GPT (generative pre-trained transformer, generatieve vooraf getrainde transformator) is een type AI-model voor het interpreteren en genereren van menselijke tekst. GPT's maken gebruik van transformatorarchitectuur (een deep learning-model dat gebruikmaakt van zelf-aandachtmechanismen om taal te verwerken) waardoor ze coherente en relevante tekst kunnen maken op basis van gebruikersinvoer.
De recente, snelle evolutie van artificial intelligence heeft geleid tot een zee aan nieuwe mogelijkheden voor bedrijven in vrijwel elke branche. Verbeterde rekenkracht en innovatieve algoritmen zorgen voor een drastische verbetering van taken zoals natural language processing (NLP), beeldherkenning en voorspellende analyses, waardoor bedrijven over de hele wereld hun klanten beter kunnen begrijpen en targeten en nauwkeuriger inzichtelijke, krachtige content kunnen genereren tegen lagere kosten. Generatieve vooraf getrainde transformators, beter bekend als GPT, bevinden zich in de voorhoede van deze ontwikkelingen.
GPT-modellen zijn ontwikkeld door OpenAI en vormen een doorbraak op het gebied van AI. Ze gebruiken de unieke transformatorarchitectuur. Deze modellen worden gekenmerkt door een deep learning-framework, waardoor ze tekst kunnen genereren die contextueel relevant is en vaak niet te onderscheiden is van door mensen gegenereerde content. De technologie werd oorspronkelijk geïntroduceerd als GPT-1 en is sindsdien met meerdere versies verder ontwikkeld. De meest recente versies bieden nog meer mogelijkheden voor het uitvoeren van complexe taaltaken.
Het bouwen van een GPT-model is een geavanceerd proces dat specifieke tools en resources vereist. Deze moeten krachtig genoeg zijn om de complexiteit van het trainen van grootschalige AI-systemen aan te kunnen. Hier volgt een overzicht van wat het maken van een GPT inhoudt:
Deze software is essentieel voor elke AI-ontwikkeling en vereenvoudigt het maken, trainen en valideren van deep learning-modellen. Populaire frameworks zoals TensorFlow, PyTorch en Keras bieden sterke ondersteuning voor neuraal-netwerkarchitecturen, waaronder de transformatormodellen die in GPT worden gebruikt.
GPT-modellen vereisen uitgebreide gegevenssets om de subtiele nuances van menselijke taal te leren. Deze kunnen uiteenlopende teksten bevatten uit boeken, artikelen, websitecontent en andere bronnen om een breed begrip van de taal te ontwikkelen.
Het trainen van GPT-modellen vereist een aanzienlijke hoeveelheid rekenkracht, meestal geleverd door grafische verwerkingseenheden (GPU's) of tensorverwerkingseenheden (TPU's). Deze omgevingen versnellen het trainingsproces en kunnen de vereiste grote hoeveelheid gegevens en complexe berekeningen verwerken.
Inzicht in de principes van neurale netwerken, optimalisatiealgoritmen en modelarchitecturen is cruciaal. Met deze kennis kunnen ontwikkelaars modellen effectief ontwerpen, trainen en aanpassen om de gewenste resultaten te bereiken.
Voordat ze voor het trainen kunnen worden gebruikt, moeten de gegevens worden opgeschoond en voorverwerkt. Dit omvat onder meer tokens toevoegen, irrelevante gegevens verwijderen en tekst omzetten in indelingen die geschikt zijn voor neurale netwerken. Tools en bibliotheken die dit proces ondersteunen, zijn essentieel voor het voorbereiden van de trainingsgegevens.
Tools voor het evalueren van het model
Zodra een model is getraind, is het belangrijk om de prestaties ervan te evalueren met behulp van meetwaarden zoals complexiteit, nauwkeurigheid en verliesfuncties. Tools die deze evaluaties ondersteunen, helpen ontwikkelaars het model te verfijnen en de gereedheid voor implementatie te beoordelen.
