Идва GPT-4, който обещава да промени всичко

сеп. 16, 2022 | Технологии

Идва GPT-4, който обещава да промени всичко

16 септември 2022 | Технологии

Надали има в света на прословутия изкуствен интелект алгоритъм, по-прочут от GPT-3. Тук можете да прочетете подробно как и защо решението на OpenAI се оказа сериозен пробив в редица области. Той се появи в края на 2020-а и малко по малко даде шанс да изследователи от различни посоки да използват възможностите му, за да покажат невиждани до момента пробиви. В създаването и редактирането на текстове, в превода, в генерирането на компютърен код, за свръхнапреднали чатботове и какво ли още не.

И ето че идва следващият състезател. Макар и забавил се спрямо първоначалните очаквания, GPT-4 се очаква да бъде представен съвсем скоро. Дали от него можем да получим дори много повече? С какво се различава от предшественика си? Кои са областите, в които очакваме да донесе нещо наистина различно?

 

GPT-4

Изображенията, които виждате, са създадени от „детето“ на GPT-3 – DALL·E. Под всяка от тях ще намерите описанието, зададено на алгоритъма. Тук имаме „маслено платно на Анри Матис на робот хуманоид, който играе шах“

 

G пи три

И така, става дума за модел от висшия пилотаж на изкуствения интелект – дълбоките невронни мрежи. Този тип алгоритми стават изключително добри тогава, когато имат достъп до масивни обеми от информация, на базата на които се учат да търсят и намират закономерностите. После изпълняват поставената задача – например да генерират свой текст по зададени параметри.

Съкращението идва от „генеративен предварително обучен трансформатор“, Generative Pretrained Transformer. Всяка от версиите всъщност не е един модел, а група от такива, които имат различно предназначение.

Когато става дума за някои от големите компании, те разчитат на свои алгоритми в това начинание. Големият плюс на OpenAI, както си личи и от името на начинанието, стартирано от Илон Мъск и съмишленици, е, че дава достъп на разнообразни проекти до претренирания модел, който се справя добре с широк кръг задачи. Оттук нататък е работа на отделните екипи да формулират заданието си и да го подготвят така, че да се възползват от уменията на алгоритъма.

Най-впечатляващи бяха успехите във всички области, свързани с текста. GPT-3 беше безспорен пробив, що се отнася до каквито и да било манипулации, свързани с думи. Разбира се, тези възможности бяха преди всичко свързани с английския език. Появиха се приложения, с които невероятно успешно се обработва текст – той бива редактиран, пренаписван в различни стилове и какво ли още не. Оказа се, че платформата работи невероятно добре и в други посоки – например генерирането на компютърен код или ноти. Всичко, което по някакъв начин може да бъде сведено до писмени знаци.

 

GPT-4

„Добър, приятелски настроен робот от Ренесанса“

 

G(PT)enius

А също и в наподобяването – например в провеждането на разговор.

Дали и следващият член на GPT семейството ще донесе подобен пробив, но в следващите области? Това е един от въпросите, които си задават специалистите в областта на изкуствения интелект. Както неотдавна каза футуроложката доц. Мариана Тодорова, от GPT-4 се очакват големи неща. Всички в тази област са наострили уши, докато, за съжаление, конкретните новини за уменията на бъдещия алгоритъм все още остават неясни.

Например, що се отнася до броя на параметрите, с които ще бъде обучен. Данните са ужасно противоречиви. В началото се говореше, че ще са десетки трилиони, после трилион… докато накрая се оказва, че е по-вероятно да става дума за дори по-малко входни данни, отколкото тези, с които беше обучен предшественикът му.

