17/09/2023
Lịch sử và phiên bản của GPT
------------------------------------------
Trí tuệ nhân tạo (AI) là một lĩnh vực nghiên cứu trong khoa học máy tính, nhằm mô phỏng, tái tạo và mở rộng khả năng thông minh của con người thông qua máy móc và thuật toán. Mạng nơ-ron, đặc biệt là mạng nơ-ron sâu (Deep Learning), là một phương pháp tiên tiến trong AI, giúp máy tính học tập và nhận diện mẫu dữ liệu phức tạp.
Sự ra đời của GPT và các phiên bản (GPT-1, GPT-2, GPT-3, GPT-4)
GPT là viết tắt của Generative Pre-trained Transformer, một kiểu mô hình AI dựa trên kiến trúc Transformer, được đề xuất bởi nhóm nghiên cứu của OpenAI. GPT ra đời với mục đích giải quyết các bài toán xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) phức tạp, như dịch máy, tóm tắt văn bản, trả lời câu hỏi, v.v.
GPT-1 ra mắt vào tháng 6 năm 2018, đánh dấu bước đầu tiên trong việc phát triển mô hình GPT. GPT-1 đã đạt được kết quả ấn tượng trong các tác vụ NLP, tuy nhiên, vẫn còn nhiều hạn chế về hiệu suất và khả năng tổng quát hóa.
GPT-2 được giới thiệu vào tháng 2 năm 2019, cải tiến đáng kể so với phiên bản trước. GPT-2 sử dụng hơn 1,5 tỷ tham số, cho phép mô hình hiểu và xử lý ngôn ngữ tự nhiên ở mức độ phức tạp hơn. Tuy nhiên, do khả năng sinh văn bản quá tốt, GPT-2 cũng gây ra mối lo ngại về ảnh hưởng tiêu cực đến an ninh mạng và thông tin.
GPT-3 ra mắt vào tháng 6 năm 2020, tiếp tục tăng cường khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên và hiệu suất. Với hơn 175 tỷ tham số, GPT-3 đã tạo ra nhiều ứng dụng hấp dẫn trong lĩnh vực NLP, từ việc hỗ trợ soạn thảo văn bản, tổng hợp tin tức, cho đến việc phân tích dữ liệu khoa học. Tuy nhiên, GPT-3 vẫn chưa hoàn hảo, vẫn còn tồn tại những vấn đề về hiệu quả, độ chính xác và đạo đức AI.
GPT-4, phiên bản mới nhất trong chuỗi GPT, ra mắt vào năm 2021 và đạt được những bước tiến đáng kể về mặt hiệu suất, khả năng tổng quát hóa, và ứng dụng trong thực tế. GPT-4 cũng gặp phải những thách thức về chi phí tính toán, vấn đề đạo đức và an toàn AI, nhưng đã mở ra nhiều cơ hội cho các ứng dụng AI thực tế hơn trong tương lai.
