini görüyorsunuz.

Codex / engelsiz yaklaşımlarla konuşun.

Bazı geçici çözümlerle Codex’i sesinizi kullanarak kontrol edebilirsiniz:https://cdn.embedly.com/widgets/media.html?src=https%3A%2F%2Fplayer.vimeo.com%2Fvideo%2F585256885%3Fapp_id%3D122963&dntp=1&display_name=Vimeo&url=https%3A%2F%2Fvimeo.com%2F585256885%2F0d2afeb968&image=http%3A%2F%2Fi.vimeocdn.com%2Fvideo%2F1211151554_1280&key=a19fcc184b9711e1b4764040d3dc5c07&type=text%2Fhtml&schema=vimeoDemo tarafından Bram Adams

Sadece kolay kodlama için değerli bir işlev değil, aynı zamanda fiziksel engelli kişilerin fikirlerini ve hayallerini yaratmalarını ve uygulamalarını da sağlayacaktır. Ayrıca, çocukların bir makineyle bu tür konuşmalardan edinebilecekleri muazzam eğitimsel değeri (ve eğlenceyi) düşünün.

Codex’in temassız kontrolünün başka bir yolu da web kameranızı ve hareketlerinizi kullanmaktır:

Demo tarafından Bram Adams

Kullanım Durumları

Bakalım Codex ile neler mümkün – bu sistemle ilk karşılaşmamızda.

Matematik.

Sistem matematik yapabilir:

Demo tarafından Russell Foltz-Smith

Değerlendirme testi

Değerlendirme testleri oluşturmak, işlevsellik ve bilgi gerektirir — Codex’in her ikisine de sahiptir:https://cdn.embedly.com/widgets/media.html?src=https%3A%2F%2Fplayer.vimeo.com%2Fvideo%2F585292328%3Fapp_id%3D122963&dntp=1&display_name=Vimeo&url=https%3A%2F%2Fvimeo.com%2F585292328%2F9318645d91&image=https%3A%2F%2Fi.vimeocdn.com%2Fvideo%2F1211222476_1280&key=a19fcc184b9711e1b4764040d3dc5c07&type=text%2Fhtml&schema=vimeoDemo tarafından Abran Maldonado

uygulamalar? Evet yapabilir.

“Geri sayım”

Aşağıdaki demoda, birkaç kontrol düğmesiyle bir geri sayım işlevi uygulanmaktadır. Basit — ve talep üzerine yalnızca düz metinle:https://cdn.embedly.com/widgets/media.html?src=https%3A%2F%2Fplayer.vimeo.com%2Fvideo%2F585296491%3Fapp_id%3D122963&dntp=1&display_name=Vimeo&url=https%3A%2F%2Fvimeo.com%2F585296491%2F6efd0adb9a&image=https%3A%2F%2Fi.vimeocdn.com%2Fvideo%2F1211230953_1280&key=a19fcc184b9711e1b4764040d3dc5c07&type=text%2Fhtml&schema=vimeoNatalie Pustinovich’in Demosu

Görüntü işleme

Codex ile görüntüleri değiştiren basit bir uygulamayı kolayca oluşturabilirsiniz:https://cdn.embedly.com/widgets/media.html?src=https%3A%2F%2Fplayer.vimeo.com%2Fvideo%2F585301911%3Fapp_id%3D122963&dntp=1&display_name=Vimeo&url=https%3A%2F%2Fvimeo.com%2F585301911%2Fb6a9082063&image=https%3A%2F%2Fi.vimeocdn.com%2Fvideo%2F1211242038_960&key=a19fcc184b9711e1b4764040d3dc5c07&type=text%2Fhtml&schema=vimeoDemo tarafından Lucas Negritto

Kutunun dışında

Codex, tarayıcınız ve bilgisayar sisteminizle etkileşime girebilir.

