История развития ChatGPT

ChatGPT — мощная модель искусственного интеллекта (далее «ИИ»), разработанная компанией OpenAI. Модель произвела революцию в понимании и генерации текстов на естественном языке.

ChatGPT показал, что ИИ может не только обрабатывать естественный язык, генерировать осмысленный текст, поддерживать диалоги и отвечать на вопросы, но и анализировать данные, писать и редактировать программный код, переводить тексты, создавать резюме и статьи, помогать в обучении, выполнять креативные задачи, адаптироваться к стилю пользователя, интегрироваться в приложения через API, автоматизировать бизнес-процессы и работать в качестве виртуального ассистента.

Всего за пару месяцев у него появилось 100 миллионов пользователей — ChatGPT вызвал бум развития ИИ и стал одной из самых обсуждаемых технологических новинок.

Кто стоит за ChatGPT

Разработкой и развитием ChatGPT занимается OpenAI — одна из ведущих исследовательских компаний в области ИИ. Она была основана в 2015 году Сэмом Альтманом, Илоном Маском, Ридом Хоффманом и другими видными представителями Кремниевой долины, с целью представить широкой публике доступ к средствам, которые помогут обществу найти путь к созданию полноценного искусственного интеллекта.

С самого начала OpenAI привлекала лучших специалистов в области машинного обучения и вкладывала огромные средства в фундаментальные исследования. Компания быстро стала одним из главных центров инноваций в сфере ИИ, наряду с такими гигантами, как Google и Meta.

Ключевую роль в успехе OpenAI сыграла команда талантливых инженеров и исследователей, трудившихся над созданием прорывных языковых моделей. Среди них такие эксперты, как Илья Суцкевер (главный научный сотрудник), Джон Шульман (соучредитель и руководитель отдела исследований), Алек Рэдфорд (старший научный сотрудник) и многие другие.

Именно их усилиями были разработаны модели GPT, которые легли в основу ChatGPT и предопределили революцию в области диалоговых систем. А сам ChatGPT стал возможен благодаря огромным инвестициям в инфраструктуру обучения ИИ, в том числе партнерству OpenAI с Microsoft.

Сегодня OpenAI является одним из лидеров гонки за созданием ИИ общего назначения (Artificial General Intelligence, AGI) — искусственного интеллекта, способного не только выполнять конкретные задачи, но и адаптироваться к новым условиям, обучаться без строгих ограничений, понимать мир в широком контексте и принимать самостоятельные решения на уровне, сопоставимом с человеческим разумом.

По данным на 2023 год компания OpenAI оценивается в $29 млрд и привлекает всё больше внимания инвесторов и широкой публики. И хотя Илон Маск уже покинул совет директоров, его идея развития безопасного ИИ на благо человечества по-прежнему лежит в основе миссии OpenAI.

Этапы развития ChatGPT

История ChatGPT прошла через несколько ключевых вех: GPT-1, GPT-2, GPT-3/GPT-3.5 и GPT-4. Каждая из них символизировала значительный прорыв в возможностях языковых моделей.

 

GPT-1

История ChatGPT началась в 2018 году с разработки языковой модели GPT-1 (Generative Pre-trained Transformer). Это была первая крупномасштабная модель от OpenAI, обученная на массиве из 5 книг и статей общим объемом 40 Гб.

GPT-1 использовала архитектуру трансформеров, позволяющую анализировать контекст и извлекать смысл из последовательностей слов. Модель училась предсказывать следующее слово на основе предыдущих, что позволило ей генерировать вполне осмысленный текст.

Но всё же возможности GPT-1 были ограничены. Она могла выдавать простые ответы на вопросы и завершать предложения, но для связного диалога и решения комплексных задач ей не хватало интеллекта. 

Максимальная длина генерируемого текста составляла всего 1 024 токена. Напомним, что токен — это минимальная единица текста, используемая моделью для обработки. Он может представлять собой слово, часть слова или даже отдельный символ, в зависимости от языка и структуры текста. В среднем 1 024 токена — это примерно 750 слов на английском языке и 600–700 слов на русском, так как русские слова в среднем длиннее и требуют больше токенов для представления.

