Петте алтернативи на ChatGPT са:
- BERT от Google
- RoBERTa от Facebook AI
- XLNet от университета Карнеги Мелън и Google AI
- ELMO от Allen Institute for AI
- CTRL (Езиков модел на условен трансформатор) от Salesforce Research:
GPT-3 от OpenAI: GPT-3 е „езиков модел“, който придоби популярност за много кратко време. Изглежда, че към момента това е най-съвършенният AI модел за обработка на език, който може да се използва за генериране на текстово съдържание в диалогов режим.
Ето какво казва ChatGPT сам/сама/само .. . за себе си:
ChatGPT е мащабен езиков модел, разработен от OpenAI, изследователска организация, фокусирана върху развитието на изкуствения интелект. Базиран е на трансформаторната архитектура и се обучава на разнообразна гама от текстови данни от интернет. ChatGPT е в състояние да генерира текст, който е подобен на този, написан от човек, и може да се използва за широк спектър от задачи за обработка на естествен език (NLP), като генериране на език, отговаряне на въпроси и класифициране на текст. Моделът е фино настроен за разговорен език и може да генерира последователни и контекстуално подходящи отговори на въпроси и подкани. Това прави ChatGPT мощен инструмент за изграждане на разговорни AI системи, като chatbots, които могат да взаимодействат с потребителите по естествен и човешки начин.
Добре, по-късно ще разгледаме в детайли, какво може, но сега нека да видим как реагираха останалите технологични компании на появата на ChatGPT. Картинката обещава да бъде интересна и динамична.
BERT от Google: BERT е предварително обучен модел за задълбочено обучение за обработка на естествен език, който може да бъде фино настроен за конкретни NLP задачи, като анализ на настроението, отговаряне на въпроси и генериране на език.
Интересно е да отбележим, че в този проект съществен принос има и Др. Кристина Тутанова.
Д-р Кристина Тутановa е с фокувсвърху машинното обучение. Има магистърска степен по компютърни науки от Софийския университет „Св. Климент Охридски“, както и докторска степен от Катедрата по компютърни науки в Станфордския университет. Преди да стане част от екипа на Гугъл (Google), д-р Кристина Тутанова е работила като водещ изследовател в „Майкрософт Рисърч“ (Microsoft Research).
RoBERTa от Facebook AI: RoBERTa е вариант на BERT, който е обучен на по-голям корпус от текстови данни и е оптимизиран за изпълнение на набор от NLP задачи.
XLNet от университета Карнеги Мелън и Google AI: XLNet е предварително обучен модел за дълбоко обучение за обработка на естествен език, който използва уникална архитектура, която превъзхожда BERT при някои NLP задачи.
Generative Pre-trained Transformer 3 (GPT-3) от OpenAI: GPT-3 е най-съвременен AI модел за езикова обработка, който може да се използва за генериране на текст на естествен език, отговаряне на въпроси и изпълнение на други NLP задачи. Той е в състояние да генерира висококачествен текст, който е подобен на този, написан от човек.
ELMO от Allen Institute for AI: ELMO е предварително обучен модел за задълбочено обучение за обработка на естествен език, който използва уникална архитектура, която позволява фина настройка на конкретни NLP задачи. Може да се използва за набор от задачи на НЛП, включително анализ на настроението, разпознаване на наименувани обекти и класификация на текст.
CTRL (Езиков модел на условен трансформатор) от Salesforce Research: CTRL е предварително обучен модел за дълбоко обучение за НЛП, който може да бъде фино настроен за специфични НЛП задачи, като генериране на език и класификация на текст. Той е в състояние да генерира съгласувани и контекстуално подходящи отговори на въпроси и подкани, което го прави мощен инструмент за изграждане на разговорни AI системи.
Какво представлява Генеративният предварително обучен език?
Генеративният предварително обучен език е вид модел на изкуствен интелект (AI), който е предварително обучен върху големи количества текстови данни за изпълнение на задачи за обработка на естествен език (NLP). Целта на предварителното обучение е да предостави на модела общо разбиране за структурата и моделите на естествения език, така че да може да бъде прецизно настроен за конкретни NLP задачи, като класификация на текст, отговаряне на въпроси, генериране на език и анализ на настроенията, наред с други.
Генеративните предварително обучени езикови модели използват дълбоки невронни мрежи и се обучават върху големи количества текстови данни, като книги, новинарски статии и уеб страници, за да научат моделите и връзките между думи, фрази и изречения. По време на процеса на предварително обучение моделът генерира прогнози за липсващите думи в изречение въз основа на контекста, предоставен от околните думи. Това позволява на модела да се научи как да генерира съгласуван и контекстуално подходящ текст, дори когато е изправен пред нови и невиждани входни данни.
В следващите публикации ще разгледаме как работят и за какво могат да бъдат използвани тези модели.