GPT je zkratka pro Generative Pre-trained Transformer neboli Generativní Předtrénovaný Transformátor. Jde o model umělé inteligence zaměřený na práci s textem a vytváření přirozeně znějících odpovědí na základě pochopení kontextu.
Zkratku tvoří tato slova:
- Generative (Generativní): Schopnost vytvářet nebo generovat nový obsah. Tento termín znamená, že model není jen pasivním pozorovatelem, ale dokáže generovat nový obsah na základě vstupu, který mu je poskytnut.
- Pre-trained (Předtrénovaný): Model byl předem naučen na velkém množství dat, aby lépe rozuměl úkolům. „Předtrénovaný“ znamená, že model již prošel rozsáhlým tréninkem na velkých objemech textových dat z různých zdrojů. Tento předchozí trénink pomáhá modelu získat obecné znalosti o jazyce, gramatice, významech slov a vztazích mezi nimi. Díky tomu rozumí základnímu kontextu a umí pracovat s různými tématy. Předtrénování urychluje proces aplikace modelu, protože nemusí začínat od nuly.
- *Transformer (Transformer): Transformer je druh umělé inteligence, který dokáže analyzovat text a rozumět tomu, jak jsou jednotlivá slova ve větách propojena. Funguje tak, že zpracovává text jako celkovou sekvenci (řadu slov) a zohledňuje jejich pořadí a souvislosti mezi nimi. Tím dokáže odhadnout, co slova znamenají v konkrétním kontextu, což umožňuje pokročilé porozumění textu a lepší odpovědi na otázky. Transformátory využívají mechanismus „pozornosti“ (attention mechanism), který jim umožňuje zaměřit se na důležité části textu a pochopit kontext mezi slovy i na velkou vzdálenost. Díky tomu model lépe chápe dlouhé věty nebo složité vztahy mezi slovy.
Když mu poskytnete začátek věty nebo otázku, využije své naučené znalosti k vytvoření odpovídajícího pokračování nebo odpovědi.
Stejně jako lidský mozek se GPT učí z předchozích zkušeností, v tomto případě z textových dat. Mozek zpracovává informace, vytváří spojení a generuje myšlenky na základě naučených znalostí.
GPT zpracovává vstupní text, analyzuje ho a na základě naučených vzorců vytváří nový text.
Nicméně na rozdíl od lidského mozku GPT postrádá vědomí a emoce; jeho generování je založeno čistě na statistických pravděpodobnostech.
* Jaké další „druhy umělé inteligence“ existují?
Existuje několik různých druhů umělé inteligence, které se zaměřují na různé úkoly a přístupy ke zpracování dat. Zde jsou některé z nich:
- Transformery
Typ neuronové sítě, který je účinný při zpracování sekvencí, zejména textu. Umí lépe chápat vztahy mezi jednotlivými částmi textu (např. mezi slovy), což zrychluje učení a zlepšuje přesnost. Transformery se používají v pokročilých jazykových modelech jako je GPT. Neuronové sítě
Základní stavební kámen mnoha moderních AI systémů. Jedná se o modely inspirované lidským mozkem, kde jednotlivé „neurony“ spolupracují na řešení úkolů. Neuronové sítě jsou základem hlubokého učení (deep learning) a zahrnují i různé specializované typy, jako jsou CNN a RNN.Konvoluční neuronové sítě (CNN)
Tento druh je specializovaný na zpracování obrazu a videa. CNN umí analyzovat obrázky, rozpoznávat objekty a dokonce pracovat s obrazovými daty v reálném čase. Používají se například ve zdravotnictví, pro rozpoznávání obličejů nebo při autonomním řízení vozidel.Rekurentní neuronové sítě (RNN)
RNN jsou typ neuronové sítě, který zpracovává sekvence, například časové řady nebo text. Na rozdíl od běžných neuronových sítí RNN bere v úvahu i předchozí kroky v sekvenci, což je užitečné pro analýzu textu, řeč a předpovídání na základě minulých dat. Variantou je LSTM (Long Short-Term Memory), která umí lépe zpracovat dlouhé sekvence.- Generativní adversariální sítě (GANs)
GANy jsou typ AI, který vytváří nové příklady podobné těm, na kterých byly trénovány. Skládají se ze dvou částí – „generátoru“ (který se snaží vytvářet realistická data) a „diskriminátoru“ (který rozlišuje mezi reálnými a generovanými daty). GANy jsou využívány pro tvorbu realistických obrazů, videí, uměleckých děl nebo pro zlepšování rozlišení obrázků. Reinforcement learning (posilované učení)
Tato metoda učení je založena na získávání odměn a trestů. Agent (systém) se snaží najít nejlepší cestu k dosažení cíle pomocí experimentování a učení z úspěšných pokusů. Reinforcement learning je často používán v hrách, robotice nebo při optimalizaci složitých procesů.Symbolická AI (pravidlové systémy)
Tento druh AI se zaměřuje na pevná pravidla a logické operace, kde je systém naprogramován s předem definovanými znalostmi a pravidly. Symbolická AI byla dříve běžná v expertních systémech, ale je méně flexibilní než moderní učení z dat.Bayesovské sítě
Bayesovské sítě používají pravděpodobnostní metody pro rozhodování a předpovědi. Dokáží modelovat vztahy mezi proměnnými a pomáhají v rozhodovacích procesech pod nejistotou. Tento přístup se často používá v diagnostice nebo při zpracování rizik.
Každý z těchto druhů AI má své silné a slabé stránky a hodí se pro různé typy problémů a aplikací. V praxi se často používají hybridní přístupy, kde různé typy AI spolupracují a doplňují se.