Bibliotheken zoals NLTK, SpaCy of Transformers van Hugging Face bieden vooraf gemaakte functies en modellen die de ontwikkeling van GPT-modellen kunnen versnellen. Deze bibliotheken bevatten functies voor taalverwerkingstaken die essentieel zijn voor het trainen en implementeren van geavanceerde modellen.
De ontwikkeling van elke nieuwe versie van GPT door OpenAI is een belangrijke mijlpaal op het gebied van artificial intelligence. Deze modellen zijn in de loop van de tijd geëvolueerd, waarbij elke versie meer geavanceerde mogelijkheden introduceerde en gebruikmaakte van grotere sets trainingsgegevens, zodat elke nieuwe release 'slimmer' (of in elk geval uitgebreider) was dan de vorige.
Belangrijke GPT-versies zijn:
GPT-1 was de eerste versie en werd in 2018 geïntroduceerd. Deze bevatte de basisarchitectuur voor de daaropvolgende modellen. De versie omvatte 117 miljoen parameters en kon een verscheidenheid aan taalgebaseerde taken redelijk goed uitvoeren. Dit model vormde de basis voor de ontwikkeling van geavanceerdere transformatoren.
GPT-2 werd uitgebracht in 2019 en was een upgrade ten opzichte van zijn voorganger, met ongeveer 1,5 miljard parameters. Dit model werd niet onmiddellijk volledig vrijgegeven vanwege zorgen over potentieel misbruik (zoals het genereren van misleidende nieuwsartikelen of het imiteren van personen online). GPT-2 liet een aanzienlijke sprong zien in taalbegrip en generatiemogelijkheden.
GPT-3 werd in 2020 geïntroduceerd en is een van de grootste en krachtigste taalmodellen die ooit zijn gemaakt, met een verbazingwekkende 175 miljard parameters. Deze iteratie betekende een grote doorbraak in het vermogen van AI om menselijk klinkende tekst te genereren en om essays, gedichten en zelfs computercode te schrijven die moeilijk te onderscheiden zijn van die van mensen.
In 2022 werd 3.5 geïntroduceerd als een verfijning van GPT-3. Het verbeterde een aantal van de problemen uit het eerdere model, zoals de reactiekwaliteit en de trainingsefficiëntie. GPT-3.5 bood verbeterde prestaties, met name voor genuanceerdere gesprekken en gespecialiseerde taken.
GPT-3.5 Turbo is een latere iteratie binnen de GPT-3-release en werd geïntroduceerd om de prestaties verder te stroomlijnen en de verwerkingssnelheid te optimaliseren. In deze versie is de diepgaande kennis van het model behouden en zijn de responstijden versneld en de berekeningskosten verlaagd.
GPT-4 werd in 2023 uitgebracht en verlegde de grenzen nog verder, met meer gegevens, verfijnde trainingstechnieken en mogelijkheden voor meerdere modellen. Dit betekent dat het nu content kan interpreteren en genereren op basis van zowel tekst- als beeldinvoer. Deze versie staat bekend om de aanzienlijk verbeterde nauwkeurigheid, het betere begrijpend vermogen en de creatieve uitvoermogelijkheden.
De meest recente ontwikkeling op het moment van schrijven is GPT-4 Turbo. Deze versie breidt de mogelijkheden van GPT-4 uit door de efficiëntie en verwerkingssnelheden verder te verbeteren en de lat opnieuw hoger te leggen voor wat er kan worden bereikt op het gebied van taalmodellen met generatieve AI (GenAI).
De effectiviteit van GPT kan worden toegeschreven aan drie kerncomponenten: generatieve modellen, vooraf getrainde modellen en transformatormodellen. Elk van deze factoren speelt een fundamentele rol in de manier waarop GPT's taal interpreteren en produceren.
