Comment a évolué la technologie GPT choisie par Bill Gates, et qui a-t-elle révolutionné la vie ?

Xi Xiaoyao Technology Talk Original
Auteur | Le QI a complètement chuté, Python Que se passerait-il si les machines pouvaient comprendre et communiquer d'une manière similaire aux humains ? Cela a été un sujet de grande préoccupation dans la communauté universitaire, et grâce à une série de percées dans le traitement du langage naturel ces dernières années, nous pourrions être plus proches que jamais d’atteindre cet objectif. À l'avant-garde de cette avancée se trouve le Generative Pre-trained Transformer (GPT), un modèle de réseau neuronal profond spécialement conçu pour les tâches de traitement du langage naturel. Ses performances exceptionnelles et sa capacité à mener des conversations efficaces en ont fait l’un des modèles les plus utilisés et les plus efficaces dans le domaine, attirant une attention considérable de la part de la recherche et de l’industrie.

Dans un récent article de synthèse détaillé, les chercheurs ont mené une exploration approfondie du GPT. Aujourd'hui, nous ne parlerons pas de technologie dans des domaines autres que les ordinateurs, cet article examinera et discutera de son développement et de son impact sur des domaines connexes, et explorera son potentiel. défis et orientations de développement futures pour bien comprendre cette technologie qui fait époque.

Titre de l'article :
GPT (Generative Pre-trained
Transformer) - Une revue
complète des technologies habilitantes, des applications potentielles, des défis émergents et des orientations futures
Lien de l'article :https://www.php.cn/link/ 51beafc370abd4f00aa270ee3b626849

L'évolution de GPT

GPT est un modèle de réseau neuronal qui génère une grande quantité de texte complexe généré par une machine grâce à une petite quantité de saisie de texte. Il peut imiter le ton humain, pré-entraîné sur la base d'une grande quantité de texte. des données textuelles et effectuer diverses tâches liées au langage. Cette famille de modèles a été initialement développée par OpenAI pour fournir une intelligence système à des projets tels que ChatGPT. La figure 1 est une chronologie de l'évolution de plusieurs modèles pré-entraînés depuis la création d'Eliza jusqu'à ChatGPT.

▲Figure 1 Feuille de route GPT

Le modèle GPT (Generative Pre-trained Transformer) est un modèle de langage dans le domaine de l'intelligence artificielle. Son développement remonte à la structure Transformer originale proposée par Vaswani et al en 2017. Sur la base du succès de l'architecture Transformer, OpenAI a commencé à développer le modèle GPT en 2018, qui est une variante de l'architecture Transformer et est spécifiquement. destiné aux tâches de génération de langage Optimize. Comme le montre le tableau 1, l'évolution de la série GPT a connu plusieurs tournants et percées importants :

▲ Tableau 1 Différentes versions des modèles de la série GPT

• En 2018, OpenAI a lancé la première version de GPT pour le première fois. Le modèle est capable de lire du texte et de répondre à des questions. Par rapport aux modèles PNL précédents, l'apprentissage non supervisé utilisant des données non étiquetées a été surpassé par d'autres modèles de langage tels que BERT malgré ses excellentes performances.
• En 2019, OpenAI a lancé GPT-2, un modèle plus grand avec plus de 10 fois le nombre de paramètres que GPT-1. Il a de bons résultats dans la traduction automatique, la synthèse de texte et d'autres domaines, notamment pour la précision de l'identification. relations à distance entre les phrases et faire des prédictions.
• Le GPT-3, lancé par la suite, peut générer des paragraphes plus longs avec 175 milliards de paramètres et est largement utilisé dans diverses industries et domaines d'application. Parce qu'il est trop complexe et trop volumineux, il doit être utilisé via l'API.
• Le GPT-4 récemment lancé est un modèle de langage multimodal à grande échelle. Le nombre de paramètres a été considérablement augmenté par rapport au modèle précédent, afin qu'il puisse comprendre et générer du texte avec plus de précision et de fluidité.

