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

Дигитални истории е и ще си остане изцяло некомерсиално начинание, на което посвещавам доста време и усилия. За създаването на сайта обаче са нужни определени разходи. Ако имате възможност и желание да подпомогнете сайта, вече можете да го направите. Разбира се, все така важна подкрепа си остава всяка добра дума, всяко споделяне на темите.

<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:

Агент GPT. Когато изкуствените интелекти заиграят в отбор

Агент GPT. Когато изкуствените интелекти заиграят в отбор

Какво ли ще стане, ако обърнем стереотипа за изкуствен интелект? Нямаме насреща си един модел, с който например да си чатим, а безброй отделни „индивиди“. Раздаваме им задачи, всеки от тях работи...

повече информация
„ИИ вече може да помогне в абсолютно всяка човешка задача“

„ИИ вече може да помогне в абсолютно всяка човешка задача“

Николай Марков е сред специалистите, които проправят пътя към все по-масовото навлизане на изкуствения интелект във всяка област от живота ни. Макар повече от 2 десетилетия да е в света на...

повече информация
„До 5 години ще слеем реалното и виртуалното“

„До 5 години ще слеем реалното и виртуалното“

Говорим си в Техническия университет в София, а… можем да сме навсякъде. Защото в лабораторията, в която се срещаме, се развиват следващите поколения средства за добавена и виртуална реалност. Те...

повече информация
Името на Apple-а. Историите зад големите марки онлайн

Името на Apple-а. Историите зад големите марки онлайн

Братовчеди ли са Java и JavaScript и ако нямат нищо общо… защо носят толкова подобни имена? Защо в название и символ на Apple се превръща толкова експлоатиран символ като ябълката? Какво ли е…...

повече информация

Още публикации по темата:

От рубриката:

Агент GPT. Когато изкуствените интелекти заиграят в отбор

Агент GPT. Когато изкуствените интелекти заиграят в отбор

Какво ли ще стане, ако обърнем стереотипа за изкуствен интелект? Нямаме насреща си един модел, с който например да си чатим, а безброй отделни „индивиди“. Раздаваме им задачи, всеки от тях работи автономно, специализира се в дадена работа, трупа знания по нея, контролира другите…
Целта например е да създават софтуер. Единият модел ще се научи да формулира изискванията, друг да пише програмния код, трети ще подготви визуалната страна, четвърти ще тества кое и как се е получило… и така ще се събере цяла софтуерна фирма, работеща милиони пъти по-бързо от обичайните, защото е изградена не от хора, а от алгоритми.
Колко далечно е днес това бъдеще?
Неотдавна Сам Алтман каза, че именно в тази посока се задават много сериозни пробиви. ИИ агентите са една от областите в компютърните науки, където очакваме големи новини. Следващите поколения изкуствен интелект, способни да решават значително по-сложни и комплексни задачи, допускащи много по-малко грешки. Мнозина от най-големите специалисти казват, че чрез този подход ще извървим следващата голяма стъпка в развитието на изкуствения интелект. Ето защо.

повече информация
Името на Apple-а. Историите зад големите марки онлайн

Името на Apple-а. Историите зад големите марки онлайн

Братовчеди ли са Java и JavaScript и ако нямат нищо общо… защо носят толкова подобни имена? Защо в название и символ на Apple се превръща толкова експлоатиран символ като ябълката? Какво ли е… Adobe? А Google? Има ли Lenovo общо с Ленин?
„Туй, което зовем ний „роза“, ще ухае сладко под всяко друго име“, казва Жулиета, цитирана от Шекспир. А туй, което зовем Apple или Amazon, щеше ли да ухае сладко под друго име?
Можем само да гадаем. Но зад названията на най-големите в онлайн света понякога се крият забавни истории. В следващите редове ще минем набързо през някои от най-поучителните и неочакваните.

повече информация
„Светът през 2050 г.“ Можем ли да надникнем в бъдещето?

„Светът през 2050 г.“ Можем ли да надникнем в бъдещето?

Ще облекчат ли живота ни технологиите, или ще създадат огромна криза, разтърсвайки пазара на труда? Ще се радваме на благата на развития изкуствен интелект, помогнал ни за драстично удължаване на човешкия живот, в опознаването на Космоса, в развитието на следващите технологии? Или ще се събудим в свят под тотален контрол, предсказан от антиутопиите?
Как ще изглежда животът през 2050 г.? Време е да надникнем в бъдещето и да обсъдим прелюбопитните прогнози на един автор, който има смелостта да прогнозира в толкова динамичен период от историята. При това вече го е правил веднъж със завиден успех.
Можем ли да предскажем бъдещето? Никакъв шанс, всяка малка стъпка може да обърне посоката. А струва ли си да опитваме? Според мен е задължително, колкото и далеч да се окажем в идеите си, самият поглед, опитът за осмисляне е първата стъпка към това да се подготвим за него. Да избегнем някои опасности.

повече информация

Най-новите:

Агент GPT. Когато изкуствените интелекти заиграят в отбор

Агент GPT. Когато изкуствените интелекти заиграят в отбор

Какво ли ще стане, ако обърнем стереотипа за изкуствен интелект? Нямаме насреща си един модел, с който например да си чатим, а безброй отделни „индивиди“. Раздаваме им задачи, всеки от тях работи автономно, специализира се в дадена работа, трупа знания по нея, контролира другите…
Целта например е да създават софтуер. Единият модел ще се научи да формулира изискванията, друг да пише програмния код, трети ще подготви визуалната страна, четвърти ще тества кое и как се е получило… и така ще се събере цяла софтуерна фирма, работеща милиони пъти по-бързо от обичайните, защото е изградена не от хора, а от алгоритми.
Колко далечно е днес това бъдеще?
Неотдавна Сам Алтман каза, че именно в тази посока се задават много сериозни пробиви. ИИ агентите са една от областите в компютърните науки, където очакваме големи новини. Следващите поколения изкуствен интелект, способни да решават значително по-сложни и комплексни задачи, допускащи много по-малко грешки. Мнозина от най-големите специалисти казват, че чрез този подход ще извървим следващата голяма стъпка в развитието на изкуствения интелект. Ето защо.