Generatieve modellen zijn een klasse AI-algoritmen die zijn ontworpen voor het genereren van nieuwe gegevensinstanties die lijken op (maar verschillen van) de oorspronkelijke gegevens. In de context van GPT worden deze modellen vaak getraind om tekst te produceren die menselijke schrijfstijlen nabootst. Door te leren van een enorm corpus van tekstgegevens, kunnen generatieve modellen samenhangende en contextueel relevante content samenstellen op basis van de patronen en structuren die ze hebben opgenomen. Dit vermogen gaat niet alleen over het repliceren van tekst, maar ook over het interpreteren en genereren van genuanceerde antwoorden voor specifieke aanwijzingen en vragen. Dit maakt ze van onschatbare waarde voor taken variërend van geautomatiseerde klantenservice tot het maken van content.
De kracht van generatieve modellen ligt in hun vermogen om te leren van gegevens zonder expliciete programmering voor elke taak. In plaats daarvan gebruiken ze statistische methoden om de onderliggende patronen in de gegevens te herleiden, waardoor ze een grote verscheidenheid aan uitvoer op basis van één model kunnen produceren.
Voor getraind verwijst naar het trainen van een machine learning-model (ML) met een grote gegevensset voordat het wordt afgestemd op specifieke taken. Voor GPT omvat dit trainen met een divers scala aan internettekst. De training vooraf voorziet het model van een breed begrip van taal (inclusief grammatica, context en zelfs bepaalde wereldkennis) voordat het verder wordt geoptimaliseerd door het afstemmen met taakspecifieke gegevens. Deze uitgebreide training vooraf geeft GPT de krachtige mogelijkheden om reacties van hoge kwaliteit te genereren die natuurlijk aanvoelen, geïnformeerd zijn en aansluiten op de ingevoerde aanwijzingen.
Het grote voordeel van vooraf getrainde modellen is dat er aanzienlijk minder tijd en resources nodig zijn om effectieve modellen te ontwikkelen voor specifieke taken. In plaats van vanaf nul te beginnen, kunnen ontwikkelaars en onderzoekers gebruikmaken van de algemene mogelijkheden van het vooraf getrainde model en het vervolgens verfijnen met kleinere, taakspecifieke gegevenssets.
Transformatoren, de architectuur die aan de basis ligt van GPT, verschillen van eerdere modellen zoals recurrent neural networks (RNN) doordat ze gebruikmaken van aandachtsmechanismen. Deze mechanismen wegen het belang van verschillende woorden in een zin, ongeacht hun onderlinge positie, waardoor het model alle onderdelen van de invoergegevens tegelijkertijd kan verwerken. Het resultaat is dat de GPT efficiënter en effectiever wordt in het begrijpen van context in langere stukken tekst.
Het belangrijkste kenmerk van transformatormodellen is hun vermogen om grootschalige invoer en uitvoer te beheren, waardoor ze ideaal zijn voor taken die het interpreteren en genereren van lange teksten vereisen. Hun architectuur zorgt ook voor een soepele dynamische gegevensverwerking, waardoor genuanceerde en contextbewuste uitvoer mogelijk is die over het algemeen buiten de mogelijkheden van andere modellen ligt.
Alle tools in de geschiedenis van de mensheid dienden hetzelfde doel: de tijd of moeite beperken die een mens moet steken in het uitvoeren van een taak. Of het nu gaat om een spijker in een plank slaan, het verplaatsen van een zware lading of het programmeren van een softwaretoepassing, het komt allemaal neer op hoeveel werk de tool mensen kan besparen. In dat opzicht is GPT niets nieuws. Maar wat deze technologie tot zo'n wezenlijke ontwikkeling maakt, is het vermogen om veel meer van het werk uit te voeren met veel minder handmatige begeleiding of betrokkenheid van de menselijke operators.