La figure 2 montre les différentes étapes de fonctionnement de GPT. La première étape nécessite un réglage fin supervisé, la seconde implique la génération de réponses optimales aux entrées et la troisième implique l’optimisation des politiques et l’apprentissage par renforcement. Après la pré-formation, le modèle peut être affiné pour des tâches spécifiques, telles que la classification ou la génération de texte.

▲Figure 2 Comment fonctionne GPT ?

Technologies associées qui affectent GPT

▲Figure 3 Technologies habilitantes du modèle GPT

Comme le montre la figure 3, GPT est un ensemble de plusieurs technologies, s'appuie sur ces technologies :

• Big Data : Grandes quantités de données structurées et non structurées générées par les entreprises, les individus et les machines. Cela révolutionne la manière dont les données sont analysées et les décisions sont prises. Grâce à une formation sur des données à grande échelle, le modèle GPT utilise le deep learning et le big data pour générer du langage naturel.
• Intelligence artificielle : les performances du modèle GPT peuvent être améliorées grâce à des méthodes telles que le réglage fin, la génération de dialogues et la compréhension du langage naturel.
• Cloud computing : assure la disponibilité de capacités de stockage et de traitement des données, et fournit les ressources informatiques nécessaires à la formation et à l'application des modèles GPT.
• Edge computing : Rendre le modèle GPT plus efficace car l'utilisation de ressources informatiques dispersées en périphérie réduit les délais de transmission des données et améliore la sécurité et la protection de la vie privée.
• Réseaux 5G et supérieurs : offrent des débits de données plus rapides et une latence plus faible, permettant à GPT de gérer des modèles de langage plus grands et plus complexes.
• Interaction homme-machine : il peut favoriser l'interaction entre le modèle GPT et les utilisateurs pour améliorer l'expérience utilisateur.

Domaines et défis impactés par le modèle GPT

Le modèle GPT a joué un rôle important dans différents domaines, tels que la création de contenu, l'analyse de données, les robots de chat, les assistants virtuels, etc., il a donc reçu une large attention. Comme le montre la figure 4, les industries utilisant ces technologies peuvent bénéficier du modèle GPT. Explorons l'impact possible et les applications du modèle GPT dans différents domaines.

▲ Figure 4 L'impact du modèle GPT sur les applications dans divers domaines

Éducation

Le modèle GPT peut promouvoir des changements dans l'éducation, en aidant les enseignants à mieux concevoir des plans d'enseignement, à répondre aux questions des étudiants et à intégrer des applications numériques pour former cours complets. Amélioreant ainsi l’expérience d’apprentissage des étudiants. Plus précisément, le modèle GPT peut être appliqué aux aspects suivants :

1. Tutorat intelligent : réalisation d'une notation et d'un retour d'information automatisés afin que les enseignants puissent mieux se concentrer sur les besoins individuels de chaque élève, et que les sociétés de produits puissent également développer un contenu éducatif personnalisé sur cette base. pour répondre aux besoins de chaque élève.
2. Création de contenu : aidez les humains à comprendre des concepts complexes, à générer du texte et à affiner les informations, et à nous fournir des explications et des réponses, favorisant ainsi l'amélioration de l'efficacité de l'enseignement.
3. Évaluation automatisée : offre plus de temps et d'énergie aux enseignants, tout en fournissant aux étudiants plus de commentaires et une pratique renforcée, améliorant ainsi leur confiance et leur préparation aux tests.
4. Améliorez la créativité : grâce à la contribution humaine et aux commentaires opportuns, aidez les étudiants à améliorer leur créativité et leurs effets d'apprentissage, améliorant ainsi l'efficacité du travail et l'innovation.
5. Aide à la recherche et à la rédaction : il propose des suggestions de sujets, analyse les compétences rédactionnelles et fournit des vérifications de grammaire et d'orthographe. En même temps, il fournit également des ressources de référence pertinentes pour aider les étudiants à effectuer leurs tâches de recherche plus rapidement et avec plus de précision.
6. Aide à l'apprentissage des langues et à la traduction : aide les étudiants à traduire et à comprendre la grammaire et la structure de la langue. En même temps, il peut proposer des cours d'apprentissage personnalisés en fonction de la vitesse d'apprentissage des étudiants pour promouvoir l'apprentissage et la maîtrise des langues.

