GPT-3, OpenAI ve API’ler

• Web, Mobil Uygulama
• 17 Ağustos 2020

OpenAI’den yeni bir beta sürümü , API dünyasını yapay zeka ve API’lerin potansiyeli ve etkilerine dair spekülatif bir çılgınlığa sürükledi.

Ön incelemelere bir gözatalım:

Peter Thiel, Elon Musk, Reid Hoffman, Marc Benioff, Sam Altman ve diğerleri tarafından desteklenen, kâr amacı gütmeyen bir yapay zeka araştırma şirketi olan OpenAI, üçüncü nesil dil tahmin modelini (GPT-3) açık kaynaklı yayınladı. Dil modelleri, bilgisayarların belirli bir metin gövdesindekilerle yaklaşık olarak aynı uzunlukta ve gramer yapısında rastgele cümleler üretmesine olanak tanıyor. “

Çok özel bir şey yok, değil mi? Basit bir halkla ilişkiler odaklı teknoloji gazeteciliği.  AI tarafından yazılması dışında.

Geliştirici Manuel Araoz’un blogunda yayınlanan GPT – 3 hakkındaki bu makale tamamen GPT – 3 kullanılarak yazılmıştır . GPT – 3, Generative Pretrained Transformer sürüm 3’ün kısaltmasıdır ve yaratıcıları olan OpenAI, performansı ve sonuçlarıyla teknoloji dünyasını bir anda alevlendirdi.

GPT – 3, sinir ağı destekli bir dil modelidir. Dil modelleri, metni doldurma olasılığını kullanır. Temelde Google’ın büyük ölçekte ki tahmini metinleridir.

Bu yeni bir teknoloji değil. OpenAI’nin GPT – 3’ü ile ilgili çarpıcı olan, boyutu ve kapsamıdır .

Dil modeli 175 milyardan fazla parametre içerir. Bu, önceki yapay zeka apisi olan GPT-2’nin 10 katından fazladır.

Hem API’ler hem de AI bir süredir ortalıkta. Bir zamanlar olduğu kadar manşetlere çıkmayabilirler, ancak GPT – 3’ün gelişiyle, sanki değişmek üzereymiş gibi görünüyorlar.

API’lerle birlikte çalışan AI, güçlü bir kombinasyondur. Birlikte, beklediğimiz artırılmış geleceğin eşiğinde duruyor olabiliriz.

GPT – 3 ile tanışın

Pek çok akademik teknoloji sürümünün böyle bir heyecan, endişe ve küçümseme telaşı yaratması pek sık rastlanan bir durum değildir. OpenAI’nin modeli olan GPT – 3, Beta yeni API’yi test edecek kadar şanslı olanların kendinden geçmiş sosyal medya paylaşımlarının yanı sıra bol miktarda düşünce parçası üretiyor .

Web uygulamaları oluşturmanın daha iyi bir yolu üzerinde çalışan geliştirici Sharif Shameem’in şu tweet’ini düşünün:

Shameem, içinde GPT – 3’ün ortak bir dil kullanarak amaçlanan bir düzeni tanımlamasına nasıl izin verdiğini ve elde edilen JSX kodunu döndürdüğünü gösteriyor.

GPT-3 zaten uygulanabilir kod üretiyor ve hala Beta aşamasında.

Makine Öğrenimi mimarı Ayush Patel, GPT – 3’ün aynı zamanda SQL kodu oluşturabileceğini gösteriyor:

GPT – 3 ayrıca yaratıcı kurgu oluşturmak ve hatta şiir yazmak için zaten kullanıldı .

GPT – 3, bizi Yapay Genel Zeka veya AGI’ye çok daha yaklaştırıyor, bu da OpenAI’nin ilk başta yaratılmasının tüm nedenidir. Elon Musk da dahil olmak üzere Silikon Vadisi’nin en güçlü ve etkili düşünürlerinden bazılarını içeren kurucuları, AGI’nin kaçınılmaz olduğunun farkında. Ahlak kurallarına sahip insanların oraya önce ulaşması zorunludur; Derin sahtekarlıklardan politik sabotaja kadar, ilkel Makine Öğreniminin bile şüphesiz bir halk üzerinde ne tür zararlar verebileceğini görmüştük.

GPT – 3, API tarafından desteklenen yapay zekaya ilişkin en yeni örnektir. Yapay zeka ve API’lerin birlikte çalıştığı diğer bazı yenilikçi yöntemlere bir göz atalım.

İlk olarak, API’lerin bir yapay zekayı nasıl besleyebileceğini ve bunun tersini inceleyeceğiz.

API’ler AI’yı Nasıl Güçlendirir?

Makine öğrenimi ağları, yalnızca eğitildikleri veriler kadar iyidir. Bir veritabanını sorgulayabilen ve basit bir cevapla geri dönebilen ilkel bir AI botu oluşturmak nispeten kolaydır. Etkili bir şekilde düşünebilen, akıl yürütebilen ve mantıklı bir sinir ağı oluşturmak tamamen farklı büyüklükte bir zorluktur.