Met behulp van de eerder genoemde transformatorarchitectuur stroomlijnen GPT-modellen processen zoals vertaling, contentcreatie en zelfs softwareontwikkeling, waardoor de benodigde tijd en arbeid aanzienlijk worden beperkt. Deze mogelijkheden maken GPT-modellen van onschatbare waarde voor het stimuleren van de productiviteit en innovatie in verschillende branches. Daarnaast bieden de hogere verwerkingssnelheid en opschaalcapaciteiten van deze technologie bedrijven, onderzoekers en zelfs particuliere gebruikers nieuwe mogelijkheden, waardoor de grenzen van automatisering verder worden verlegd.
Omdat ze menselijke resultaten kunnen produceren met de efficiëntie en nauwkeurigheid van computers, zijn GPT-modellen duidelijk een stap voorwaarts op AI-gebied. Hier volgen enkele van de meest invloedrijke use cases:
Code genereren
GPT kan het schrijven van code automatiseren en ontwikkelaars helpen door oplossingen voor te stellen en fouten in bestaande code op te sporen.Menselijk taalgebruik interpreteren met NLP
GPT-technologie verbetert het vermogen van systemen om dubbele betekenissen en connotaties in menselijke taal te begrijpen, waardoor betere gebruikersinteractie en serviceautomatisering mogelijk worden.Content genereren
Van het maken van artikelen en rapporten tot het genereren van creatievere content, GPT-modellen kunnen duidelijk en snel verschillende vormen tekst produceren.Vertalen
GPT-modellen bieden vrijwel onmiddellijke vertaling, waardoor wereldwijde communicatie toegankelijker wordt.Gegevens analyseren
Deze modellen kunnen grote gegevenssets analyseren om inzichten en patronen te extraheren, wat bijdraagt aan besluitvormingsprocessen.Tekst converteren
GPT kan tekst converteren vanuit en naar verschillende indelingen, zoals proza naar verschillende gestructureerde gegevensindelingen.Lesmateriaal produceren
GPT's kunnen educatieve content genereren die is afgestemd op verschillende leerstijlen en -behoeften.Interactieve spraakassistenten maken
GPT maakt spraakgestuurde AI mogelijk, waardoor meer natuurlijke interacties mogelijk worden op apparaten zoals smartphones en thuisassistenten.Beeldherkenning
Hoewel GPT-modellen voornamelijk bekend staan om toepassingen voor geschreven tekst, worden ze steeds vaker gebruikt voor beeldherkenning en voor identificatie en categorisering van visuele gegevens.
Gezien de vele publiciteit rondom ChatGPT is het geen wonder dat veel mensen dit zien als synoniem van het meer algemene concept van generatieve vooraf getrainde transformators. Maar GPT en ChatGPT zijn niet hetzelfde. De ene is een toepassing, en de andere de fundamentele technologie die deze mogelijk maakt.
GPT verwijst naar een reeks AI-modellen die steeds geavanceerder worden. Deze modellen zijn zeer veelzijdig en ondersteunen een breed scala aan toepassingen die verder gaan dan gesprekken, zo worden bijvoorbeeld geautomatiseerde schrijfhulp, programmeren en het maken van visuele content verbeterd met GPT-oplossingen.
ChatGPT is daarentegen een specifieke toepassing van het GPT-model die is afgestemd op gebruik voor gesprekken. Het gebruikt GPT als basis om dialogen aan te gaan en intelligente, menselijk ogende antwoorden op vragen van gebruikers te bieden. Deze specialisatie stelt ChatGPT in staat een gesprekspartner te simuleren die vragen kan beantwoorden, uitleg kan geven, kan helpen bij het maken van geschreven content en zelfs een informeel gesprek kan voeren. Met andere woorden, ChatGPT is een AI-gestuurde chatbot met geavanceerde mogelijkheden.
Het omzetten van ongestructureerde tekstuele en visuele gegevens in iets wat een computersysteem kan begrijpen en nabootsen, is niet eenvoudig. De technische kant van hoe GPT werkt, is te complex om in dit artikel te beschrijven, maar in algemene zin liggen de volgende kernprocessen ten grondslag aan GPT-modellen:
Training met enorme gegevenssets
GPT-modellen worden in eerste instantie getraind met grote hoeveelheden gegevens van internet. Deze training omvat deep learning-technieken, die deel uitmaken van het bredere veld van machine learning. GPT-3 is bijvoorbeeld getraind met ongeveer 500 miljard tokens, in wezen stukjes tekst. Deze uitgebreide training stelt het model in staat om een grote verscheidenheid aan taalpatronen te leren.
