GPT ಎಂಬ ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ರೂಪವು ಕೆಲವೇ ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ, ಒಂದು ಪ್ರಮುಖ ತಾಂತ್ರಿಕ ಅಡಚಣೆಯ ಸಂಕೇತವಾಗಿದೆ. ಈ ಮೂರು ಅಕ್ಷರಗಳ ಹಿಂದೆ ಒಂದು ಮಾದರಿ ಬದಲಾವಣೆ ಇದೆ: ನಾವು ಆಜ್ಞೆಗಳಿಂದ ಕುಶಲತೆಯಿಂದ ನಿರ್ವಹಿಸಲ್ಪಡುವ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಪರಿಕರಗಳಿಂದ ನಾವು ಸಂವಾದ ನಡೆಸುವ ಡಿಜಿಟಲ್ ಸಹಯೋಗಿಗಳಿಗೆ ಸ್ಥಳಾಂತರಗೊಂಡಿದ್ದೇವೆ. ಈ ಕ್ರಾಂತಿಯ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಗ್ರಹಿಸಲು, ಒಬ್ಬರು ಹುಡ್ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ನೋಡಬೇಕು ಮತ್ತು ಈ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಸಂಕೀರ್ಣ ಯಂತ್ರಶಾಸ್ತ್ರವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕು.
I. ತಾಂತ್ರಿಕ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ: ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ರೂಪದ ಮೂರು ಸ್ತಂಭಗಳು
GPT ಎಂದರೆ ಜನರೇಟಿವ್ ಪ್ರಿ-ಟ್ರೈನ್ಡ್ ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮರ್. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಪದವು ಮಾದರಿಯ ರಚನೆಯಲ್ಲಿ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಹಂತವನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ.
1. ಉತ್ಪಾದಕ
ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ, ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕವಾಗಿ ಎರಡು ರೀತಿಯ ಮಾದರಿಗಳ ನಡುವೆ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ: ತಾರತಮ್ಯ ಮತ್ತು ಉತ್ಪಾದಕ.
- ತಾರತಮ್ಯದ ಮಾದರಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಗಮನಿಸಿ ಅದಕ್ಕೆ ಒಂದು ಲೇಬಲ್ ಅನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ (ಉದಾ, "ಇದು ಬೆಕ್ಕಿನ ಫೋಟೋ").
- ಒಂದು ಉತ್ಪಾದಕ ಮಾದರಿ, GPT ಯಂತೆ, ಇನ್ನೂ ಮುಂದೆ ಹೋಗುತ್ತದೆ. ಅದರ ಜ್ಞಾನದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ, ಅದು ಮೊದಲು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿಲ್ಲದ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಹೊಸ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಅದು ಲಕ್ಷಾಂತರ ಕವಿತೆಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಿದ್ದರೆ, ಅದು ಒಂದೊಂದಾಗಿ ಬಾಯಿಪಾಠ ಮಾಡುವುದಿಲ್ಲ; ಅದು "ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಂಡ" ಪ್ರಾಸ ಮತ್ತು ಅಳತೆಯ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಗೌರವಿಸಿ ಹೊಸದನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತದೆ.
2. ಪೂರ್ವ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದವರು
ಇಲ್ಲಿಯೇ ಕಚ್ಚಾ ಶಕ್ತಿ ಅಡಗಿದೆ. ನಿಮ್ಮ ಪರದೆಯನ್ನು ತಲುಪುವ ಮೊದಲು, ಮಾದರಿಯು ಬೃಹತ್ ಕಲಿಕೆಯ ಹಂತಕ್ಕೆ ಒಳಗಾಯಿತು. ಜಾಗತಿಕ ಇಂಟರ್ನೆಟ್ನ ವಿಶಾಲ ಭಾಗವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಗ್ರಂಥಾಲಯವನ್ನು ಕಲ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ: ಸಂಪೂರ್ಣ ವಿಕಿಪೀಡಿಯಾ, ಡಿಜಿಟಲ್ ಗ್ರಂಥಾಲಯಗಳು, ಚರ್ಚಾ ವೇದಿಕೆಗಳು (ರೆಡ್ಡಿಟ್ನಂತೆ), ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಕೋಡ್ ರೆಪೊಸಿಟರಿಗಳು (ಗಿಟ್ಹಬ್) ಮತ್ತು ಸುದ್ದಿ ಆರ್ಕೈವ್ಗಳು.