 

GPT-2

Революционный скачок произошел в 2019 году с появлением GPT-2. Модель научилась создавать гораздо более связные и естественные тексты — всё благодаря увеличению объема обучающих данных до 40 Гб и числа параметров до 1.5 миллиарда.

GPT-2 могла писать длинные статьи, рассказы и даже стихи, которые трудно отличить от написанных человеком. При этом она улавливала тонкости стиля, контекста и тематики, заданные первоначальным фрагментом текста.

Однако, для полноценного диалога, возможностей GPT-2 еще не хватало. Она обрабатывала контекст ограниченной длины (до 1 024 токенов) и иногда забывала детали из предыдущих реплик. Но именно GPT-2 вплотную приблизила нас к созданию ИИ, способного поддерживать осмысленную беседу.

 

GPT-3, GPT-3.5 и рождение ChatGPT

В июне 2020 года OpenAI представила миру GPT-3 — на тот момент крупнейшую и наиболее продвинутую языковую модель. Она была обучена на беспрецедентном объеме текстовых данных (570 Гб) и содержала 175 миллиардов параметров — это в 100 раз больше, чем GPT-2!

Этот гигантский скачок в «количестве интеллекта» позволил GPT-3 выйти на новый уровень. Модель показала поразительные способности к пониманию и генерации связного текста на любую тематику — от написания кода и научных статей до философских рассуждений и творческих историй. При этом GPT-3 требовалось лишь несколько примеров или инструкций на естественном языке, чтобы решить совершенно новую задачу.

Но и это было только начало. Команда OpenAI продолжала обучать и совершенствовать GPT-3, пробуя различные техники предобучения, дообучения и затачивания модели под конкретные задачи. Одним из результатов таких экспериментов стала модель GPT-3.5 — упрощенная версия GPT-3, которая лучше подходит для общения в диалогах.

И вот, 30 ноября 2022 года мир увидел ChatGPT — чат-бота на базе GPT-3.5, способного вести практически неотличимую от человеческой беседу. Он запоминал сказанное ранее, учитывал контекст, отвечал на уточняющие вопросы, а главное — выдавал осмысленные и развернутые ответы, а не наборы шаблонных фраз.

Возможности ChatGPT поражали воображение. С ним можно было обсудить последние новости, попросить помощи с написанием кода, подготовкой документа или составлением плана, поиграть в игры и просто поболтать о жизни. И со всеми этими задачами ИИ справлялся достойно.

Конечно, ChatGPT не лишен недостатков. Он может ошибаться и некорректно интерпретировать информацию. Иногда модель «галлюцинирует» — это означает, что она генерирует факты, которые звучат правдоподобно, но на самом деле не соответствуют реальности. В некоторых случаях ChatGPT даже выдает полностью вымышленные данные или делает необоснованные выводы.
Приведем пример: представьте, что вы задаете модели вопрос о том, кто изобрел электрическую лампочку, и она уверенно отвечает, что это был Александр Белл. Хотя ответ звучит правдоподобно, он неверен, потому что лампочку на самом деле изобрел Томас Эдисон. Такое искажение фактов и называется «галлюцинацией» модели ИИ, когда она генерирует ответ, который выглядит правдоподобно, но не соответствует действительности. Но даже несмотря на эти минусы, для своего уровня развития, это просто фантастический результат.

Стоит отметить, что первая версия ChatGPT была бесплатной и доступной каждому желающему. Такой подход позволил OpenAI получить огромное количество реальных разговоров для дальнейшего обучения модели. К февралю 2023 аудитория ChatGPT превысила 100 миллионов пользователей, сделав его самым быстрорастущим потребительским приложением в истории.

 

GPT-4

Но и это был не предел. Уже 14 марта 2023 OpenAI анонсировала GPT-4 — новое поколение языковых моделей, которое значительно превосходило предшественников. И хотя технические детали GPT-4 не разглашались, ее возможности впечатляли.