API’leri ve yapay zekayı birleştirmek mantıklı. API’ler, kesintisiz bir gerçek zamanlı bilgi torrentleri sağlar, böylece ağ sürekli olarak öğrenir, uyarlanır ve gelişir.

Daha da iyisi, AI’lar ve API’ler, bir API’nin AI’yı eğitmeye yardımcı olduğu ve ardından AI’nın sırasıyla API’yi beslediği güçlü bir simbiyotik ilişki oluşturur.

Örnek olarak, Avustralya ve Yeni Zelanda’daki bir perakendeci olan Prolife Foods’un, operasyonlarını çeşitli şaşırtıcı şekillerde kolaylaştırmak için akıllıca bir yapay zeka ve API karışımını nasıl kullandığına dair bu vaka çalışmasını bir düşünün.

Prolife Foods: Bir Örnek Olay

Makine öğrenimi, perakende senaryoları için özel olarak tasarlanmıştır. Sonuçta, anlamlı satış ve ürün önerilerini yönlendiren şey budur.

Elbette perakendeciler, perakende operasyonlarını daha rekabetçi ve karlı hale getirmek için Makine Öğrenimini nasıl entegre edebileceklerini araştıracaklar.

Prolife Foods , Makine Öğrenimini entegre etmek için Aopen adlı bir donanım üreticisi ve geliştirici web tabanlı bir API çözümü olan meldCX ile işbirliği yaptı .

MeldCX, POS’taki nesneleri değerlendirmek için bilgisayar görüşü ve veri analizinin bir karışımını kullanır. Yazılım daha sonra verileri analiz eder, davranışı depolar ve ardından bir iş kararı verir.

Nispeten basit görünüyor, değil mi? Bu nispeten ilkel Makine Öğrenimi modeli bile bazı şaşırtıcı sonuçlara sahip olabilir.

Insight.Tech’in bu örnek olay incelemesi , bu sistemin bazı potansiyel etkilerini araştırıyor. AI ile çalışan API’ler, küçülmeyi azaltmaya, doğruluğu artırmaya, üretkenliği artırmaya ve her alanda daha iyi bir müşteri deneyimi sağlamaya yardımcı olabilir.

AI ve API’lerin Diğer Uygulamaları

AI’lerin genellikle kendi API’leri vardır ve bu da hizmetlerini geliştiricilerin kullanımına sunar. GPT – 3’ün küçük kardeşine çok benzeyen Google Prediction hizmetini düşünün . Ancak Google Prediction, tahmini metin sağlamaktan daha fazlasını yapar.

Ayrıca kalıp tanıma, doğal dil işleme (NLP) için Makine Öğrenimini kullanabilir ve bir öneri motoru sağlayabilir.

Google Prediction API kullanan uygulamalar, duyarlılık analizi yapmak, belgeleri sınıflandırmak veya satın almaları tahmin etmek için de kullanılabilir.

[Wit.ai [( https : // labs . Wit . Ai / demo / index . Html ), geliştiricilerin mobil uygulamalara konuşma işlevi eklemesine olanak tanıyan başka bir NLP ağıdır.

Wit.ai API, ev otomasyonuna, akıllı TV’ye veya giyilebilir teknolojiye konuşma işlevselliği eklemek için kullanılabilir.

Orada düzinelerce AI ile ilgili API var. Örneğin neredeyse her sanal asistan bir API sunar. Alexa Beceri Yönetimi API AI yakıtlı API’ler yenilikçi yollardan herhangi sayıda istihdam edilebilir bir örnektir.

Alexa Skill Management API, yeni beceriler öğrenmek için API’yi entegre etmenize olanak tanır. Özetler Bot API hızla AI yakıtlı sanal asistanlar API biçimi yararlanmak olabileceği yollardan bazı kaynaklardan herhangi bir sayıda veri ve ipuçları özetlemektedir.

Sonuç: AI ve API’ler

Yapay Zeka ve API’ler el ele gider. API’ler esasen sinir sistemi olarak işlev görürken, AI’lar ve Makine Öğrenimi beyni oluşturur. GPT – 3’ün Beta sürümüyle birlikte, Makine Öğreniminin gerçekten düşünebilecekleri yeterli veriyle eğitilmesiyle, Sinir Ağlarının gerçek potansiyelini görmeye başladık .

API’lerin de AI ve Makine Öğrenmesine ihtiyacı var. API’ler, örneğin, kuruluşları ve ağları siber saldırılara karşı savunmasız bırakabilir.

API’lerin, güvenliklerini sağlamak için ileride bir tür AI veya Makine Öğrenimi entegre etmesi gerekecek.

AI, duyarlılığa ulaşmaya yaklaştıkça OpenAI gibi programlar giderek daha önemli olmaya devam edecek. AI’nın adil ve adil bir şekilde uygulanmasını sağlıyorlar. İnsanların ve makinelerin uyum içinde yaşadığı, gerçekten artırılmış bir gelecek potansiyeline işaret ediyor.