Interpretatie met behulp van tokens
In tegenstelling tot mensen kunnen GPT-modellen tekst niet direct interpreteren. In plaats daarvan splitsen ze tekst op in de hierboven genoemde tokens. Deze tokens kunnen woorden of delen van woorden zijn; ze helpen het model de structuur en verscheidenheid van menselijke taal te begrijpen. Het vermogen van GPT-3 om deze tokens te verwerken met zijn miljarden parameters maakt een diepgaand begrip en replicatie van tekst mogelijk.
Gebruik van transformatorarchitectuur
De kern van GPT ligt in het gebruik van de transformatorarchitectuur, die speciaal is ontworpen voor het verwerken van reeksen gegevens (zoals tekst). Deze methode is efficiënter dan eerdere RNN-oplossingen en kan beter worden opgeschaald met langere tekstreeksen.
Gebruik van het zelf-aandachtmechanisme
Binnen de transformatorarchitectuur kan de GPT dankzij het zelf-aandachtmechanisme het gewicht (belang) van elk token in een zin afwegen ten opzichte van andere tokens. Dit proces stelt het model in staat zich te richten op relevante tokens bij het genereren van reacties, zodat de uitvoer geschikt is voor de context.
Toepassing van netwerktraining
Het transformatormodel in GPT bestaat uit verschillende lagen neurale netwerken die waarschijnlijkheden en relaties tussen tokens berekenen. Door de gewichten binnen deze netwerken aan te passen, kunnen GPT-modellen betere reacties genereren.
Gebruik van coderings- en decoderingsprocessen
In gedetailleerdere transformatormodellen verwerkt een encoder de invoertekst in een set wiskundige vectoren die de essentie van de woorden en hun onderlinge relaties vastleggen. Elke vector vertegenwoordigt een woord of een token, die de identiteit van het woord en de positie-informatie in de zin behoudt. De decoder genereert vervolgens uitvoertekst op basis van deze vectoren. Deze voorspelt het volgende woord in een reeks door rekening te houden met de gecodeerde informatie en de woorden die het tot nu toe heeft gegenereerd, waardoor de interne weergave effectief weer wordt omgezet in voor mensen leesbare tekst.
Het creëren van een GPT-model omvat een reeks stappen die zorgvuldige planning, aanzienlijke resources en diepgaande technische expertise vereisen. Organisaties die hun eigen GPT-modellen willen ontwikkelen, kunnen het beste deze aanpak volgen:
Bepaal het bereik en de doelstellingen
Definieer duidelijk wat het GPT-model moet bereiken. Dit kan variëren van het verbeteren van de klantenservice met een chatbot tot het automatisch genereren van specifieke typen content.Stel een bekwaam team samen
Verzamel een team met expertise op het gebied van machine learning, gegevenswetenschap en softwareontwikkeling. Dit team zal de ontwikkeling en training van het GPT-model leiden.Verzamel gegevens en bereid deze voor
Verzamel een grote gegevensset die relevant is voor de taken die het model moet uitvoeren. Deze gegevens moeten vervolgens worden opgeschoond en voorverwerkt om ervoor te zorgen dat ze geschikt zijn voor het trainen van het model.Kies de juiste tools en technologie
Beslis welke deep learning-frameworks en hardware het trainen van de GPT gaan ondersteunen.Geef prioriteit aan modeltraining en -afstemming
Train het model met behulp van de voorbereide gegevenssets. Dit proces omvat het instellen van de parameters, het iteratief trainen van het model en het verfijnen van de resultaten om de nauwkeurigheid en prestaties te verbeteren.Evalueer en herhaal
Evalueer continu de prestaties van het model met behulp van de juiste meetwaarden. Maak aanpassingen op basis van de feedback om de uitvoer van het model te verfijnen.Implementeer en integreer
Zodra het model voldoet aan de gewenste normen, implementeer je het in de productieomgeving, waar het de toegewezen taken kan uitvoeren. Zorg ervoor dat het soepel kan worden geïntegreerd met bestaande systemen.