По заявлениям OpenAI, GPT-4 показала человеческий уровень производительности в целом ряде профессиональных и академических тестов. Она набрала высокие баллы в симуляторе адвокатского экзамена, тесте на аналитическое мышление LSAT, экзаменах AP по биологии, химии, экономике и другим предметам.

Но главное — GPT-4 стала мультимодальной, то есть научилась работать не только с текстом, но и с изображениями. Она может анализировать визуальную информацию, отвечать на вопросы по картинкам и даже давать рекомендации по их улучшению. Это открывает совершенно новые горизонты применения ИИ.

С выходом GPT-4 обновилась и платная версия ChatGPT Plus. Теперь пользователи могут за $20 в месяц получить доступ к самой мощной языковой модели, гарантированный доступ даже в пиковые часы и приоритет в использовании новых возможностей. А разработчики уже внедряют GPT-4 в свои приложения через API.

Тем не менее, несмотря на значительный прогресс, ChatGPT и подобные модели остаются лишь узкоспециализированными системами. До полноценного ИИ общего назначения (Artificial General Intelligence, AGI) нам ещё далеко. Но не исключено, что с такой скоростью развития технологий через 5-6 лет ChatGPT и ему подобные нейросети будут помогать нам буквально во всех сферах жизни.

Другие популярные проекты OpenAI

ChatGPT — далеко не единственное революционное творение OpenAI. Компания известна целым рядом проектов на стыке исследований и практического применения ИИ.

И это только верхушка айсберга. В недрах OpenAI постоянно рождаются новые идеи о технологиях, которые в будущем могут перевернуть наше представление об искусственном интеллекте. Компания не боится экспериментировать, брать на себя риски и устанавливать высокую планку в индустрии. И судя по успехам GPT и ChatGPT — этот подход полностью себя оправдывает.

Будущее ChatGPT и языковых моделей

В ближайшие годы развитие языковых моделей, таких как ChatGPT, будет определяться несколькими ключевыми тенденциями. Если текущий темп исследований сохранится, ИИ станет не только более точным и надежным, но и значительно расширит границы своего применения:

1. Увеличится глубина понимания контекста. Уже сейчас модели могут поддерживать диалог, но пока их способность к логическим рассуждениям и анализу сложных тем ограничена. В будущем они смогут не только запоминать детали длительных разговоров, но и делать более осмысленные выводы, сопоставляя факты из различных источников. Разовьется мультимодальность. Сейчас ИИ уже умеет обрабатывать текст и изображения, но со временем он сможет полноценно работать с видео, звуком и даже трехмерными объектами. Это откроет новые возможности в образовании, науке и творческих индустриях.
2. Разовьется мультимодальность. Сейчас ИИ уже умеет обрабатывать текст и изображения, но со временем он сможет полноценно работать с видео, звуком и даже трехмерными объектами. Это откроет новые возможности в образовании, науке и творческих индустриях.

В будущем компактные версии языковых моделей сделают технологии ИИ доступными для использования без постоянного интернет-соединения. Это упростит интеграцию ИИ в устройства и программные продукты, повысит уровень конфиденциальности данных.

Также, если темпы регулирования отрасли ускорятся, можно ожидать более жестких требований к прозрачности работы ИИ. Скорее всего, компании будут обязаны объяснять, как принимаются те или иные решения, а также разрабатывать механизмы контроля, минимизирующие предвзятость алгоритмов.

Если тренд на персонализацию сохранится, появятся ИИ-ассистенты нового поколения. Они не просто будут отвечать на вопросы, а смогут инициировать действия, анализировать повседневные задачи пользователя и помогать в принятии решений. Такой ИИ будет интегрирован в рабочие процессы, автоматизируя рутину.

Но уже сейчас есть вариант испытать возможности ИИ-ассистентов и попробовать в применении разные модели генеративного ИИ с помощью платформы Jay Copilot. Сервис предлагает доступ к таким передовым моделям, как Claude, GPT-4, DALL-E, Stable Diffusion, и многим другим. Это особенно актуально в условиях, когда сервисы OpenAI могут быть недоступны напрямую из некоторых стран.