GPT-1 дойде през 2018-а, година по-късно пристигна и наследникът му, който беше обучен на 1,5 милиарда параметъра. Прословутият вариант 3 беше представен през 2020-а със своите 175 милиарда единици информация. Така четвъртата версия се бави от ритъма на пускане на останалите, а ето че учудва и по другия водещ показател…

 

GPT-4

„Два робота обсъждат бъдещето, реалистично изображение“

 

G си ти

В началото, покрай еуфорията, дошла с налагането на третата версия, се говореше, че последващата я ще бъде обучена със 100 трилиона параметъра и с това за първи път ще бъде достигнат броят на синапсите – връзките между невроните, които всеки от нас приютява в мозъка си. А ето, че крачката ще бъде по-скоро назад – към дори по-малко от 175-те милиарда.

По-скоро ще се разчита на по-развити алгоритми. И на по-внимателен подбор на това какво точно ще съдържат данните за самообучение.

Факт е, че закономерностите в тази посока до момента изглеждаха незаобиколими. Дълго време развитието на невронните мрежи се забавяше от невъзможността на компютрите да обработват данните в обемите, които са им нужни. После, някак естествено, хардуерът напредна и стана ред на софтуера да го настигне. Защото се оказа, че обемът има значение за това да подобрява резултатите само тогава, когато е смислено подаден. Когато невронните мрежи се учат не на базата на телефонния указател, а на повече и повече текстове, които обаче са смислено структурирани.

Новината, че GPT-3 ще бъде обучен на по-малко параметри дойде от думите на изпълнителния директор на OpenAI Сам Алтман, който, за съжаление, рядко дава интервюта по темата. Той каза още, че макар базата, с която бъдещият алгоритъм ще бъде „захранен“, да е по-скромна, той ще е значително по-сложен от своя предшественик. Обучението му ще изисква значително по-голяма изчислителна мощ, но той ще се справя с много повече поставени задачи.

 

GPT-4

„Много интелигентен и симпатичен андроид, който има чувства“

 

Размерът…

Така или иначе, GPT-3 и до момента, макар безспорно да е най-известният, далеч не е изкуственият интелект, който държи първенството по брой параметри, на които е обучен. Gopher например е „прочел“ 280, PaLM – 540 млрд.

Обучението е най-ключовата част от работата на дълбоките невронни мрежи. В началото те са просто поредици от алгоритми, които не са способни да решават задачи. Трябва да бъдат „захранени“ с максимално голям обем информация, на базата на който да свикнат да намират закономерностите, да търсят важните фактори, да дават повече тежест на тези части от мрежата, които се оказват по-показателни.

Дълго време изглеждаше, че взаимовръзката е пряка – колкото повече са данните, толкова по-прецизни са резултатите. Според много от учените обаче вече сме постигнали предела от това данните да има смисъл да растат като обем, докато е много по-важно как точно работят алгоритмите, каква е архитектурата на невронната мрежа.

 

GPT-4

„Маслена картина на Ван Гог на робот хуманоид, който пие бира“

 

G(PT) точка

Важно уточнение, което трябва да направим, е, че що се отнася до дълбоките невронни мрежи, уви, ние знаем твърде малко за конкретния начин, по който функционират. Те са затворена, черна кутия, поредица от слоеве алгоритми, за които знаем само входните и изходните данни. Можем да им влияем с различни допълнителни параметри, но като цяло как точно са били обучени от приемането на данните си остава енигма. Какво се случва „вътре“, кои параметри ги „вълнуват“, все още са важни и недостатъчно отговорени въпроси, за които се търсят нестандартни решения (като например „дълбокия сън“).

Някъде тук идва следващият голям въпрос: ако GPT-4 в крайна започне да дава точен отговор във все повече области, дали той няма да е и поредната стъпка към евентуалния бъдещ генерален изкуствен интелект? Или поне ще е нещото, което все повече го наподобява.

Още нещо любопитно, което вече се знае за GPT-4, е, че той отново ще бъде обучаван само с текст. През последните години станаха популярни начинанията, при които се търси мултимодалност – данните, които се подават, са не само текст, но и изображения, звуци, видео. Популярен и впечатляващ пример в тази посока е DALL·E – алгоритъмът, който създава изумителни изображения на базата на описание.