Cependant, le modèle GPT est également confronté à certains défis dans le domaine de l'éducation. Premièrement, bien que le modèle GPT soit excellent pour générer des informations, il peut également créer des dépendances chez les étudiants qui ont un impact sur leur pensée critique et leurs compétences en résolution de problèmes. Deuxièmement, la sécurité des données des étudiants et la protection de la vie privée sont également des questions très importantes. De plus, pour garantir l’exactitude des informations fournies, les modèles doivent être constamment mis à jour et entretenus.

Soins médicaux

Avec l'introduction de la technologie moderne, les soins médicaux sont plus efficaces, plus pratiques et personnalisés, et peuvent apporter de meilleurs effets thérapeutiques et des services médicaux globaux aux patients.

1. R&D sur les médicaments : l'utilisation de bases de données de médicaments à grande échelle pour l'analyse peut aider à découvrir de nouveaux médicaments et à tester leur efficacité et leur toxicité, raccourcissant ainsi le cycle de développement et réduisant les taux d'échec.
2. Diagnostic : l'utilisation des données des patients à des fins d'analyse peut fournir des soins efficaces aux patients, améliorer les résultats des soins, et servir d'aide au diagnostic pour les médecins. Cette technologie contribue à améliorer la précision et la rapidité du diagnostic, et peut également économiser des ressources médicales et des coûts de temps.
3. Prédiction des maladies : en analysant une grande quantité de données médicales à des fins de prédiction, cela peut aider les médecins à effectuer une détection précoce et un traitement préventif, améliorant ainsi les effets du traitement et réduisant les coûts du traitement.
4. Médecine personnalisée : l'identification de modèles variables dans les données individuelles peut sélectionner des médicaments personnalisés pour les patients, améliorer le degré de personnalisation du traitement et améliorer l'efficacité du traitement.

Cependant, l'application des modèles GPT dans le domaine de la santé est confrontée à des défis de dérive des données, de transparence, de risques de sécurité et de validation clinique. Il est donc important d’évaluer les avantages et les risques des modèles GPT dans le domaine des soins de santé et de continuer à surveiller leur développement et leur mise en œuvre.

L’application de nouveaux outils, ressources et modalités de travail dans des lieux de travail et des industries en évolution rapide a amélioré l’efficacité et la productivité des entreprises. La numérisation apporte plus de flexibilité, d’efficacité et de création de valeur à chaque industrie et secteur. Les étapes clés de ce processus auxquelles le modèle GPT peut participer comprennent :

Outils de développement durable : aidez les entreprises à évaluer dans quelle mesure elles atteignent leurs objectifs de développement durable et à améliorer leur productivité et leur niveau de service client.

Mises à jour du processus de production : améliorez l'efficacité et aidez les utilisateurs à prendre des décisions concernant l'utilisation des ressources, en atteignant la compétitivité de l'entreprise et la protection de l'environnement.
1. Dans des secteurs tels que les services de restauration, l'hôtellerie et la mode, les modèles GPT peuvent être utilisés pour le service client, les recommandations personnalisées et les informations environnementales.
3. Cependant, développer des stratégies et des politiques publiques à long terme est un enjeu que les entreprises doivent affronter de front, qui encouragera l'utilisation de méthodes de production durables et résoudra des défis techniques tels que le modèle interprétabilité et collecte de données. À l’avenir, le modèle GPT continuera de déterminer le fonctionnement des produits technologiques, de créer de nouvelles catégories de produits et de services et de restructurer des secteurs d’activité entiers. Dans le même temps, nous devons également explorer sérieusement ses questions morales et éthiques.

