L'essor du GPT-3 : révolutionner le monde de la PNL
GPT-3, la troisième génération de transformateur de pré-formation, est la dernière génération de la série GPT et a fait des progrès significatifs dans le domaine du traitement du langage naturel. Ce modèle utilise un algorithme d'apprentissage automatique pour recevoir des entrées et générer un texte de type humain, qui est un modèle d'apprentissage en profondeur. Avec un nombre impressionnant de 175 milliards de paramètres, GPT-3 est le modèle de langage le plus vaste et le plus puissant à ce jour, éclipsant son prédécesseur GPT-2, qui ne comptait que 1,5 milliard de paramètres.
Les applications potentielles de GPT-3 sont larges et variées, allant de tâches simples telles que la correction grammaticale et le résumé de texte à des tâches plus complexes telles que la génération de code, la traduction et même l'écriture créative. En fait, GPT-3 a démontré une étrange capacité à générer un texte cohérent et contextuel, ce qui rend difficile la distinction entre le contenu généré par l'homme et celui généré par la machine.
Une caractéristique clé de GPT-3 est sa capacité à apprendre de plusieurs sources de données, ce qui lui permet de comprendre et de générer du texte dans plusieurs langues, styles et formats. Cette polyvalence ouvre de nouvelles possibilités aux entreprises et aux développeurs, qui peuvent désormais exploiter la puissance de GPT-3 pour créer des applications plus avancées et plus conviviales.
GPT-3 peut être appliqué pour créer des chatbots dotés d'une compréhension et d'une conscience contextuelle très précises pour répondre correctement aux requêtes des utilisateurs. Cela peut considérablement améliorer les services de support client, car les chatbots alimentés par GPT-3 peuvent fournir aux utilisateurs des informations plus précises et plus pertinentes, réduisant ainsi le besoin d'intervention humaine.
Les capacités de GPT-3 pourraient révolutionner le secteur du développement logiciel en termes de compréhension et de génération de code. Les développeurs peuvent désormais utiliser GPT-3 pour générer des extraits de code, automatiser des tâches répétitives et même déboguer du code, réduisant ainsi considérablement le temps et les efforts nécessaires au développement et à la maintenance d'applications logicielles.
Dans le domaine de l'éducation, GPT-3 peut être utilisé pour créer une expérience d'apprentissage personnalisée pour les étudiants. En analysant le style d'apprentissage, les forces et les faiblesses d'un élève, GPT-3 peut générer du matériel d'apprentissage et des évaluations personnalisés pour répondre aux besoins individuels de chaque élève. Cela peut grandement améliorer l’expérience d’apprentissage globale et aider les étudiants à obtenir de meilleurs résultats académiques.
Malgré son grand potentiel, GPT-3 n'est pas sans défis et limites. L’une des principales préoccupations concernant le GPT-3 concerne les implications éthiques de son utilisation, en particulier dans le contexte de la génération de fausses nouvelles, de deepfakes et d’autres formes de désinformation. À mesure que GPT-3 devient plus avancé et plus facile à utiliser, il est essentiel que les parties prenantes élaborent des lignes directrices et des réglementations pour garantir une utilisation responsable et éthique de cette technologie.
Réécriture de phrases : GPT-3 a une autre limitation, c'est-à-dire qu'il nécessite une grande quantité de données comme base de formation, ce qui présente un risque de biais et d'inexactitude dans sa sortie. Bien que GPT-3 démontre une capacité impressionnante à générer du texte contextuellement pertinent, il n'est pas à l'abri de générer du contenu qui peut être politiquement biaisé, offensant ou factuellement incorrect. Veiller à ce que ces problèmes soient résolus est essentiel au succès et à l’adoption à long terme du GPT-3 et des modèles d’IA similaires.
Il n'est pas exagéré de dire que l'émergence de GPT-3 a complètement changé le domaine du traitement du langage naturel, ouvrant de nombreuses nouvelles applications et possibilités pour diverses industries. À mesure que cette technologie continue de progresser et de se développer, la façon dont nous interagissons avec les machines pourrait changer et redéfinir les limites de l’intelligence artificielle. Cependant, les chercheurs, les développeurs et les décideurs politiques doivent travailler ensemble pour relever les défis et les limites du GPT-3 et garantir qu'il soit utilisé de manière responsable et éthique dans les années à venir.
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Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.