И въпреки това… DALL·E също се крепи на плещите на GPT-3, това е алгоритъмът, „изрисувал“ картините, които виждате. Защото се оказва, че невронната мрежа е способна на чудеса и когато е обучена допълнително. Да, ИИ художникът е обучен на базата на връзка между текст и изображение, но само като форма на надграждане над чисто текстовия алгоритъм. Той е своеобразен специфичен вариант на GPT-3, каквато е и платформата за генериране на компютърен код Codex.

Много специалисти очакваха, че и GPT екипът ще се насочи в тази посока. И все пак, за момента се оказва, че е по-ефективно да се получават успешни решения на широк кръг проблеми, като за основа се използва единствено текст. Което е странно, доколкото невронните мрежи би трябвало да наподобяват мозъците ни, които, разбира се, са „захранвани“ с много по-разнообразна информация. Очевидно идеята на OpenAI е да развият докрай възможностите на текстовите модели, преди да се пренасочат към още по-сложното мултимодално бъдеще.

 

GPT-4

„Умен и чувствителен робот андроид, създаден по време на Ренесанса“

 

В началото беше текстът

В тази посока е любопитно мнението на Иля Суцкевър, изследователят начело на учените в OpenAI. Още през 2020-а той прогнозира, че „до края на 2021-а езиковите модели ще започнат да разбират и визуалния свят. Сам по себе си текстът може да изразява огромен обем информация за заобикалящия ни свят, но не е завършен, защото също така ние живеем и във визуален свят“.

И след като няколко пъти става дума колко е важна точната информация, любопитно е да погледнем каква всъщност е тя. За GPT-4 все още можем само да предполагаме, но това е известно за неговия известен предшественик.

Над 90% от данните, с които той е захранен, са от англоезични източници, което обяснява и защо алгоритъмът е толкова добър конкретно на „родния“ си език. Целият обем данни е с размер 45 терабайта, можете да си представите колко много текст може да се побере вътре. Най-голяма част от тях – 410 милиарда единици са от колекцията Common Crawl, свободно достъпна база данни, която сканира и запазва информацията от целия интернет. Тоест, именно там попадат и най-разнообразните текстове. На тази база се падат и цели 60% от тежестта – това какво значение им отдава алгоритъмът. 22% идват от база, където се събират публикации в Reddit, събрали поне 3 положителни гласа.

GPT-3 е „чел“ от две бази данни общо 67 милиарда думи, събрани в различни книги, с общо „тегло“ 16%. Най-малко – 3 милиарда, са единиците, които са въведени от англоезичната Wikipedia, те все пак имат значително по-високо за пропорцията тегло от 3%.

Интересен повод да се замислим… ами ако създателите му бяха дали да „чете“ повече книги и по-малко случайни текстове?

 

GPT-4

„Много разумен и готин андроид, който се държи като човек“

 

Ти си GPT

Всичко това дава и още поводи за замисляне какво ни очаква с идването на 4-ата версия. Ако 4-ия GPT наистина е значително по-съвършен алгоритъм, той например би могъл да е способен изключително бързо да генерира неразличими от истината фалшиви видеа, по-известни като дийп фейк. Или пък текстове, масиви от информация, които няма да могат да бъдат различени от създадените от човека. Ако чатботовете все още могат лесно да бъдат хванати „в крачка“, дали сега няма да станат още по-убедителни?

Така идват и следващите важни въпроси, които постоянно гостуват на „Дигитални истории“. За бъдещето ни като хора, за технологиите, които могат и променят всичко, колкото и да сме скептични понякога. Интересното бъдеще отдавна е тук и става все по-интересно. А несъмнено част от голямата картина съвсем скоро ще бъде и GPT-4 – натоварен с огромни очаквания и надежди… и, разбира се, задължителната в тази тема щипка притеснение.

