AI пише писма, стихове и програмен код

Широк кръг разработчици получиха достъп до изкуствения интелект GPT-3 на OpenAI
(снимка: CC0 Public Domain)

Изследователската лаборатория OpenAI отвори своя лингвистичен AI модел GPT-3 за бета тестване. Според разработчиците, изкуственият интелект е способен автоматично да пише писма и новини, да композира поезия, а също да пише код на дузина програмни езици. Достъпът до API е отворен за разработчици от широк, но все пак ограничен списък от държави, вкл. България.

GPT-3 и неговите производни като Codex могат да бъдат персонализирани за използване в приложения, които изискват дълбоко разбиране на езика. Възможните приложения включват генериране на програмен код от изрази, написани на обикновен език, обобщаване на голямо количество текст и генериране на отговори на въпроси.

GPT-3 стана достъпен за тестерите през 2020 г. чрез OpenAI API и бързо намери приложение в триста различни приложения. Отскоро GPT-3 е достъпен за корпоративни потребители на облачната среда Microsoft Azure, на базата на която стартира услугата OpenAI Service. Потребителите получават – освен достъп до GPT-3 и неговите производни – инструменти за сигурност и други бизнес функции.

Microsoft има доста близки отношения с OpenAI. Корпорацията инвестира 1 милиард долара в тази лаборатория през 2020 г. и получи изключителен лиценз за използване на GPT-3 за разработване на AI решения за Azure.

В публикация OpenAI посочва, че преходът на GPT-3 в (частично) отворено тестване е станал възможен чрез „подобрения в сигурността”. Лабораторията е разработила окончателни критерии за оценка на достоверността на въпросите и отговорите, създала е филтър за съдържание за потискане на злоупотребите и е внедрила модели, които следват по-точно инструкциите на хората.

Например, според OpenAI, такива модели позволяват на GPT-3 да следва указания като „Обяснете на шестгодишно дете какво е кацане на Луната с няколко изречения”.

Окончателните критерии за въпроси и отговори позволяват на разработчиците да предоставят модели с допълнителен контекст за приложения, които изискват високо ниво на вярност в отговорите си. Източникът на контекст са документацията и базите от знания, а филтърът за съдържание е проектиран да избягва машинно генерирани отговори, които могат да обидят някого.

Коментар