Agriculture

L'agriculture traditionnelle repose sur des connaissances traditionnelles, des machines anciennes et des engrais organiques, tandis que l'agriculture moderne repose sur des machines et des équipements technologiquement avancés. Grâce aux progrès technologiques, les équipements agricoles ont augmenté en taille, en vitesse et en productivité, permettant de cultiver plus de terres de manière plus efficace. Les améliorations technologiques peuvent également aider les agriculteurs à augmenter leurs rendements à long terme.

Prise de décision en matière de données : aidez les agriculteurs à prendre des décisions en analysant de grandes quantités de données provenant de plusieurs sources de données pour améliorer la production et l'efficacité des cultures et de l'élevage.

Agriculture de précision : comme les capteurs, l'irrigation intelligente, les drones, l'automatisation et les technologies satellitaires, qui favorisent davantage l'utilisation efficace des ressources.
1. Le modèle GPT peut également être utilisé pour augmenter les rendements des cultures, surveiller et contrôler les ravageurs et les maladies, ainsi que pour l'irrigation de précision.
3. Cependant, l'exactitude et la crédibilité du modèle GPT dépendent de la qualité des données et de la clarté des règles d'interprétation, il est donc nécessaire de s'assurer que les données pour entraîner le modèle est de grande qualité et les règles d'interprétation sont claires. En outre, les modèles sont coûteux et ne peuvent pas remplacer l’expérience et les capacités de pensée critique des agriculteurs. Il existe donc actuellement de nombreux défis à résoudre dans le secteur agricole.

Voyages et transports

La technologie de GPT peut aider les entreprises de logistique et de transport à mieux comprendre les besoins et les désirs des clients, à personnaliser les services et à améliorer la satisfaction des clients. Peut comprendre les besoins et les préférences des utilisateurs pour fournir des recommandations personnalisées sur les procédures de logistique et d'expédition. Des plans de voyage peuvent également être élaborés en fournissant des détails tels que la destination, le budget, la durée du voyage, etc.

Fournissez aux entreprises de logistique et de transport des informations en temps réel pour les aider à comprendre les besoins des clients et personnalisez les services grâce à la technologie NLP pour améliorer la satisfaction des clients.

Vous pouvez utiliser le modèle GPT comme outil de planification de voyage pour fournir des recommandations d'itinéraire de voyage.
1. En automatisant les processus et en optimisant les opérations, nous pouvons améliorer l'efficacité, réduire les coûts, suivre les informations sur les marchandises en temps réel, améliorer la précision des stocks et optimiser les itinéraires de distribution et la gestion de la flotte.
3. Mais l'utilisation du modèle GPT se heurte également à des défis en matière de qualité des données, de confidentialité et de coût.

eCommerce

Les achats en ligne sur les appareils mobiles sont de plus en plus courants, et les entreprises de commerce électronique doivent offrir une expérience d'achat fluide et pratique pour fidéliser leurs clients. Par conséquent, dans le domaine du commerce électronique, la manière d’utiliser le modèle GPT pour créer une meilleure expérience de recherche pour les clients est devenue une direction de recherche importante et stimulante.

Utilisez sa fonction de chatbot automatisé pour aider les entreprises à répondre rapidement aux questions des clients et à améliorer l'expérience client.

