の領域には多くの熱意と誇大宣伝がありました 人工知能 （AI）GPT-3と呼ばれる最近作成されたテクノロジーを取り巻く。 簡単に言うと、人間や機械語などの言語構造でコンテンツを作成する際に、これまでのすべてのものよりも優れたAIです。
GPT-3はによって開発されました OpenAI、Elon Muskによって共同設立された研究会社であり、人工知能の最も重要で有用な進歩と呼ばれています。
ただし、それが何をするのか（そしてもっと重要なことに、何をしないのか）については混乱があるので、ここでは、その背後にあるコア原則を理解することに関心のある非技術的な読者のために単純化しようとします。 また、それがもたらす問題のいくつかと、その重要性が誇大広告によっていくらか誇張されていると考える理由についても説明します。
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GPT-3は何ができますか？
GPT-3は、質問への回答、エッセイの作成、長い本の要約、言語の翻訳、メモの作成、さらにはコンピューターコードの作成など、言語構造を備えたあらゆるものを作成できます。
確かに、 XNUMXつのオンラインプレゼンテーションを使用して、Instagram アプリケーションと同様の外観とパフォーマンスのアプリを作成する方法を示します。 plugin 広く知られているソフトウェア ツール Figma 用。
もちろん、これは非常に斬新であり、長期的に使用可能で有益であることが証明された場合、ソフトウェアとアプリケーションの将来の開発に深刻な結果をもたらす可能性があります。
コードはまだ公開されていないため（詳細は後で説明します）、アクセスはOpenAIが管理するAPIを介して選択した開発者グループに制限されます。 今年のXNUMX月にAPIがリリースされて以来、詩、散文、ニュース報道、クリエイティブ・フィクションの事例が登場しています。
この記事は、GPT-3が（かなり説得力を持って）人間に害がないことを納得させようとしていることを示しているため、特に興味深いものです。 そのロボットの正直さは、邪悪な人々がそれを押し付けた場合、「私は人類を破壊することを避けることができないだろうと私は知っている」と告白することを強制しますが！
GPT-3はどのように機能しますか？
GPT-3は、AIアプリケーションの幅広いカテゴリに関する言語予測モデルです。 これは、単一の言語（入力）を受け取り、それをアルゴリズムが予測する言語に変換するアルゴリズムフレームワークであることを意味します。これは、ユーザーにとって最も有益な言語です。
これは、「事前トレーニング」に必要な大量の資料に対して実行される広範なトレーニング分析のために可能です。 トレーニングされていない他のアルゴリズムと比較して、OpenAIは、言語がどのように機能し、構築されているかを理解するために、GPT-3に必要な大量のコンピューティングリソースをすでに消費しています。 OpenAIによると、これを達成するために必要な計算時間は4.6万ドルでした。
文などの言語構造を生成する方法を学ぶために、セマンティック分析を使用します。単語とその意味だけでなく、テキスト内の他の単語によって単語の使用法がどのように変化するかについても説明します。
教師あり学習のように、トレーニングデータには「正しい」または「間違った」応答を構成するものに関する情報が含まれていないため、教師なし学習とも呼ばれます。 出力がユーザーの要件を満たす確率を計算するために必要なすべての情報は、トレーニングテキストから直接取得されます。
これは、単語や文の使用法を分析し、それらを解体して再構築を試みることによって実現されます。
たとえば、アルゴリズムはトレーニング中に「家には赤いドアがあります」というフレーズに出くわす可能性があります。 次に、単語を省略して再びフレーズが与えられます。たとえば、「家には赤いXがあります」。
次に、トレーニングデータ（意味のある言語で編成された数千億の単語）のテキストを調べ、元のフレーズを再現するために使用する単語を選択します。
始めに、それを間違えることはほぼ確実です—おそらく何百万回も。 しかし、それは最終的に正しい言葉を思い付くでしょう。 結果を元の入力データと比較することにより、出力が正しいかどうかを判断し、正しい応答を生成したアルゴリズムステップに「重み」が与えられます。 これは、将来どの戦略が適切な対応を生み出す可能性が最も高いかを時間の経過とともに「学習」することを意味します。
この動的な「重み付け」プロセスの大きさは、GPT-3を世界最大の人工ニューラルネットワークとして区別するものです。 すでに述べたように、言語予測のトランスフォーマーモデルは長年存在しているため、それが達成することはいくつかの点で目新しいものではありません。 ただし、システムは動的に保存して採用します 175億の重み 各クエリを処理します—Nvidiaによって構築された最も近い競合他社のXNUMX倍です。
3つのAIが人間になることについて話します。 （GPT-XNUMX）
GPT-3に関連する問題のいくつかは何ですか？
言語を生成するGPT-3の能力は、人工知能でこれまでに見られた中で最高のものとして賞賛されています。 ただし、考慮すべき特定の重要なポイントがあります。
OpenAIのCEOであるSamAltmanは、「GPT-3の誇大宣伝は過剰です」と述べています。 AIは根本的に世界を変えるでしょうが、GPT-3はほんの一瞥にすぎません。」
まず、その仕事を実行するために必要な大量の計算能力のために、現時点で使用するのは非常に高価なツールです。 これは、それを実装するための費用が中小企業にとって法外に高くつくことを意味します。
さらに、それはクローズドまたはブラックボックスシステムです。 OpenAIは、そのアルゴリズムがどのように機能するかについてのすべての事実を開示していないため、クエリに答えたり、価値のある製品を構築したりするためにOpenAIに依存している人は、それらがどのように作成されたかを完全に確信することはできません。
第三に、システムの出力はまだ理想的ではありません。 簡単なメッセージや単純なソフトウェアを作成することはできますが、より長い、またはより洗練されたものを作成するように要求されると、その出力はあまり役に立ちません（実際、「ジブリッシュ」と呼ばれます）。
これらは間違いなく時間の経過とともに解決される懸念事項です。計算能力のコストが下がり続けるにつれて、オープンAIプラットフォームに関する標準化が構築され、アルゴリズムはより多くのデータ量で微調整されます。
全体として、GPT-3は、以前に観察されたものよりも光年先の結果を生成すると結論付けるのが妥当です。 AI言語の結果を見た人は誰でも、AI言語がどれほど変化する可能性があるかを理解しており、GPT-3の出力は間違いなく一歩先を行っているように見えます。
それが一般の人々の手に適切に置かれ、すべての人がアクセスできるのを見ると、そのパフォーマンスはさらに向上するはずです。
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