повече информация
„ИИ вече може да помогне в абсолютно всяка човешка задача“

„ИИ вече може да помогне в абсолютно всяка човешка задача“

Николай Марков е сред специалистите, които проправят пътя към все по-масовото навлизане на изкуствения интелект във всяка област от живота ни. Макар повече от 2 десетилетия да е в света на информационните технологии, той е завършил инженерна физика и макроикономика. Опитът му минава от разработването на облачни решения през киберсигурността до изследването и внедряването на изкуствен интелект.
Днес е начело на екипа по ИИ, девопс и облачни практики на SoftServe. Заедно с това в TeamLandi разработва система, с чиято помощ малкият и среден бизнес ще получи достъп до пълния спектър възможности, които дава изкуственият интелект.
Защо тези технологии са тук, за да останат и да променят живота ни? Как така изкуственият интелект е първата технология, която може да навлезе в абсолютно всяка област? Как ще изглежда бъдещето?

повече информация
PC Mania, Gamers Workshop… Легендите се завръщат!

PC Mania, Gamers Workshop… Легендите се завръщат!

Обичаш компютрите и за да можеш да ги ползваш… си купуваш списания!?
Ама не е ли странно? Та нали онлайн има всичко? Днес е така, но тази дигитална история се ражда в едновременно близкото и толкова далечно компютърно минало. Едно хлапе мечтае да получи непознато списание с лика на Джеймс Бонд, което е привлякло погледа му. Лишава се от джобните си, за да го купи, но само няколко часа по-късно му го вземат „батковците“. Така обаче се пробужда интересът му към култовите компютърни списания от края на миналия век, любими четива на цяло едно поколение.
Десетилетия по-късно момчето отново „среща“ същия Бонд, списанието отприщва историята нататък. Минават хиляди упорити часове, докато днес проект „Лазарус“ е завършен, всеки може да разгледа пълната колекция от легендарните компютърни списания от 90-те и първите години на 21-и век. Един своеобразен културен феномен, който трудно може да може да бъде обяснен на следващите млади…
Вие кое списание обичахте? PC Mania, Gamers Workshop или някое друго от дългия списък?

повече информация
„До 5 години ще слеем реалното и виртуалното“

„До 5 години ще слеем реалното и виртуалното“

Говорим си в Техническия университет в София, а… можем да сме навсякъде. Защото в лабораторията, в която се срещаме, се развиват следващите поколения средства за добавена и виртуална реалност. Те все по-убедително ще ни водят към съвършената имитация на света около нас.
Доц. Агата Манолова е декан на Факултета по телекомуникации на ТУ, преподавател с огромен опит. Специалист в компютърното зрение и невронните мрежи, но също и в разработването на добавена и виртуална реалност, холографски комуникации.
Защо въпреки очакванията на Марк Зукърбърг все още не сме в метавселената, където щяхме да прекарваме цялото си време? Колко далеч е моментът, когато ще постигнем съвършената, неразличима виртуална реалност? Кои са най-важните стъпки по този път и възможно ли е да се окаже невъзможно? Защо българските специалисти в тази област са толкова търсени и уважавани по света?
Време е за един съвсем инженерен и реален разговор за виртуалното и големите въпроси, които се задават в тази посока.

повече информация
Името на Apple-а. Историите зад големите марки онлайн

Името на Apple-а. Историите зад големите марки онлайн

Братовчеди ли са Java и JavaScript и ако нямат нищо общо… защо носят толкова подобни имена? Защо в название и символ на Apple се превръща толкова експлоатиран символ като ябълката? Какво ли е… Adobe? А Google? Има ли Lenovo общо с Ленин?
„Туй, което зовем ний „роза“, ще ухае сладко под всяко друго име“, казва Жулиета, цитирана от Шекспир. А туй, което зовем Apple или Amazon, щеше ли да ухае сладко под друго име?
Можем само да гадаем. Но зад названията на най-големите в онлайн света понякога се крият забавни истории. В следващите редове ще минем набързо през някои от най-поучителните и неочакваните.

повече информация
Кога се срещат щастието и успехът?

Кога се срещат щастието и успехът?

Има ли рецепта за успех в живота? А какво изобщо е успехът? Среща ли се, или се сблъсква с щастието? Кое обединява хората, постигнали забележителни резултати? А щастливи ли са те?
Полина Маринова Помплиано се посвещава на мисията да търси тези важни отговори. Като в същото време дава много силен пример как би изглеждала журналистиката на бъдещето.
От дете живее в САЩ, където сбъдва голямата си мечта да е журналист – кариерата ѝ минава през CNN и Fortune, докато не решава, че е време за следваща стъпка. Така създава собствена медия – бюлетинът The Profile, в който разказва историите на най-успелите хора в света, вече има над 100 000 абонати. Събира есенцията в първата си книга „Скрита дарба“, преведена на 12 езика, сред които и българския, благодарение на Даниел Пенев.
За срещата на успеха и щастието, за парите и късмета ще си поговорим с авторката, която си е общувала с хора като Дуейн Джонсън – Скалата, Мелинда Гейтс и Ричард Брансън. За бъдещето на медиите и начина, по който се снабдяваме с информация. За несъвършенствата, които създават изкуството и вечната сила на историите, които продължават да ни правят хора…

повече информация
Share This