[Алгоритмы, Машинное обучение, Исследования и прогнозы в IT, Искусственный интеллект] Исследователи изучают, как GPT-3 разбирает входящую почту
Автор
Сообщение
news_bot ®
Стаж: 6 лет 9 месяцев
Сообщений: 27286
Команда исследователей из Университетского колледжа Маастрихта опубликовала работу, посвященную использованию GPT-3 в качестве почтового менеджера. В работе исследуется, можно ли эффективно использовать GPT-3 и проигрывает ли модель человеку. 
Авторы описали варианты использования модели в секторах страхования, энергетики и государственного управления. Исследователи отмечают, что модели нужно предоставить точные данные для обучения. Для решения этой проблемы требуется архитектура, которая позволяет GPT-3 анализировать содержание письма и оценивать, какая информация актуальна для ответа. Таким образом, нужно разработать решение для поиска по большим массивам неструктурированных ресурсов. При этом использование GPT-3 все же может быть экономически выгодным. Затраты на масштабирование системы будут практически нулевыми относительно другого ПО, хотя придется потратиться на дополнительное обучение системы. Главная проблема, связанная с использованием GPT-3, заключается в том, что модель может сгенерировать вводящий в заблуждение или даже оскорбительный текст. Если речь идет о публичной деятельности или работе компании, то это может привести к судебным искам. В настоящее время исследование продолжается, и пока делать конкретные выводы о работе системы рано. Обычный чат-бот, как и прежде, пока выглядит лучшей альтернативой.OpenAI представила модель машинного обучения GPT-3, обученную на 175 млрд параметров, в июне 2020 года. В отличие от предшественников GPT-2 и GPT-1 ее исходный код или обучающий набор данных решили не открывать. Модель уже попытались применить в медицинской сфере для общения с пациентами, но результаты эксперимента оказались неутешительными.Между тем создатели проекта GPT-Neo от EleutherAI решили воссоздать аналог GPT-3, но с открытым исходным кодом. Большую часть модели уже построили и обучили модели размера GPT-2, а также реализовали несколько экспериментальных архитектур.
===========
Источник:
habr.com
===========
Похожие новости:
- [Научно-популярное, Искусственный интеллект, Интернет вещей, Будущее здесь, IT-компании] Что происходит с серверами и СХД за последние 3-5 лет, и куда все движется
- [Программирование, Алгоритмы, Go] Algorithms in Go: Dutch National Flag
- [Робототехника, Искусственный интеллект, Будущее здесь] Hanson собирается выпустить тысячи роботов-гуманоидов в 2021 году
- [Python, Машинное обучение, Искусственный интеллект, Data Engineering, TensorFlow] Рецепт обучения нейросетей (перевод)
- [Машинное обучение, Карьера в IT-индустрии] Курсы и книги для изучения data science c нуля
- [Искусственный интеллект, IT-компании] Исследователи утверждают, что увлечение ИИ частными компаниями приводит к «утечке мозгов» из университетов
- [Алгоритмы, Сжатие данных, Мониторы и ТВ, Электроника для начинающих] Что такое HDR10+? Разбор
- [Исследования и прогнозы в IT, Читальный зал, Будущее здесь] Несбывшиеся предсказания для 2020 года
- [Информационная безопасность, IT-компании] Почему стоит использовать менеджер паролей
- [IT-инфраструктура, Исследования и прогнозы в IT, IT-компании] Когда только RPA недостаточно: создание интерфейсов для взаимодействия с роботами с помощью low-code платформы
Теги для поиска: #_algoritmy (Алгоритмы), #_mashinnoe_obuchenie (Машинное обучение), #_issledovanija_i_prognozy_v_it (Исследования и прогнозы в IT), #_iskusstvennyj_intellekt (Искусственный интеллект), #_gpt3, #_pochta (почта), #_pisma (письма), #_generatsija_tekstov (генерация текстов), #_nlp_(natural_language_processing), #_issledovanie (исследование), #_algoritmy (
Алгоритмы
), #_mashinnoe_obuchenie (
Машинное обучение
), #_issledovanija_i_prognozy_v_it (
Исследования и прогнозы в IT
), #_iskusstvennyj_intellekt (
Искусственный интеллект
)
Вы не можете начинать темы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Текущее время: 22-Ноя 13:26
Часовой пояс: UTC + 5
| Автор | Сообщение |
|---|---|
|
news_bot ®
Стаж: 6 лет 9 месяцев |
|
|
Команда исследователей из Университетского колледжа Маастрихта опубликовала работу, посвященную использованию GPT-3 в качестве почтового менеджера. В работе исследуется, можно ли эффективно использовать GPT-3 и проигрывает ли модель человеку.  Авторы описали варианты использования модели в секторах страхования, энергетики и государственного управления. Исследователи отмечают, что модели нужно предоставить точные данные для обучения. Для решения этой проблемы требуется архитектура, которая позволяет GPT-3 анализировать содержание письма и оценивать, какая информация актуальна для ответа. Таким образом, нужно разработать решение для поиска по большим массивам неструктурированных ресурсов. При этом использование GPT-3 все же может быть экономически выгодным. Затраты на масштабирование системы будут практически нулевыми относительно другого ПО, хотя придется потратиться на дополнительное обучение системы. Главная проблема, связанная с использованием GPT-3, заключается в том, что модель может сгенерировать вводящий в заблуждение или даже оскорбительный текст. Если речь идет о публичной деятельности или работе компании, то это может привести к судебным искам. В настоящее время исследование продолжается, и пока делать конкретные выводы о работе системы рано. Обычный чат-бот, как и прежде, пока выглядит лучшей альтернативой.OpenAI представила модель машинного обучения GPT-3, обученную на 175 млрд параметров, в июне 2020 года. В отличие от предшественников GPT-2 и GPT-1 ее исходный код или обучающий набор данных решили не открывать. Модель уже попытались применить в медицинской сфере для общения с пациентами, но результаты эксперимента оказались неутешительными.Между тем создатели проекта GPT-Neo от EleutherAI решили воссоздать аналог GPT-3, но с открытым исходным кодом. Большую часть модели уже построили и обучили модели размера GPT-2, а также реализовали несколько экспериментальных архитектур. =========== Источник: habr.com =========== Похожие новости:
Алгоритмы ), #_mashinnoe_obuchenie ( Машинное обучение ), #_issledovanija_i_prognozy_v_it ( Исследования и прогнозы в IT ), #_iskusstvennyj_intellekt ( Искусственный интеллект ) |
|
Вы не можете начинать темы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Текущее время: 22-Ноя 13:26
Часовой пояс: UTC + 5