Biến thể Transformer được Huấn luyện Sẵn (GPT)

Biến thể Transformer được Huấn luyện Sẵn (GPT) là một mô hình AI được thiết kế cho các nhiệm vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Nó tạo ra văn bản giống như con người bằng cách dự đoán từ tiếp theo trong một chuỗi. GPT được huấn luyện sẵn trên các tập dữ liệu lớn và điều chỉnh cho các nhiệm vụ cụ thể. Nó sử dụng kiến trúc transformer, rất xuất sắc trong việc hiểu ngữ cảnh trong văn bản thông qua các cơ chế chú ý.

Còn được gọi là: Mô hình Tạo ngôn ngữ, Bộ sinh văn bản AI, Mô hình Ngôn ngữ dựa trên Transformer, Mô hình Transformer đã được huấn luyện sẵn.

So sánh

1. BERT vs. GPT. BERT (Biểu diễn Bộ mã hóa Đối xứng từ Transformers) của Google là đối xứng trong khi GPT xử lý văn bản từ trái sang phải. BERT chú trọng vào việc hiểu văn bản và GPT xuất sắc trong việc sinh ra văn bản.
2. GPT vs. LLaMA. GPT được sử dụng rộng rãi trong các công cụ thương mại, LLaMA (Mô hình Ngôn ngữ Lớn của Meta AI) của Meta tập trung vào nghiên cứu. Cả hai đều sử dụng transformer nhưng khác nhau về mục tiêu đào tạo và tập dữ liệu.
3. GPT vs. T5. T5 (Transformer Chuyển đổi Văn bản sang Văn bản) của Google xử lý nhiều nhiệm vụ NLP bằng cách chuyển đổi chúng thành định dạng văn bản sang văn bản. GPT được thiết kế chủ yếu cho các nhiệm vụ tạo ra.
4. GPT vs. ChatGPT. GPT là mô hình cơ sở, ChatGPT của OpenAI được điều chỉnh cho cuộc trò chuyện. ChatGPT bao gồm các biện pháp bảo vệ nhằm tạo ra đầu ra an toàn hơn.

Lợi ích

1. Tạo văn bản giống con người. Tạo ra câu trả lời phù hợp và nhận thức về ngữ cảnh.
2. Đa năng. Xử lý nhiều nhiệm vụ như viết, tóm tắt và dịch thuật.
3. Đã được huấn luyện sẵn. Cần ít dữ liệu hơn để điều chỉnh cho các nhiệm vụ cụ thể.
4. Có thể mở rộng. Thực hiện tốt với các mô hình và tập dữ liệu lớn hơn.
5. Xử lý ngữ cảnh hiệu quả. Hiểu và tạo ra văn bản dài.
6. Có thể tùy chỉnh. Có thể thích nghi với các ngành hoặc ứng dụng cụ thể.

Nhược điểm

1. Thiếu chính xác. Có thể tạo ra thông tin không chính xác hoặc dễ dẫn dụ.
2. Thiên lệch. Phản ánh các thiên lệch có trong dữ liệu huấn luyện của nó.
3. Tiêu tốn tài nguyên. Cần sức mạnh tính toán đáng kể cho quá trình đào tạo và suy luận.
4. Thiếu lý luận. Khó khăn với logic phức tạp và hiểu biết tinh tường.
5. Tự tin quá mức. Có thể đưa ra câu trả lời sai với sự tự tin cao.
6. Phụ thuộc vào dữ liệu. Bị hạn chế bởi chất lượng và sự đa dạng của dữ liệu huấn luyện.
7. Không có kiến thức thời gian thực. Thiếu nhận thức về các sự kiện sau khi đào tạo.

Ví dụ

GPT trong Dữ liệu như Dịch vụ (DaaS). GPT có thể tự động hóa việc dọn dẹp và làm phong phú dữ liệu. Ví dụ, sau khi trích xuất dữ liệu thô từ việc thu thập thông tin từ web:

• Dọn dẹp Dữ liệu. Sử dụng GPT để xác định và sửa lỗi chính tả, chuẩn hóa định dạng (ví dụ: ngày tháng, địa chỉ, v.v.).
• Nhận diện Thực thể. Tự động gán nhãn và phân loại các thực thể như tên, công ty hoặc địa điểm.
• Làm phong phú Dữ liệu. Điền vào các chi tiết thiếu bằng cách tạo ra thông tin ngữ cảnh (ví dụ: hoàn thiện mô tả sản phẩm).
• Phân tích Cảm xúc. Tóm tắt nhận xét của khách hàng hoặc phân loại chúng là tích cực, trung tính hoặc tiêu cực.

Điều này cải thiện chất lượng và tính khả dụng của dữ liệu được trích xuất cho phân tích hoặc tích hợp vào các hệ thống cần thiết cho các hoạt động kinh doanh tiếp theo.