А кое трябва да бъде повече? Очаквайте следващата Дигитална история! С проф. Преслав Наков, един от световните специалисти в областта на ИИ и обработката на естествени езици, заедно ще вперим поглед в бъдещето!

 

Дигитални истории
<a href="https://karamanev.me/author/georgik" target="_self">Георги Караманев</a>

Георги Караманев

Програмист, журналист на свободна практика и писател. Още за мен – четете тук.
Дигитални истории

Най-нови публикации:

Как DALL·E „прочете“ любими български книги?

Как DALL·E „прочете“ любими български книги?

Чукчата не е читател, а писател, знаете сигурно, ами… ChatGPT? Време е за поредния прелюбопитен експеримент, който да ни покаже на какво са способни днес алгоритмите в областта както на създаването...

повече информация
„Представям си бъдещето като битка за невидимото“

„Представям си бъдещето като битка за невидимото“

есен смили се над тези които не могат да те понесат бъди красива до смърт   Или   близостта нанася удари под кръста подарък който не мога да пренеса без твоя помощ който не мога да откажа...

повече информация
„Българите имаме манталитета, за да сме успешни предприемачи“

„Българите имаме манталитета, за да сме успешни предприемачи“

Борис Паскалев e предприемач с впечатляващ опит в света на стартъпите. Отскоро е стратегически съветник към института INSAIT, още една гаранция, че оттам си струва да очакваме още и все...

повече информация
ИИ детектив. Технологията ли ще ни върне истината?

ИИ детектив. Технологията ли ще ни върне истината?

След като експериментът на Дигитални истории, в който се включиха почти 2000 души, показа, че вече не сме способни да различаваме генерираните от изкуствения интелект изображения и текстове, е време...

повече информация
„Тепърва ще се учим да скучаем качествено“

„Тепърва ще се учим да скучаем качествено“

Жюстин Томс има богат и пъстър опит в епохата на интернет – през комуникациите, дигиталния маркетинг, дизайна, предприемачеството. Преподава в Нов български университет и СофтУни Digital. Организира...

повече информация

Още публикации по темата:

От рубриката:

Как DALL·E „прочете“ любими български книги?

Как DALL·E „прочете“ любими български книги?

Чукчата не е читател, а писател, знаете сигурно, ами… ChatGPT? Време е за поредния прелюбопитен експеримент, който да ни покаже на какво са способни днес алгоритмите в областта както на създаването на изображения, така и на разбирането на контекст.
Ще призова алгоритъма DALL·E 3, който е част от платената версия на ChatGPT, да ми илюстрира класически български литературни произведения от различни периоди.
Защо това е интересно? От една страна, ще ни покаже колко добре работи големият езиков модел на български. Ще стане ясно доколко разпознава някои от безспорните наши класически произведения.
Не на последно място просто защото… е интересно дали пък няма да ни покаже някакви по-неочаквани, различни, атрактивни гледни точки? Дали не можем да говорим за някаква форма на колективно неосъзнато? Дали картините ще се припокрият поне донякъде с образите, които всеки от нас има за тези книги в главата си?

повече информация
ИИ детектив. Технологията ли ще ни върне истината?

ИИ детектив. Технологията ли ще ни върне истината?

След като експериментът на Дигитални истории, в който се включиха почти 2000 души, показа, че вече не сме способни да различаваме генерираните от изкуствения интелект изображения и текстове, е време за следващата стъпка.
Дали пък… самият изкуствен интелект няма да ни помогне в тази вече неравна битка в търсене на истината? След като алгоритмите станаха толкова добри в генерирането на разнообразни текстове, изображения, а вече и видео, дали пък няма те да се окажат спасението?
Ще проверим на практика. Радостин Чолаков от родопското село Барутин ни гостува с една от първите Дигитални истории. Тогава, само на 15, той разказа за работата си в света на невронните мрежи, много преди изкуственият интелект да се превърне в темата на деня. А до днес успехите му са още по-впечатляващи. През последните години пътят му често се преплита с този на друг талантлив младеж на същата възраст. Делян Бойчев също завършва средното си образование тази година, но вече има сериозни успехи, специалността му са методите за компютърно зрение.
Двамата приятели се заговарят по темата и решават да проверят: ясно е, че днес изкуственият интелект създава забележителни изображения, но дали пак той би могъл да разпознае истината и лъжата, да прецени коя картинка е създадена от човек и коя – от алгоритъм?

