布萊恩的創業小窩

 GPT-3 不只會寫文，還可從長篇大論中摘要重點 GPT-3  可高度理解原作者的撰文意圖，並有效處理；完全沒有其他早期開發的 人工智慧 模型的缺點（例如低精準度、不容易理解使用者的文字意圖⋯⋯等）。因此研究團隊就聚焦在  GPT-3  ，不斷修正與微調，持續提升 人工智慧 理解問題的精準度，因此  GPT-3  能為原本耗時或難以評估時間的任務，提供除了撰文之外，更多的應用方式。 ​ 圖片出處：CC0授權圖庫搜尋 GPT-3 新功能解鎖：將12萬字《傲慢與偏見》精煉成200字重點 OpenAI  研究人員不斷開發  GPT-3  的新應用方向。這次，他們成功將  GPT-3  微調成「抓重點」神器。原本擁有 12 萬字詞編排的《傲慢與偏見》長篇名著，被  GPT-3  精煉出總結不到 200 個字詞的小說摘要。 雖然被 人工智慧 精煉成千分之一的字句，但是原著故事內容都完整保留！其他精簡成摘要的著作還有《愛麗絲夢遊仙境》、《羅密歐與茱麗葉》、《自由之心》從生成少許的文字敘述一窺劇情全貌。 ​ 人工智慧「寫手」GPT-3 新功能解鎖：將擁有 12 萬字的《傲慢與偏見》精煉成200字重點（圖片出處： ＯpenAI ） GPT-3 如何生成文字? 就技術面來看，進行判斷文章長度，總結一段長文本分解成較短內容，而在這些短內容的段落中擷取重點，持續縮減字數並且串接成通順可讀內容。這樣對文章內容的分解方式，無論是數十、數百或數千頁都能夠做出總結摘要。 OpenAI  在  GPT-3  透過小說種類的書籍進行訓練模型，平均超過 100,000 個字詞數。這樣的訓練模式可更換為不同的語言、採樣方式及訓練數據類型，並且藉由強化學習以對抗生成方式，提供輕鬆閱讀文字結果。同時，在強化學習中採用三種變體抽樣訓練方式，藉此讓GPT-3確實能理解小說內容表達主軸。 在訓練過程中，研究人員選取 Goodreads 2020 榜單最受歡迎的 40 本書籍，包含奇幻、恐怖、愛情、推理等 20 多種類別，並由兩名研究人員閱讀每本書後寫出其摘要，再對比  GPT-3  生成的摘要，進行評分。最後，研究人員與 GPT-3 所...

 人工智慧用200字說完12萬字的故事！GPT-3解鎖「抓重點」新功能 OpenAI  訓練了可以摘要整本書籍的 人工智慧 模型：該模型擁有精煉出整本書重點大綱的能力，像是能快速用 200 字精準描述出 12 萬字的《傲慢與偏見》。 這個人工智慧模型，就是前陣子  OpenAI  的當家技術——自然語言處理模型「 GPT-3 」經過微調過後的版本。 此款微調後的  GPT-3  語言模型，會先依照文章長度進行判斷：文章長度較短的內容就直接擷取結論；長篇文章則先在各片段摘要出重點後，再串接這些重點並摘要出通順的大剛。 再深入了解這個能秒抓重點的人工智慧模型前，我們先來了解一下  GPT-3  的身世！ 地表最強寫手—GPT-3 自然語言處理人工智慧 長期致力研究 人工智慧 （AI）的非營利組織── OpenAI  於 2020 年 5 月推出開發出一款自然語言處理模型「 GPT-3 」，目的是為了使用深度學習分類或產生人類可以理解的自然語言。 GPT-2 寫假新聞，獲英國《衛報》認證！ 嚇跑創辦人馬斯克？ GPT-3 是延續前身  GPT-2  的架構。過去  GPT-2  就以捏造假可亂真的 假新聞 為名，據說因此嚇跑了  OpenAI  創辦人之一的馬斯克！ 過去英國媒體《衛報》（The Guardian）就將一則「英國脫歐」的新聞，第一段中的一些句子「餵」給它， GPT-2  可立刻產生另一則似是而非的新聞內容、如同原本的報紙般的編排、以及出現跟原文一樣的人物等。發表過「基於真人真事改編」的英國脫歐 假新聞 。《衛報》甚至認為  GPT-2  產生的句子，幾乎沒有過去 AI 系統撰文所產生的前後語意不一致、或是文法錯誤的問題。 ​ https://www.youtube.com/watch?v=XMJ8VxgUzTc&feature=emb_logo 而  GPT-3 ，身為  GPT-2  的後代，又更是青出於藍。 GPT-3  擁有高達 1750 億個參數的神經網絡，自動生成文字的文字更人性化。只要「餵」給  GPT-3 ...

 GPT-3 不只會寫文，還可從長篇大論中摘要重點 GPT-3  可高度理解原作者的撰文意圖，並有效處理；完全沒有其他早期開發的 人工智慧 模型的缺點（例如低精準度、不容易理解使用者的文字意圖⋯⋯等）。因此研究團隊就聚焦在  GPT-3  ，不斷修正與微調，持續提升 人工智慧 理解問題的精準度，因此  GPT-3  能為原本耗時或難以評估時間的任務，提供除了撰文之外，更多的應用方式。 ​ 圖片出處：CC0授權圖庫搜尋 GPT-3 新功能解鎖：將12萬字《傲慢與偏見》精煉成200字重點 OpenAI  研究人員不斷開發  GPT-3  的新應用方向。這次，他們成功將  GPT-3  微調成「抓重點」神器。原本擁有 12 萬字詞編排的《傲慢與偏見》長篇名著，被  GPT-3  精煉出總結不到 200 個字詞的小說摘要。 雖然被 人工智慧 精煉成千分之一的字句，但是原著故事內容都完整保留！其他精簡成摘要的著作還有《愛麗絲夢遊仙境》、《羅密歐與茱麗葉》、《自由之心》從生成少許的文字敘述一窺劇情全貌。 ​ 人工智慧「寫手」GPT-3 新功能解鎖：將擁有 12 萬字的《傲慢與偏見》精煉成200字重點（圖片出處： ＯpenAI ） GPT-3 如何生成文字? 就技術面來看，進行判斷文章長度，總結一段長文本分解成較短內容，而在這些短內容的段落中擷取重點，持續縮減字數並且串接成通順可讀內容。這樣對文章內容的分解方式，無論是數十、數百或數千頁都能夠做出總結摘要。 OpenAI  在  GPT-3  透過小說種類的書籍進行訓練模型，平均超過 100,000 個字詞數。這樣的訓練模式可更換為不同的語言、採樣方式及訓練數據類型，並且藉由強化學習以對抗生成方式，提供輕鬆閱讀文字結果。同時，在強化學習中採用三種變體抽樣訓練方式，藉此讓GPT-3確實能理解小說內容表達主軸。 在訓練過程中，研究人員選取 Goodreads 2020 榜單最受歡迎的 40 本書籍，包含奇幻、恐怖、愛情、推理等 20 多種類別，並由兩名研究人員閱讀每本書後寫出其摘要，再對比  GPT-3  生成的摘要，進行評分。最後，研究人員與 GPT-3 所...