GPT
Что такое GPT?
GPT (Generative Pre-trained Transformer или Генеративный Предобученный Трансформер) — тип нейронных языковых моделей, которые обучаются на больших объемах текстовых данных и способны генерировать текст, схожий с тем, что пишет человек. Нейросети GPT называются «трансформерами». Они умеют обрабатывать текст по частям, понимая связи между словами. Этот механизм позволяет модели сосредоточиваться на различных частях входных данных и выделять важные связи между ними. Кроме того, трансформеры способны работать параллельно, что делает их эффективными для обучения на больших объемах данных.
Генеративные предобученные трансформеры (GPT) представляют собой мощные инструменты в области обработки естественного языка (Natural Language Processing, NLP). Но они также имеют свои преимущества и недостатки.
Основные преимущества
Мощная обработка естественного языка
GPT модели обучаются на огромных объемах текстовых данных, что делает их способными к пониманию и генерации естественного языка с высоким качеством.
Универсальность применения
GPT модели могут применяться в различных задачах, включая генерацию текста, анализ тональности, машинный перевод, ответы на вопросы и многое другое.
Способность к контекстному пониманию: GPT модели учитывают контекст в предыдущих частях текста при генерации следующих частей, что позволяет им создавать более связанные и информативные тексты.
Быстрое развертывание
Благодаря доступности предобученных моделей, использование GPT технологий может быть относительно простым и быстрым процессом для разработчиков.
Основные недостатки
Не всегда корректные ответы
Иногда GPT модели могут генерировать некорректные или неподходящие ответы, особенно при работе с нестандартными запросами или неизвестной информацией.
Неспособность к глубокому пониманию
Несмотря на свою способность к контекстному пониманию, GPT модели не обладают глубоким пониманием мира, их знания ограничены обучающими данными.
Требуется большое количество данных
Для обучения GPT моделей требуется огромное количество текстовых данных, что может быть проблематично для некоторых приложений или организаций.
Требуются огромные вычислительные мощности
обработка больших объемов данных и вычислительная сложность тренировки и использования GPT моделей требует значительных ресурсов, включая высокопроизводительные серверы и графические процессоры.
Возможность генерации неподходящего контента
GPT модели могут быть использованы для создания неподходящего или вредоносного контента, что может повлечь за собой риски в области этики и безопасности.
Хотя GPT технологии обладают значительными преимуществами, разработчики и исследователи должны учитывать их ограничения и недостатки при использовании этих моделей в реальных приложениях.
Сферы применения GPT технологий
в BSS
Компания BSS в 2023 году одной из первых приняла участие в программе Yandex Cloud Boost AI для продуктовых технологических компаний, которая предполагала закрытое тестирование YandexGPT для бизнеса.
Команда BSS и заказчика, при консультационной поддержке архитекторов Яндекса, встроили YandexGPT в виртуального бизнес-помощника банка: если в чате с чат-ботом клиента пользователь задает вопрос не относящийся к бизнес-тематикам — его обрабатывает YandexGPT.
Генеративные модели сейчас используют в тех областях, где необходимо обработать или генерировать большой объем информации и при этом есть возможность контролировать или корректировать его результаты
Как ещё используем
Перспективы GPT
Текущие и перспективные сферы применения GPT демонстрируют разнообразные возможности использования генеративного интеллекта в обучении голосовых и текстовых ботов, а также в речевой аналитике, что позволяет улучшить качество обслуживания клиентов и повысить эффективность бизнес-процессов.