повече информация
Човек или ИИ – можем ли да различим автора? (Резултати)

Човек или ИИ – можем ли да различим автора? (Резултати)

Способни ли сме да различим създаденото от изкуствен интелект и от човека?
Започвам с краткия отговор: не можем. Това е основният извод от експеримента, който беше организиран на сайта Дигитални истории.
Има обаче и толкова много други любопитни щрихи, които да ни накарат да се замислим…
Йеронимус Бош или Петко Славейков се оказаха по-трудни за разпознаване? Гозбите на Мария Жекова или строфите на Виолета Кунева?

повече информация

Най-новите:

Как DALL·E „прочете“ любими български книги?

Как DALL·E „прочете“ любими български книги?

Чукчата не е читател, а писател, знаете сигурно, ами… ChatGPT? Време е за поредния прелюбопитен експеримент, който да ни покаже на какво са способни днес алгоритмите в областта както на създаването на изображения, така и на разбирането на контекст.
Ще призова алгоритъма DALL·E 3, който е част от платената версия на ChatGPT, да ми илюстрира класически български литературни произведения от различни периоди.
Защо това е интересно? От една страна, ще ни покаже колко добре работи големият езиков модел на български. Ще стане ясно доколко разпознава някои от безспорните наши класически произведения.
Не на последно място просто защото… е интересно дали пък няма да ни покаже някакви по-неочаквани, различни, атрактивни гледни точки? Дали не можем да говорим за някаква форма на колективно неосъзнато? Дали картините ще се припокрият поне донякъде с образите, които всеки от нас има за тези книги в главата си?

повече информация
„Представям си бъдещето като битка за невидимото“

„Представям си бъдещето като битка за невидимото“

„Засега изкуственият интелект ни се струва смешен, прилича ни на криво огледало или на глупчо, когото напътстваме и благодарение на когото се чувстваме знаещи и повече отвсякога хора. Това обаче се променя буквално за дни и скоро той ще се превърне в реалистично и достоверно наше отражение. Мисля за този момент – вероятно тогава ще успеем да се видим през неговия поглед, да осмислим кои части от нас са ясни дори за едно изкуствено създание, кое остава недостъпно за него и кое е най-ценното. Според мен това са онези места, където той не може да надзърне. Представям си бъдещето като битка за невидимото, това ще бъде най-важният ресурс. Онова, което изкуственият интелект не може да регистрира, е най-ценното в нас.“
„Почти всичко е наред“ се казва дебютната стихосбирка на поетесата Виолета Кунева и толкова точно формулира усещането ни за света днес.
Но как така се оказа, че вече не е възможно да различаваме поета от алгоритъма? Какво губим, ако е така?
Дали проблемът е, че масово сме изгубили критерия си за изкуство, за метафора, за многопластови, живи и човешки по дефиниция текстове, каквито са поетичните?
Ще дойде ли краят на поезията или… именно тя може да ни спаси от самите нас?

повече информация
Да си купиш вечна младост

Да си купиш вечна младост

46-годишният Браян Джонсън вече е похарчил над $4 милиона, така че тялото му да заработи като на 18-годишен. Твърди, че му се получава. Влага всички сили, стига дотам да си влива кръвна плазма от собствения си син. Смята, че е най-изследваното човешко същество, живяло някога, че експериментът му ще промени живота на всеки, който иска да живее дълго.
Тоест, на всеки.
Мечта или утопия? Безобразно пилеене на пари или идея, която може да промени еволюцията ни? Гениалност или чиста лудост?