ತಿಂಗಳುಗಳ ಕಾಲ, ಸಾವಿರಾರು ಉನ್ನತ-ಶಕ್ತಿಯ ಸಂಸ್ಕಾರಕಗಳಲ್ಲಿ, ಮಾದರಿಯು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಂಗತಿಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ, ಭಾಷೆಯ ಆಳವಾದ ರಚನೆಯನ್ನು ಕಲಿಯಲು ಈ ಪಠ್ಯವನ್ನು "ಓದಿತು". ಈ "ಪೂರ್ವ-ತರಬೇತಿ" ಮಾದರಿಯು ತನ್ನ ಮೊದಲ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸುವ ಮೊದಲೇ ಸಾರ್ವತ್ರಿಕ ಸಾಂಸ್ಕೃತಿಕ ಮತ್ತು ಭಾಷಾ ಹಿನ್ನೆಲೆಯೊಂದಿಗೆ ಬರಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
3. ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮರ್
ಇದು 2017 ರ ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಪ್ರಗತಿಯಾಗಿದ್ದು, "" ಎಂಬ ಶೀರ್ಷಿಕೆಯ ಗೂಗಲ್ ಸಂಶೋಧನಾ ಪ್ರಬಂಧದಿಂದ ಹುಟ್ಟಿಕೊಂಡಿದೆ.ನಿಮಗೆ ಬೇಕಾಗಿರುವುದು ಗಮನ ಮಾತ್ರ.” ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮರ್ಗಿಂತ ಮೊದಲು, AI ಮಾದರಿಗಳು ವಾಕ್ಯಗಳನ್ನು ಪದದಿಂದ ಪದಕ್ಕೆ ಕ್ರಮವಾಗಿ ಓದುತ್ತವೆ (ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಮಾದರಿಗಳು). ಆದಾಗ್ಯೂ, ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮರ್ ಒಂದು ವಾಕ್ಯವನ್ನು ಒಟ್ಟಾರೆಯಾಗಿ ಮತ್ತು ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ನೋಡುತ್ತದೆ.
ಗಮನ ಎಂಬ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಕ್ಕೆ ಧನ್ಯವಾದಗಳು, ಇದು ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಪದದ ಮಹತ್ವವನ್ನು ಇತರರಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ಅಳೆಯಬಹುದು. ವಾಕ್ಯದಲ್ಲಿ “ಆ ಪ್ರಾಣಿ ತುಂಬಾ ದಣಿದಿದ್ದರಿಂದ ರಸ್ತೆ ದಾಟಲಿಲ್ಲ.," ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮರ್ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಂಡಿದೆ "it"" ಪ್ರಾಣಿಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ವಾಕ್ಯವು "" ನೊಂದಿಗೆ ಕೊನೆಗೊಂಡರೆಏಕೆಂದರೆ ಅದು ತುಂಬಾ ಅಗಲವಾಗಿತ್ತು"," "ಇದು" ಬೀದಿಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಅದು ತಕ್ಷಣವೇ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಸಂಕೀರ್ಣ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಗ್ರಹಿಸುವ ಈ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವೇ GPT ಯ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ತುಂಬಾ ಮಾನವೀಯವಾಗಿ ಅನುಭವಿಸುವಂತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
II. ವಿಕಾಸದ ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ಇತಿಹಾಸ: GPT-1 ರಿಂದ GPT-5 ರವರೆಗೆ
ಜಿಪಿಟಿಯ ಕಥೆಯು ಕಂಪನಿಯಿಂದ ನಡೆಸಲ್ಪಡುವ ಘಾತೀಯ ಬೆಳವಣಿಗೆಯ ಕಥೆಯಾಗಿದೆ. ಓಪನ್ಎಐ.