Örneğin, web kameranızı kontrol edebilir ve Web kamerası akışının alt kısmında Codex’in konuşmayı metne dönüştürmesine izin verebilirsiniz .https://cdn.embedly.com/widgets/media.html?src=https%3A%2F%2Fplayer.vimeo.com%2Fvideo%2F585287342%3Fapp_id%3D122963&dntp=1&display_name=Vimeo&url=https%3A%2F%2Fvimeo.com%2F585287342%2Ffd59c1e5b3&image=https%3A%2F%2Fi.vimeocdn.com%2Fvideo%2F1211212022_1280&key=a19fcc184b9711e1b4764040d3dc5c07&type=text%2Fhtml&schema=vimeoYash Dani’den Demo

Sistem, tarayıcınızı bile kontrol etmenizi sağlar:

Bram Adams tarafından demo

Deneyimlemek!

Etkileşimin, düzenlemenin ve oluşturmanın gerçek zamanlı olarak gerçekleştiği tamamen yeni bir web deneyimi, Codex tarafından desteklenen ” maslo olayı” ilk bakışta sağlanır :https://cdn.embedly.com/widgets/media.html?src=https%3A%2F%2Fwww.youtube.com%2Fembed%2F5-OJwRG3qbQ&display_name=YouTube&url=https%3A%2F%2Fwww.youtube.com%2Fwatch%3Fv%3D5-OJwRG3qbQ&image=http%3A%2F%2Fi.ytimg.com%2Fvi%2F5-OJwRG3qbQ%2Fhqdefault.jpg&key=a19fcc184b9711e1b4764040d3dc5c07&type=text%2Fhtml&schema=youtubeDemo Maslo gerçekleşmesi (Codex-tabanlı platform) tarafındanRussell Foltz-Smith.

Diğer diller?

Kodeks küreseldir. Artık dil engeli yok. Deneylerimde basit bir görev denedim: belirli bir renkte bir şekil oluşturmak ve değiştirmek. Ama: İngilizce, Almanca, Japonca ve Rusça sordum .

Gördüğünüz gibi: sonuç aynı. Kodeks anlıyor! Hangi dili konuşursan konuş.https://cdn.embedly.com/widgets/media.html?src=https%3A%2F%2Fplayer.vimeo.com%2Fvideo%2F585297671%3Fapp_id%3D122963&dntp=1&display_name=Vimeo&url=https%3A%2F%2Fvimeo.com%2F585297671%2Fb1b16e4e75&image=https%3A%2F%2Fi.vimeocdn.com%2Fvideo%2F1211233143_1280&key=a19fcc184b9711e1b4764040d3dc5c07&type=text%2Fhtml&schema=vimeoDemo tarafından Vlad Alex (Merzmensch)

Bir hikaye anlatma aracı olarak Codex?

Elbette, Codex bir yazar değil. Parlak romanlar yazmak için tasarlanmamıştır – AI odaklı bir anlatıya sahip olmak istiyorsanız GPT-3’ü kullansanız iyi olur. Ama yine de size yardımcı olabilir.

Örneğin: memler oluşturmak.

Bram Adams tarafından demo

Ayrıca basit (veya komik şiirler) yazabilir ve bunları başka bir dile çevirebilir

Open AI GPT-3 Codex – Nedir? Yapay Zeka Testi

Open AI GPT-3 Codex – Nedir? Yapay Zeka Testi

Open AI GPT-3 Codex – Nedir? Yapay Zeka Testi

Open AI GPT-3 Codex – Nedir? Yapay Zeka Testi

Çözüm – Open AI GPT-3 Codex – Nedir? Yapay Zeka Testi

Codex OpenAI muazzam bir eğitim değeri sağlar:

Bunu okullarda kullandığınızı hayal edin — Codex ile oynarken çocuklar koda aşık olacaklar. Ve sizi temin ederim ki, kendilerini WALL-E’den gelen tembel insanlara dönüştürmeyecekler, araştıracaklar ve karşılaşacaklar.

Codex, kodlama yapmayan kişilerin dalmasına, bir şeyler denemesine ve fikirlerini uygulamasına olanak tanır. Sanatçılar, öğretmenler, meslekleri kodlama dillerini içermeyen birçok insan, yaklaşımlarını oluşturacak ve vizyonlarını gerçekleştirecektir.

Ayrıca kodlayıcılara “sadece denemek için” programlamaya saatler harcamadan kısa dene ve ara beyin fırtınası deneyleriyle yardımcı olacaktır.

Bunlara da Göz atabilirsiniz:

Share.

Leave A Reply