повече информация
„Българите имаме манталитета, за да сме успешни предприемачи“

„Българите имаме манталитета, за да сме успешни предприемачи“

Борис Паскалев e предприемач с впечатляващ опит в света на стартъпите. Отскоро е стратегически съветник към института INSAIT, още една гаранция, че оттам си струва да очакваме още и все по-забележителни новини.
Преди това младежки национал по баскетбол, днешният ни гост заминава да следва не къде да е, а в MIT. Завършва магистратура с отличие и започва кариерата си като програмист преди повече от 20 години. После се пренасочва към мениджмънта и предприемачеството. За да стигнем до момента, когато се събира с двама други герои на Дигитални истории – проф. Мартин Вечев и д-р Веселин Райчев в стартъпа DeepCode. Той е изпълнителен директор на една от пионерните разработки за създаване на код с изкуствен интелект, която през 2020 г. е придобита от мултимилиардната компания Snyk.
Ще поговорим за успешния му път през сърцето на Силициевата долина. За започналата революция на изкуствения интелект, която според него е по-голяма дори от откриването на електричеството. За друга революция, която се задава – тази в роботиката. За това как у нас може да има повече успешни стартъпи, които да развият средата и страната ни.
Кои са следващите големи новини, които да очакваме от INSAIT?

повече информация
ИИ детектив. Технологията ли ще ни върне истината?

ИИ детектив. Технологията ли ще ни върне истината?

След като експериментът на Дигитални истории, в който се включиха почти 2000 души, показа, че вече не сме способни да различаваме генерираните от изкуствения интелект изображения и текстове, е време за следващата стъпка.
Дали пък… самият изкуствен интелект няма да ни помогне в тази вече неравна битка в търсене на истината? След като алгоритмите станаха толкова добри в генерирането на разнообразни текстове, изображения, а вече и видео, дали пък няма те да се окажат спасението?
Ще проверим на практика. Радостин Чолаков от родопското село Барутин ни гостува с една от първите Дигитални истории. Тогава, само на 15, той разказа за работата си в света на невронните мрежи, много преди изкуственият интелект да се превърне в темата на деня. А до днес успехите му са още по-впечатляващи. През последните години пътят му често се преплита с този на друг талантлив младеж на същата възраст. Делян Бойчев също завършва средното си образование тази година, но вече има сериозни успехи, специалността му са методите за компютърно зрение.
Двамата приятели се заговарят по темата и решават да проверят: ясно е, че днес изкуственият интелект създава забележителни изображения, но дали пак той би могъл да разпознае истината и лъжата, да прецени коя картинка е създадена от човек и коя – от алгоритъм?

повече информация
„Тепърва ще се учим да скучаем качествено“

„Тепърва ще се учим да скучаем качествено“

„Големият въпрос: как ще се трансформира обществото. Защото ние виждаме, че в момента нещата не се случват както би трябвало. Дори капитализмът е в заника си, близо до своя финал. Не знаем какво ще е следващото и как ще изглежда, но то със сигурност няма да бъде толкова водено от огромните бизнеси, които все по-трудно съществуват.“
Жюстин Томс има богат и пъстър опит в епохата на интернет – през комуникациите, дигиталния маркетинг, дизайна, предприемачеството. Преподава в Нов български университет и СофтУни Digital. Организира конкурса „Сайт на годината“, а личният ѝ блог съществува от почти две десетилетия.
С погледа на учен, практик и учител тя следи как се променя комуникацията в мрежата и накъде ни водят технологиите.
Как днес можем да сме сигурни, че в информационния поток не пропускаме нещо важно? Или че не ставаме жертва на манипулации? Как ще изглеждат новите медии след… „смъртта на медиите“?
Ще се справят ли те със задачата да ни ориентират?
В света, който през следващите години е обречен да се изправи пред мащабна трансформация…

повече информация
Share This