Fournir aux consommateurs des recommandations de produits et des expériences d'achat personnalisées basées sur leurs achats passés, leur historique de navigation et de recherche, augmentant ainsi les ventes et la satisfaction des clients.
1. Générez automatiquement des titres de produits, des descriptions, des slogans et d'autres contenus pour aider les entreprises à promouvoir leurs produits.
2. Aider les entreprises dans l'analyse des données et la planification stratégique pour améliorer l'efficacité de la prise de décision.
4. Cependant, l'application du modèle GPT dans le domaine du commerce électronique présente encore certains défis, tels que la capacité limitée du modèle, la qualité des données et le contexte contextuel qui affectent sa capacité de réponse. , et les inquiétudes des clients concernant les chatbots automatisés. Le taux d'acceptation n'est pas élevé.

Divertissement

1. Le modèle GPT peut aider les gens à réduire le stress et à atténuer les problèmes de santé mentale en fournissant du contenu de divertissement.
2. Peut être utilisé pour le divertissement des personnes autistes, en fournissant de la poésie apaisante, des phrases de guérison psychologique et des énigmes intéressantes, ainsi qu'en utilisant la technologie vocale pour offrir une compagnie sûre aux personnes âgées.
3. Divertissement interactif : le modèle GPT aide les gens à interagir avec des personnages virtuels, peut fournir des recommandations personnalisées et générer du contenu, et peut être utilisé dans la publicité en ligne, les médias sociaux, les industries du cinéma et de la télévision et les industries des jeux.

Cependant, les données collectées par le modèle GPT doivent être équilibrées, prêter attention à la sécurité, à la fiabilité et à la transparence des données, et veiller à éviter les problèmes de déviation des données et de plagiat. Dans le même temps, la protection de la vie privée et de la sécurité des utilisateurs doit être prise en compte, réduisant ainsi le retard sonore et améliorant la compréhension de la parole humaine. À cet égard, nous devons garder l’esprit ouvert à la poursuite des recherches et à la résolution des défis techniques associés.

Lifestyle

Le modèle GPT peut fournir aux utilisateurs des conseils professionnels personnalisés sur le style de vie, tels que la planification d'un régime alimentaire, des guides de voyage, la conception de vêtements personnalisés, des conseils de beauté, des recommandations de recettes, des conseils en matière de loisirs et de divertissement et une orientation professionnelle. De plus, le modèle peut fournir une formation pour s'adapter aux différents changements culturels et technologiques, ainsi qu'une aide au développement durable.

Cependant, lorsque vous utilisez le modèle GPT pour fournir des recommandations, vous devez prêter attention à la fiabilité des données et aux problèmes de droits d'auteur pour éviter d'induire les utilisateurs en erreur. De plus, une correction et des tests réguliers des comportements extrêmes sont nécessaires pour garantir que les recommandations fournies par le modèle n'entraînent pas d'impacts négatifs.

Jeux

L'application des modèles GPT dans le domaine du jeu peut améliorer la qualité des dialogues et des scénarios du jeu, créer des mondes de jeu riches et personnalisés, générer des personnages plus réalistes et attrayants, et même être utilisé pour générer du contenu de jeu et développer des chatbots. De plus, le modèle GPT peut également analyser les capacités et les compétences du joueur pour ajuster automatiquement la difficulté du jeu et générer des dialogues avec des PNJ et d'autres interactions entre personnages pour offrir aux joueurs une expérience de jeu plus personnalisée.

Cependant, pour utiliser pleinement le modèle GPT dans le domaine du jeu, vous avez besoin d'une puissance de calcul puissante et d'une grande quantité de données d'entraînement de haute qualité. Vous devez également contrôler si le contenu généré par le modèle est approprié, voire même. besoin d'accéder à l'environnement de jeu. Ces défis doivent être surmontés et une formation structurée sur les données est également nécessaire pour mieux appliquer le modèle GPT et contribuer au progrès de l'industrie du jeu.

Marketing

Lorsque le modèle GPT est appliqué au marketing, il peut améliorer la vitesse et l'efficacité de la création de contenu, économisant ainsi du temps et des coûts de main-d'œuvre.