ಜಾಗೃತಿ (GPT-1 ಮತ್ತು GPT-2)
2018 ರಲ್ಲಿ, GPT-1 ಅಡಿಪಾಯ ಹಾಕಿತು. ಇದು ಸರಳ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಬಲ್ಲದು, ಆದರೆ ಅದರ ಸ್ಮರಣೆ ಕಡಿಮೆಯಾಗಿತ್ತು. 2019 ರಲ್ಲಿ, GPT-2 1.5 ಬಿಲಿಯನ್ ನಿಯತಾಂಕಗಳೊಂದಿಗೆ (ಮಾದರಿಯ ಆಂತರಿಕ ಸಂಪರ್ಕಗಳು) ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ವಿಸ್ತರಿಸಿತು. ಇದು ಸುಸಂಬದ್ಧ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವಲ್ಲಿ ಎಷ್ಟು ಪ್ರವೀಣವಾಯಿತು ಎಂದರೆ, ಕೈಗಾರಿಕಾ ಪ್ರಮಾಣದ ತಪ್ಪು ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ರಚಿಸಲು ಇದನ್ನು ಬಳಸಬಹುದೆಂಬ ಭಯದಿಂದ OpenAI ಆರಂಭದಲ್ಲಿ ಅದನ್ನು ಬಿಡುಗಡೆ ಮಾಡಲು ಹಿಂಜರಿಯಿತು.
ಸ್ಫೋಟ (GPT-3 ಮತ್ತು 3.5)
2020 ರಲ್ಲಿ, GPT-3 175 ಬಿಲಿಯನ್ ನಿಯತಾಂಕಗಳೊಂದಿಗೆ ಮಾನಸಿಕ ತಡೆಗೋಡೆಯನ್ನು ದಾಟಿತು. ಅದು ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಪ್ರಾಣಿಯಾಗಿತ್ತು. ಅದು ಇನ್ನು ಮುಂದೆ ಕೇವಲ ಅನುವಾದಕ ಅಥವಾ ಬರಹಗಾರನಾಗಿರಲಿಲ್ಲ; ಅದು ಡಜನ್ಗಟ್ಟಲೆ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಭಾಷೆಗಳಲ್ಲಿ ತಾರ್ಕಿಕ ತಾರ್ಕಿಕತೆ ಮತ್ತು ಕೋಡಿಂಗ್ ಮಾಡುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಪಡೆದುಕೊಂಡಿತು. GPT-3.5 ಆವೃತ್ತಿಯು ನವೆಂಬರ್ 2022 ರಲ್ಲಿ ChatGPT ಯ ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಬಿಡುಗಡೆಗೆ ಎಂಜಿನ್ ಆಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಿತು, ಇದು ಜಾಗತಿಕ ಸಂವೇದನೆಯನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡಿತು.
ಪರಿಪಕ್ವತೆ (GPT-4 ಮತ್ತು ಅದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನ ಅವಧಿ)
2023 ರಲ್ಲಿ ಬಿಡುಗಡೆಯಾದ GPT-4 ಬಹುಮಾದರಿಯಾಗಿದೆ. ಇದು ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಬಹುದು, ಸಂಕೀರ್ಣ ಗಣಿತದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಟ್ಟದ ಸೃಜನಶೀಲತೆಯನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಬಹುದು. "ಭ್ರಮೆಗಳನ್ನು" (AI ವಿಶ್ವಾಸದಿಂದ ಸತ್ಯಗಳನ್ನು ಆವಿಷ್ಕರಿಸುವ ಕ್ಷಣಗಳು) ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಇದರ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಪರಿಷ್ಕರಿಸಲಾಯಿತು.
ಸಂಬಂಧಿತ: ಉಚಿತ AI ಆನ್ಲೈನ್ನಲ್ಲಿ ಅನಿಯಮಿತ ಮತ್ತು ಉಚಿತ ChatGPT-5
III. ಆಂತರಿಕ ಕಾರ್ಯಗಳು: ಸಂಭವನೀಯತೆ ಯಂತ್ರ
ಜನಪ್ರಿಯ ನಂಬಿಕೆಗೆ ವಿರುದ್ಧವಾಗಿ, GPT "ಆಲೋಚನೆಗಳು" ಅಥವಾ ಅಭಿಪ್ರಾಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲ. ಇದರ ಕಾರ್ಯಚಟುವಟಿಕೆಯು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಅದು ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆಯನ್ನು ಅನುಕರಿಸುವಷ್ಟು ವಿಶಾಲ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿದೆ.
