OpenAI är ett AI-forsknings- och implementering företag som grundades av Elon Musk och Sam Altman 2015 med huvudkontor i San Francisco, Kalifornien. Grundarna startade företaget med en anslag på 1 miljard dollar. Elon Musk lämnade företaget i februari 2018 efter att han fick fullt upp med sitt arbete på Tesla.
OpenAI godkände Artificial General Intelligence (AGI) till fördel för hela mänskligheten genom att bygga mycket autonoma system som överträffar människor som mest ekonomiskt lönsamt arbete.
Genom att bygga en säker och användbar AGI tror OpenAI att deras arbete vägleder andra i att uppnå olika resultat. Olika AI-forskningar genomförs av OpenAI för att främja och utveckla vänlig AI. De samarbetade med andra forskningsorganisationer och individer för att arbeta för säker artificiell intelligens till nytta för världen. De har hållit företagets forskning och patent öppna för allmänheten förutom de som de förväntar sig kan ha en negativ inverkan på säkerheten.
Men OpenAI utvecklades i delar eftersom grundarna var oroliga för den troliga katastrofen som kunde hända som efterdyningarna av slarvig hantering av AI för allmänt bruk. Företagets centrum för fokus var framstegen inom AI och dess potentialer.
OpenAI-system: Vad finns inuti?
Kärnan i AI-systemet har två olika neurala nätverk – ett vision nätverk och ett imitation nätverk. Dessa nätverk har slående förmåga att imitera mänskliga handlingar. Dessa två nätverk är steget mot att göra äkta AI-system till en möjlighet.
Har du undrat hur en robotarm plockar upp block och staplar dem på ett speciellt sätt? Tja, detta är möjligt efter att maskinen bevittnar och förstår en simulerad demonstration utförd av en människa som använder VR-teknik.
Låt oss nu dyka in i detaljerna i dessa två nätverk.
Syn Nätverket tränas med hundratusentals simulerade bilder med olika ljussättning, texturer och föremål. Syn Nätverket tar in en bild från robotens kamera och ger resultat som visar olika objekts positioner.
Inbjudnings Nätverket visar en demo, bearbetar demon och förstår betydelsen av uppgiften. Den uppnår sedan konnotationen från en annan startkonfiguration. Därför bör imitation nätverket generalisera demon till en annan inställning.
Hur generaliserar imitation nätverket? Det görs genom träningsexempel. Det kommer att finnas dussintals olika uppgifter och tusentals demos för varje uppgift. Varje träningsexempel inkluderar ett par demos som utför samma uppgift. Nätverket förses först med absoluthet i den första demot och enskild observation i den andra demon. Sedan ges lämplig inlärning för att ange vilka åtgärder demonstranten vidtog vid den iakttagelsen. Roboten måste lära sig de relevanta delarna från den första demon för att förutsäga handlingen effektivt.
Nu när vi har förstått de inre händelserna i OpenAI, låt oss nu diskutera nästa viktiga aspekt av OpenAI-Generative Pre-trained Transformer 3 (GPT-3).
Vad är GPT-3? GPT-3 är den tredje generationens språk prediktionsmodell i GPT-n-serien föregås av GPT-2 och är skapad av OpenAI. Det är ett autoregressiva språk som använder djupinlärning för att producera människoliknande text.
Hur driver GPT-3 nästa generations appar?
Nio månader sedan lanseringen av OpenAI:s första produkt har mer än 300 applikationer byggts med GPT-3. Dessa applikationer sträcker sig över olika kategorier och branscher, från produktivitet och utbildning till kreativitet och spel. Med hjälp av mer än tusentals utvecklare över hela världen genererar OpenAI för närvarande i genomsnitt 4,5 miljarder ord om dagen! Produktions Trafiken fortsätter att skala dagligen.
Om du ger en uppmaning som en fras eller en mening, kompletterar GPT-3 texten med sina NLP-funktioner. Utvecklare behöver bara visa några få exempel eller “uppmaningar” för att programmera GPT-3. API:er är mycket enkla för alla att använda och är tillräckligt anpassningsbara för att göra deras ML-kapacitet mer effektiv.
Apparna som utvecklats med GPT-3 använder en svit av dess olika funktioner som:
Livskraftig: För att förstå kunder med hjälp av användbara insikter från kundfeedback i lättfattliga sammanfattningar.
Fable Studio: Att skapa en ny genre av interaktiva berättelser och använda GPT-3 för att driva sina berättelsedrivna “virtuella substanser”.
Algolia: Att svara på produkter för att leverera relevanta och snabba semantiska sökningar för sina kunder.
Vilka är användningsfallen för GPT-3 OpenAI?
Om du är på jakt efter AI-baserade projektidéer eller sätt att öka användarupplevelse, här är några av de fall av GPT-3 OpenAI användning:
- Text skrivande och berättande
- Translation
- Code skriva
- Svara på frågor
- Musikproduktion
- App utforma
- idéer generation
- MVP utveckling
i när det gäller sektorer eller branscher som denna teknik passar bäst, kan du prova projekt om underhållning, utbildning, e-handel, sökmotorer, bland annat.
Vad är nytt med OpenAI?
OpenAI:s GPT-3-baserade parprogrammering modell vid namn Codex har gjorts öppen för privata beta-testare genom ett API från och med augusti 2021. Codex är bakmotorn till GitHub Copilot, en parprogrammering programvara som lanserades av GitHub för några månader sedan.
I den här senaste och förbättrade versionen av Codex kunde systemet generera python koder för uppgifter som att skriva ut, skapa och ge instruktioner på engelska.
Utvecklare måste vara väl bevandrade i Python för att kontrollera om Codex är rätt. OpenAI Codex har de yttersta kapaciteterna i Python-språket. Det är också skickligt på andra språk som JavaScript, Go, Perl, PHP, Ruby, Swift, Shell och TypeScript.
OpenAI: Looking Forward
AI-system har haft en imponerande resa hittills. Den fortsätter att ta sig bort från dess oförmåga och begränsningar genom nya och förbättrade versioner. Varje version tar ett steg före och når mänsklig prestation praktiskt taget på olika uppgifter under olika perspektiv. Om de manipuleras på rätt sätt kan fördelarna med AI-infunderade projekt erbjuda mänskligheten vara outgrundliga.
Antagandet av AI går snabbt framåt. Företag som experimenterade med AI använder det nu i produkt distributioner. Företag lägger mycket mer AI-ansträngningar av väsentliga skäl.AI-adaptrar bör eliminera vanliga riskfaktorer som partiskhet i modellutveckling eller dåligt betjänad data för att fastställa tillförlitliga AI-produktionslinjer