1. Les entreprises peuvent utiliser le modèle GPT pour générer automatiquement des articles, des e-mails, des publications sur les réseaux sociaux et d'autres contenus de haute qualité, maintenant ainsi la cohérence et la qualité du contenu et la stabilité de l'image de marque.
2. Vous pouvez également bénéficier des effets d'une variété d'outils d'automatisation, tels que des chatbots qui répondent automatiquement aux questions fréquemment posées, ce qui peut réduire considérablement la charge de travail du service client et offrir une meilleure expérience de service.
3. Peut générer des publicités personnalisées pour attirer l'attention des clients potentiels et améliorer l'efficacité du marketing.
4. Prédisez le comportement d'achat futur, réservez un stock suffisant pour l'entreprise et ajustez les stratégies de marché en temps opportun.

Cependant, lorsqu'elles appliquent le modèle GPT au domaine du marketing, les entreprises doivent être conscientes des défis potentiels. Par exemple, un manque de contrôle peut conduire à des résultats erronés, un biais dans les données peut conduire à un comportement discriminatoire, un manque de transparence affecte la fiabilité du modèle et des considérations éthiques concernent la confidentialité des utilisateurs et la sécurité des données. De plus, une planification appropriée est nécessaire pour déterminer les meilleurs scénarios d’application et les meilleurs publics cibles, ainsi qu’une main-d’œuvre qualifiée capable de surveiller en permanence pour garantir les résultats souhaités. Le maintien de la conformité technique, juridique et éthique est la clé de l'adoption du modèle GPT, qui garantit non seulement les avantages économiques de l'entreprise, mais permet également à l'entreprise de gagner la confiance et la fidélité des clients.

Finance

Le secteur financier a toujours été un leader en matière d'application technologique et, ces dernières années, il s'est davantage concentré sur l'amélioration de l'efficacité, la réduction des coûts et l'offre d'une meilleure expérience client. Le modèle GPT a montré un grand potentiel dans les applications dans le domaine financier, telles que l'analyse des sentiments, les prévisions financières, la prévision et la gestion des risques, les stratégies de trading et le service client. Mais dans le même temps, le modèle GPT est également confronté à certains défis dans le domaine financier, tels que la nécessité d'une grande quantité de ressources informatiques, le manque d'interprétabilité et la vulnérabilité aux attaques adverses. Par conséquent, l’application des modèles GPT dans le domaine financier présente non seulement un grand potentiel, mais nécessite également un examen attentif des défis associés pour garantir son déploiement efficace et sûr.

Résumé

Avantages du modèle GPT :

• Répondez rapidement aux requêtes en langage naturel pour améliorer l'efficacité et la précision du travail.
• Aide à intégrer plusieurs applications numériques pour offrir aux utilisateurs une expérience de service plus complète.
• Excellentes performances dans des domaines tels que la génération de texte et les systèmes de dialogue, aidant les gens à terminer leur travail plus facilement.

Inconvénients :

• Dans certains cas, les utilisateurs peuvent avoir besoin d'une aide humaine pour résoudre des problèmes complexes ou sensibles.
• Cela nécessite beaucoup de ressources informatiques et de mémoire, et le coût est élevé, ce qui peut limiter l'utilisation de certaines entreprises émergentes.
• Manque d'émotion et de jugement humains et peut entraîner des résultats erronés ou inexacts dans certaines circonstances.

Bien que lorsque vous utilisez le modèle de la série GPT, vous devez faire attention à ses avantages et ses inconvénients et faire un choix en fonction de la situation spécifique. Mais nous ne pouvons nier qu’en tant que technologie très prometteuse, elle continuera à se développer et à innover à l’avenir et à explorer un plus large éventail de domaines d’application, ce qui aidera les gens à travailler et à vivre de manière plus pratique et plus efficace. Avec les progrès continus de la technologie, nous pouvons nous attendre à ce que la technologie liée au GPT devienne un assistant intelligent important pour les êtres humains à l'avenir, nous apportant un meilleur style de vie futur ~

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