ಬಳಕೆದಾರರು ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಟೈಪ್ ಮಾಡಿದಾಗ, ಮಾದರಿಯು ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಪದವನ್ನು ಎಂಬೆಡಿಂಗ್ಗಳು (ಅಥವಾ ವೆಕ್ಟರೈಸೇಶನ್) ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುವ ಸಂಖ್ಯೆಗಳ ಅನುಕ್ರಮವಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಸಂಖ್ಯೆಗಳು ಪದಗಳನ್ನು ಸಾವಿರಾರು ಆಯಾಮಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಗಣಿತದ ಜಾಗದಲ್ಲಿ ಇರಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಈ ಜಾಗದಲ್ಲಿ, "ರಾಜ" ಎಂಬ ಪದವು ಗಣಿತದ ದೃಷ್ಟಿಯಿಂದ "ರಾಣಿ" ಅಥವಾ "ಕಿರೀಟ" ಕ್ಕೆ ಹತ್ತಿರದಲ್ಲಿದೆ.
ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿಗಳ ಸರಣಿಯಾಗಿದೆ:
- ಮಾದರಿಯು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತದೆ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್.
- ಇದು ಯಾವ ಪದವನ್ನು (ಅಥವಾ “ಟೋಕನ್") ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುವ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.
- ಆ ಪದವನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಿದ ನಂತರ, ಮುಂದಿನ ಪದವನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಅದು ಅದನ್ನು ತನ್ನ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಹಿಂತಿರುಗಿಸುತ್ತದೆ.
- ಅದು ಮುಕ್ತಾಯ ಹಂತವನ್ನು ತಲುಪುವವರೆಗೆ ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ.
ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಪ್ರಭಾವಶಾಲಿಯಾಗಿಸುವುದೇನೆಂದರೆ, GPT ಯಾವಾಗಲೂ ಹೆಚ್ಚು ಸಂಭವನೀಯ ಪದವನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದಿಲ್ಲ (ಅದು ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಮತ್ತು ನೀರಸವಾಗಿಸುತ್ತದೆ), ಆದರೆ ಅದರ ಶೈಲಿ ಮತ್ತು ಸೃಜನಶೀಲತೆಯನ್ನು ಬದಲಿಸಲು "ತಾಪಮಾನ" ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್ (ನಿಯಂತ್ರಿತ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕತೆ) ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ.
IV. ನಿರ್ಣಾಯಕ ಹಂತ: ಮಾನವ ಜೋಡಣೆ (RLHF)
ನೀವು ಒಂದು ಯಂತ್ರಕ್ಕೆ ಸಂಪೂರ್ಣ ಇಂಟರ್ನೆಟ್ ಅನ್ನು ಓದಲು ಕೊಟ್ಟರೆ, ಅದು ಆಕ್ರಮಣಕಾರಿಯಾಗುವ ಅಥವಾ ಅಪಾಯಕಾರಿ ಸಲಹೆಯನ್ನು ನೀಡುವ ಅಪಾಯವನ್ನು ಎದುರಿಸುತ್ತದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಇಂಟರ್ನೆಟ್ ಮಾನವೀಯತೆಯ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಮತ್ತು ಕೆಟ್ಟ ಎರಡನ್ನೂ ಒಳಗೊಂಡಿದೆ.
GPT ಯನ್ನು "ವ್ಯಕ್ತಿತ್ವಪೂರ್ಣ"ವಾಗಿಸಲು, OpenAI ಮಾನವ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯಿಂದ ಬಲವರ್ಧನೆ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು (RLHF) ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಸಾವಿರಾರು ಮಾನವ ಪರೀಕ್ಷಕರು ಮಾದರಿಯ ಆರಂಭಿಕ ಆವೃತ್ತಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂವಹನ ನಡೆಸಿ, ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ರೇಟಿಂಗ್ ಮಾಡಿದ್ದಾರೆ: "ಇದು ಒಳ್ಳೆಯ ಉತ್ತರ," "ಇದು ಅಸಭ್ಯ," "ಇದು ಸುಳ್ಳು."
ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಮೂಲಕ, AI ಸಹಾಯಕ, ತಟಸ್ಥ ಮತ್ತು ನೈತಿಕವಾಗಿ ಬದ್ಧ ಸಹಾಯಕನ ಭಂಗಿಯನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಕಲಿತಿದೆ. ಈ ಅಂತಿಮ ಪದರವು ಕಚ್ಚಾ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಸಾಮೂಹಿಕ-ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಉತ್ಪನ್ನವಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ.
V. ಸವಾಲುಗಳು ಮತ್ತು ಮಿತಿಗಳು
ಅದರ ಶಕ್ತಿಯ ಹೊರತಾಗಿಯೂ, GPT ಕುರುಡು ಕಲೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಸಾಧನವಾಗಿ ಉಳಿದಿದೆ:
- ಭ್ರಮೆ: ಇದು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯವಾಗಿ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿರಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುವುದರಿಂದ, ಅದು ಜೀವನಚರಿತ್ರೆ ಅಥವಾ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿಲ್ಲದ ಕಾನೂನು ಮೂಲವನ್ನು ಆವಿಷ್ಕರಿಸಬಹುದು, ಏಕೆಂದರೆ "ಧ್ವನಿ" ಎಂಬ ಪದಗಳು ಒಟ್ಟಿಗೆ ಇರುತ್ತವೆ.
- ಪ್ರಜ್ಞೆಯ ಕೊರತೆ: ಜಿಪಿಟಿಗೆ ಏನೂ ಅನಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಅದಕ್ಕೆ ಭೌತಿಕ ಪ್ರಪಂಚದ ತಿಳುವಳಿಕೆ ಇಲ್ಲ. ಆಮ್ಲೆಟ್ ಬೇಯಿಸುವುದು ಹೇಗೆ ಎಂದು ಅದು ವಿವರಿಸಿದರೆ, ಅದಕ್ಕೆ ಶಾಖ ಅಥವಾ ಮೊಟ್ಟೆಯ ವಾಸನೆ ಏನೆಂದು ತಿಳಿದಿರುವುದಿಲ್ಲ; ಆ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳ ನಡುವಿನ ಭಾಷಾ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಮಾತ್ರ ಅದು ತಿಳಿದಿದೆ.
- ಪರಿಸರ ವೆಚ್ಚ: ಈ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ಮತ್ತು ಚಲಾಯಿಸಲು (ಸರ್ವರ್ಗಳನ್ನು ತಂಪಾಗಿಸಲು) ಗಣನೀಯ ಪ್ರಮಾಣದ ವಿದ್ಯುತ್ ಮತ್ತು ನೀರು ಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ.
ತೀರ್ಮಾನ
ಜಿಪಿಟಿ ಕೇವಲ ಪದ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನದಾಗಿದೆ. ಇದು ಅರಿವಿನ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯವಾಗಿದೆ. ದೈಹಿಕ ಶ್ರಮದ ಯಾಂತ್ರೀಕರಣಕ್ಕೆ ವಿದ್ಯುತ್ ಅನುಮತಿಸಿದಂತೆ, ಜಿಪಿಟಿ ಕೆಲವು ರೀತಿಯ ಬೌದ್ಧಿಕ ಶ್ರಮವನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತಿದೆ.
GPT ಎಂದರೆ ಜನರೇಟಿವ್ (ಸೃಷ್ಟಿ), ಪೂರ್ವ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ (ಬೃಹತ್ ಜ್ಞಾನ) ಮತ್ತು ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮರ್ (ಸಂದರ್ಭೋಚಿತ ತಿಳುವಳಿಕೆ) ಎಂದು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ, ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಏಕೆ ಒಂದು ಮಹತ್ವದ ತಿರುವು ನೀಡುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಾವು ಚೆನ್ನಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಈ ಹೆಚ್ಚು ಹಗುರವಾದ ಮತ್ತು ಬುದ್ಧಿವಂತ ಮಾದರಿಗಳು ವಿಜ್ಞಾನ, ಶಿಕ್ಷಣ ಮತ್ತು ಕಲಾತ್ಮಕ ಸೃಷ್ಟಿಗೆ ಏನನ್ನು ತರುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುವ ಆರಂಭದಲ್ಲಿ ನಾವು ಇದ್ದೇವೆ.