Het succesvol implementeren van GPT-modellen omvat meer dan alleen technische expertise en resources. Organisaties moeten ook rekening houden met bepaalde ethische en functionele aspecten om ervoor te zorgen dat hun modellen zowel effectief als betrouwbaar zijn. Houd bij het bouwen van een aangepaste GPT rekening met het volgende:
Vooroordelen en andere schadelijke elementen elimineren
Het is van cruciaal belang om modellen te trainen op diverse gegevenssets om vooroordelen te minimaliseren. Het regelmatig testen en bijwerken van het model om discriminerende of schadelijke taal te identificeren en te verwijderen, is essentieel voor een ethische AI-werkwijze.Fouten verminderen
GPT-modellen kunnen soms onjuiste of misleidende informatie genereren, ook wel 'hallucinaties' genoemd. Het verbeteren van trainingsmethoden en het verfijnen van modelarchitecturen kunnen helpen om deze onjuistheden te verminderen, waardoor de betrouwbaarheid van de gegenereerde content wordt gegarandeerd. Ook menselijke evaluatie kan een effectieve 'laatste verdediging' zijn tegen onjuiste resultaten.Gegevens beveiligd houden
Het is van essentieel belang dat de trainingsgegevens niet in de uitvoer terechtkomen teneinde de integriteit en vertrouwelijkheid van de informatie te waarborgen. Technieken zoals differential privacy, het zorgvuldig beheren en bewaken van gegevens, en het opstellen van een transparant beleid voor gegevensgebruik voor ontwikkelaars zijn essentieel.
Het intern creëren van een GPT-model kan een complexe en tijdrovende onderneming zijn. Daarom kiezen veel organisaties ervoor om samen te werken met externe leveranciers die gespecialiseerd zijn in AI- en machine learning-oplossingen. Deze leveranciers hebben de expertise en resources in huis om sneller effectieve modellen te ontwikkelen of te gebruiken met een lagere investering vooraf.
GPT-modellen, met hun vermogen om samenhangende, relevante tekst te genereren, beloven van aanzienlijke waarde te zijn in de huidige markt die zich in technologisch opzicht zo snel ontwikkelt. In deze omgeving is het cruciaal voor bedrijven die graag voorop willen blijven lopen op het gebied van innovatie om het juiste platform te gebruiken om het potentieel van generatieve AI en intelligente automatisering volledig te benutten.
Het bekroonde Now Platform®, de cloudgebaseerde basis van ServiceNow die zijn diverse producten en services ondersteunt, biedt uitgebreide AI-oplossingen die zijn ontworpen voor soepele integratie met GPT-modellen. Het Now Platform verbetert de productiviteit door routinetaken te automatiseren en geavanceerde analyses te bieden, wat het tot een onmisbare tool maakt voor bedrijven die GPT willen implementeren. De AI-mogelijkheden van ServiceNow omvatten alles van Natural Language Understanding (NLU) en intelligent zoeken tot voorspellende analyses en Process Mining — allemaal gericht op het vereenvoudigen en verbeteren van werkprocessen. Deze tools zijn ontwikkeld om bedrijven effectief AI te laten gebruiken voor een breed scala aan toepassingen, van automatisering van de klantenservice tot analyse van bedrijfsgegevens en besluitvorming.
Door de AI-tools van ServiceNow te integreren, kun je je activiteiten transformeren om aan de groeiende behoeften van je bedrijf te voldoen. Ontdek hoe je ServiceNow AI voor je kunt laten werken; plan vandaag nog een demo.