user
जीपीटी(GPT) म्हणजे काय? अनुप्रयोगांसह GPT स्पष्ट करा.


assistant
GPT, ज्याचा अर्थ "जनरेटिव्ह प्री-ट्रेन्ड ट्रान्सफॉर्मर" आहे, हे ओपनएआयने विकसित केलेले कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडेलचा एक प्रकार आहे. मोठ्या प्रमाणातील मजकूर डेटामधून शिकत असलेल्या नमुन्यांच्या आधारे मानवासारखा मजकूर समजून घेण्यासाठी आणि तयार करण्यासाठी हे डिझाइन केले आहे. GPT मॉडेल "ट्रान्सफॉर्मर" नावाच्या मॉडेल्सच्या विस्तृत श्रेणीचा भाग आहेत, ज्याने नैसर्गिक भाषा प्रक्रियेच्या कार्यात क्रांती केली आहे. 
जीपीटीमागील प्रमुख घटक आणि संकल्पनांचा येथे एक ब्रेकडाउन आहे:

जनरेटिव्ह: GPT एक जनरेटिव्ह मॉडेल आहे, याचा अर्थ ते मजकूराच्या स्वरूपात नवीन सामग्री तयार करू शकते. प्रॉम्प्ट किंवा प्रारंभ बिंदू दिल्यास, ते मानवी लेखनासारखे सुसंगत आणि संदर्भानुसार संबंधित मजकूर तयार करणे सुरू ठेवू शकते.

पूर्व-प्रशिक्षित: GPT मॉडेल्सना विशिष्ट कार्यांसाठी चांगले-ट्यून करण्यापूर्वी मोठ्या प्रमाणात मजकूर डेटावर प्रशिक्षण दिले जाते. प्री-ट्रेनिंगमध्ये मॉडेलला पुस्तके, लेख, वेबसाइट आणि बरेच काही यातील विविध मजकुराच्या श्रेणीमध्ये उघड करणे समाविष्ट आहे. हे मॉडेलला व्याकरण, शब्दसंग्रह, वाक्यरचना आणि अगदी सामान्य ज्ञानाच्या काही पातळीवरील तर्क शिकण्यास मदत करते.

ट्रान्सफॉर्मर आर्किटेक्चर: जीपीटी ट्रान्सफॉर्मर आर्किटेक्चरवर बांधले गेले आहे, जे वासवानी एट अल यांनी "लक्ष इज ऑल यू नीड" शीर्षकाच्या पेपरमध्ये सादर केले होते. 2017 मध्ये. ट्रान्सफॉर्मर आर्किटेक्चर प्रक्रिया करताना वाक्यातील वेगवेगळ्या शब्दांचे महत्त्व मोजण्यासाठी "स्व-लक्ष" नावाची यंत्रणा वापरते. हे मॉडेलला संदर्भ आणि शब्दांमधील संबंध अधिक प्रभावीपणे समजून घेण्यास सक्षम करते.

स्तर आणि लक्ष: GPT मॉडेल्समध्ये अनेक स्तर असतात, प्रत्येकामध्ये स्वत: ची लक्ष देण्याची यंत्रणा असते. हे स्तर इनपुट मजकूरावर समांतर प्रक्रिया करतात आणि भाषिक माहितीचे विविध स्तर कॅप्चर करतात. लक्ष देण्याची यंत्रणा मॉडेलला इनपुट मजकूराच्या संबंधित भागांवर लक्ष केंद्रित करण्यास अनुमती देते, जे संदर्भ समजून घेण्यासाठी महत्त्वपूर्ण आहे.

पोझिशनल एन्कोडिंग: ट्रान्सफॉर्मरला अनुक्रमातील शब्दांचा क्रम स्वाभाविकपणे समजत नसल्यामुळे (पुन्हा येणार्‍या न्यूरल नेटवर्कच्या विपरीत), इनपुट एम्बेडिंगमध्ये पोझिशनल एन्कोडिंग जोडले जाते. हे मॉडेलला मजकूराचे अनुक्रमिक स्वरूप समजण्यास मदत करते.

फाइन-ट्यूनिंग: पूर्व-प्रशिक्षणानंतर, जीपीटी मॉडेल्स मजकूर निर्मिती, भाषांतर, सारांश इत्यादीसारख्या विशिष्ट कार्यांवर बारीक-ट्यून केले जाऊ शकतात. फाइन-ट्यूनिंग मॉडेलला सामान्य कार्य कायम ठेवताना प्रशिक्षित केलेल्या विशिष्ट कार्यासाठी चांगले कार्य करण्यासाठी अनुकूल करते. 

आवृत्त्या आणि आकार: OpenAI ने GPT मॉडेलच्या अनेक आवृत्त्या रिलीझ केल्या आहेत, प्रत्येक वाढत्या जटिलता आणि कार्यक्षमतेसह. उदाहरणार्थ, GPT-3, तिसरी पुनरावृत्ती, सर्वात सुप्रसिद्ध आवृत्तींपैकी एक आहे आणि त्यात 175 अब्ज पॅरामीटर्स आहेत, ज्यामुळे ते उच्च-गुणवत्तेचा मजकूर तयार करण्यात अविश्वसनीयपणे शक्तिशाली बनते.

ऍप्लिकेशन्स: GPT मॉडेल्समध्ये चॅटबॉट्स, सामग्री निर्मिती, कोड लेखन, भाषांतर, मजकूर सारांश, प्रश्नांची उत्तरे आणि बरेच काही यासह विस्तृत ऍप्लिकेशन्स आहेत. त्यांची अष्टपैलुत्व आणि सुसंगत आणि संदर्भानुसार संबंधित मजकूर व्युत्पन्न करण्याच्या क्षमतेमुळे विविध उद्योगांमध्ये त्यांचा अवलंब झाला आहे.
सारांश: GPT हे ट्रान्सफॉर्मर आर्किटेक्चरवर आधारित एक अत्याधुनिक जनरेटिव्ह मॉडेल आहे जे मानवासारखा मजकूर समजण्यास आणि तयार करण्यास सक्षम आहे. मोठ्या डेटासेटवर त्याचे पूर्व-प्रशिक्षण आणि त्यानंतरचे फाइन-ट्यूनिंग हे विविध नैसर्गिक भाषा प्रक्रिया कार्यांसाठी एक शक्तिशाली साधन बनवते.