Language
Country/Area
No result found
Sự phát triển đáng kinh ngạc từ GPT-1 lên GPT-4: Đâu là bước đột phá đằng sau mỗi thế hệ mẫu xe?
Trong lịch sử vẻ vang của trí tuệ nhân tạo (AI), nhóm mô hình Biến áp được đào tạo trước tạo sinh (GPT) chắc chắn đã chứng minh được sự tiến bộ đáng kinh ngạc. Kể từ khi OpenAI ra mắt GPT-1 đầu tiên vào năm 2018, dòng GPT đã có sự phát triển đáng kể để hình thành nên các hệ thống AI tạo sinh mạnh mẽ và đa dạng hơn. Bài viết này sẽ đi sâu vào những đột phá lớn của từng thế hệ mô hình và cách chúng định hình tương lai của công nghệ thông tin và AI ngày nay.
Phát triển sớm
Khái niệm đào tạo trước tạo sinh (GP) không phải là mới trong lĩnh vực học máy và đã được sử dụng trong học bán giám sát vào những ngày đầu. Quá trình này ban đầu được đào tạo trước bằng cách sử dụng một tập dữ liệu chưa gắn nhãn, sau đó được đào tạo bằng cách sử dụng một tập dữ liệu đã gắn nhãn để phân loại. Các nhà nghiên cứu đã sử dụng nhiều phương pháp khác nhau, từ mô hình Markov ẩn (HMM) đến bộ mã hóa tự động, để cố gắng tạo ra và nén dữ liệu và mở đường cho các ứng dụng trong tương lai.
Năm 2017, Google đã công bố một nghiên cứu về "Sự chú ý hoàn toàn là về bản thân", đặt nền tảng cho các mô hình ngôn ngữ tạo sinh sau này. Sau đó, OpenAI đã ra mắt GPT-1 vào năm 2018, đánh dấu sự trỗi dậy của các mô hình được đào tạo trước dựa trên kiến trúc máy biến áp và bắt đầu cung cấp khả năng tạo văn bản đa dạng và sống động.
Phát triển tiếp theo
GPT-3, được OpenAI ra mắt vào năm 2020, đã tiến thêm một bước nữa, mở rộng quy mô tham số mô hình lên 1,75 nghìn tỷ, chứng minh khả năng hiểu ngôn ngữ và tạo ra ngôn ngữ đáng kể. Ở giai đoạn này, OpenAI đã đề xuất khái niệm "InstructGPT", một loạt các mô hình được thiết kế riêng để thực hiện theo hướng dẫn, tăng độ chính xác khi giao tiếp với người dùng.
Kể từ đó, sự phát triển của gia đình GPT tiếp tục được đẩy mạnh, với các chương trình khuyến mãi như GPT-4 hoàn toàn dựa trên việc củng cố các mẫu trước đó.
Sự trỗi dậy của mô hình cơ bản
Mô hình cơ sở, đúng như tên gọi của nó, là một mô hình AI được đào tạo trên dữ liệu quy mô lớn. Sự đa dạng của các mô hình như vậy cho phép chúng được áp dụng cho nhiều nhiệm vụ tiếp theo. Ví dụ, dòng GPT của OpenAI, GPT-4 mới nhất được thị trường công nhận rộng rãi vì sức mạnh và tính linh hoạt mạnh mẽ. Với sự ra mắt của GPT-4, mô hình này không chỉ vượt trội trong xử lý ngôn ngữ mà còn hỗ trợ khả năng đa phương thức và có thể xử lý văn bản và hình ảnh cùng lúc.
Đa dạng hóa các mô hình nhiệm vụ cụ thể
Thông qua việc điều chỉnh và định hình lại cẩn thận, mô hình GPT cơ bản có thể phát triển các mô hình dành riêng cho từng nhiệm vụ trong các lĩnh vực cụ thể, chẳng hạn như EinsteinGPT, BloombergGPT, v.v. Các mô hình này không chỉ giới hạn ở việc tạo văn bản mà còn giúp ngành cải thiện hiệu quả công việc.
Với sự xuất hiện của các mô hình chuyên biệt, AI ngày càng được sử dụng nhiều trong nhiều ngành công nghiệp, từ tài chính đến y học.
Tính linh hoạt và tập trung
Sự phát triển của đa phương thức cho phép mô hình GPT mở rộng hơn nữa phạm vi ứng dụng của nó. Ví dụ, "Visual ChatGPT" của Microsoft kết hợp khả năng hiểu văn bản và hình ảnh để mang đến cho người dùng trải nghiệm tương tác phong phú hơn.
Vấn đề thương hiệu và thách thức pháp lý
Khi thuật ngữ "GPT" trở nên phổ biến, OpenAI cũng phải đối mặt với những thách thức trong việc duy trì thương hiệu của mình. Gần đây, OpenAI bắt đầu nhấn mạnh rằng tên này phải được coi là nhãn hiệu độc quyền của mình và giám sát việc sử dụng thuật ngữ này của những người khác, điều này cho thấy trong lĩnh vực AI, ranh giới giữa thương hiệu và công nghệ đang ngày càng trở nên mờ nhạt.
Mặc dù tiêu chuẩn hóa và bảo vệ nhãn hiệu không chỉ giới hạn ở công nghệ, nhưng ảnh hưởng của thương hiệu đằng sau nó cũng không thể bị bỏ qua. Trong tương lai, với sự tiến bộ không ngừng của công nghệ AI, thuật ngữ này sẽ có ý nghĩa mới như thế nào?
Mô hình GPT trong tương lai sẽ ảnh hưởng đến cuộc sống và công việc của chúng ta như thế nào?