Pour en savoir plus sur l'AIGC, veuillez visiter : 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou est différent de la banque de questions traditionnelle que l'on peut voir partout sur Internet. nécessite de sortir des sentiers battus. Les grands modèles linguistiques (LLM) sont de plus en plus importants dans les domaines de la science des données, de l'intelligence artificielle générative (GenAI) et de l'intelligence artificielle. Ces algorithmes complexes améliorent les compétences humaines et stimulent l’efficacité et l’innovation dans de nombreux secteurs, devenant ainsi la clé permettant aux entreprises de rester compétitives. LLM a un large éventail d'applications. Il peut être utilisé dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la génération de texte, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation. En apprenant de grandes quantités de données, LLM est capable de générer du texte

L'ensemble de données ScienceAI Question Answering (QA) joue un rôle essentiel dans la promotion de la recherche sur le traitement du langage naturel (NLP). Des ensembles de données d'assurance qualité de haute qualité peuvent non seulement être utilisés pour affiner les modèles, mais également évaluer efficacement les capacités des grands modèles linguistiques (LLM), en particulier la capacité à comprendre et à raisonner sur les connaissances scientifiques. Bien qu’il existe actuellement de nombreux ensembles de données scientifiques d’assurance qualité couvrant la médecine, la chimie, la biologie et d’autres domaines, ces ensembles de données présentent encore certaines lacunes. Premièrement, le formulaire de données est relativement simple, et la plupart sont des questions à choix multiples. Elles sont faciles à évaluer, mais limitent la plage de sélection des réponses du modèle et ne peuvent pas tester pleinement la capacité du modèle à répondre aux questions scientifiques. En revanche, les questions et réponses ouvertes

L'apprentissage automatique est une branche importante de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la possibilité d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs capacités sans être explicitement programmés. L'apprentissage automatique a un large éventail d'applications dans divers domaines, de la reconnaissance d'images et du traitement du langage naturel aux systèmes de recommandation et à la détection des fraudes, et il change notre façon de vivre. Il existe de nombreuses méthodes et théories différentes dans le domaine de l'apprentissage automatique, parmi lesquelles les cinq méthodes les plus influentes sont appelées les « Cinq écoles d'apprentissage automatique ». Les cinq grandes écoles sont l’école symbolique, l’école connexionniste, l’école évolutionniste, l’école bayésienne et l’école analogique. 1. Le symbolisme, également connu sous le nom de symbolisme, met l'accent sur l'utilisation de symboles pour le raisonnement logique et l'expression des connaissances. Cette école de pensée estime que l'apprentissage est un processus de déduction inversée, à travers les connaissances existantes.

Editeur | KX Dans le domaine de la recherche et du développement de médicaments, il est crucial de prédire avec précision et efficacité l'affinité de liaison des protéines et des ligands pour le criblage et l'optimisation des médicaments. Cependant, les études actuelles ne prennent pas en compte le rôle important des informations sur la surface moléculaire dans les interactions protéine-ligand. Sur cette base, des chercheurs de l'Université de Xiamen ont proposé un nouveau cadre d'extraction de caractéristiques multimodales (MFE), qui combine pour la première fois des informations sur la surface des protéines, la structure et la séquence 3D, et utilise un mécanisme d'attention croisée pour comparer différentes modalités. alignement. Les résultats expérimentaux démontrent que cette méthode atteint des performances de pointe dans la prédiction des affinités de liaison protéine-ligand. De plus, les études d’ablation démontrent l’efficacité et la nécessité des informations sur la surface des protéines et de l’alignement des caractéristiques multimodales dans ce cadre. Les recherches connexes commencent par "S

Selon les informations de ce site Web du 5 juillet, GlobalFoundries a publié un communiqué de presse le 1er juillet de cette année, annonçant l'acquisition de la technologie de nitrure de gallium (GaN) et du portefeuille de propriété intellectuelle de Tagore Technology, dans l'espoir d'élargir sa part de marché dans l'automobile et Internet. des objets et des domaines d'application des centres de données d'intelligence artificielle pour explorer une efficacité plus élevée et de meilleures performances. Alors que des technologies telles que l’intelligence artificielle générative (GenerativeAI) continuent de se développer dans le monde numérique, le nitrure de gallium (GaN) est devenu une solution clé pour une gestion durable et efficace de l’énergie, notamment dans les centres de données. Ce site Web citait l'annonce officielle selon laquelle, lors de cette acquisition, l'équipe d'ingénierie de Tagore Technology rejoindrait GF pour développer davantage la technologie du nitrure de gallium. g
