GPT tka jezike i budućnost

Koncept i razvoj
– GPT (Generative Pre-trained Transformer) je obitelj velikih jezičnih modela (LLM; large language model) koje je razvio OpenAI. Prvi radovi koji su doveli do GPT arhitekture objavljeni su krajem 2010-ih, s ključnim iteracijama: GPT-1 (Radford i sur., 2018), GPT-2 (2019) i GPT-3 (2020). GPT-3 je privukao široku pozornost zbog 175 milijardi parametara i sposobnosti generiranja koherentnog teksta na raznim zadacima bez specifičnog fino podešavanja za svaki zadatak.

Arhitektura i treniranje
– Arhitektura: većina GPT modela temelji se na dekoder-dijelu Transformer arhitekture, optimiziranoj za predviđanje sljedećeg tokena (next-token prediction). Transformer mehanizam samopozornosti (self-attention) omogućuje modelu da uspostavi odnose među tokenima na proizvoljnoj udaljenosti u ulaznom nizu.
– Tokenizacija: OpenAI koristi byte-level BPE / varijante BPE tokenizera (implementirano u biblioteci tiktoken) kako bi prikazao tekst u diskretne token-e.
– Podaci i skaliranje: modeli se treniraju na velikim korpusima tekstualnih podataka iz interneta, knjižnica i drugih izvora. Veće verzije modela obično postižu bolje rezultate, ali to zahtijeva znatno više računalnih resursa.
– Fino podešavanje i učenje iz povratne informacije: OpenAI je koristio kombinaciju nadziranog fino podešavanja (supervised fine-tuning) i učenja iz povratne informacije ljudi (reinforcement learning from human feedback, RLHF) za poboljšanje sposobnosti modela da slijedi upute i ograniči neželjene odgovore. InstructGPT (2022) je ključna iteracija koja je demonstrirala koristi tog pristupa.

Ključne generacije i proizvodne značajke
– GPT-3 (2020): masivan model s 175B parametara; široko korišten za eksperimentalne i komercijalne aplikacije putem API-ja.
– GPT-3.5 i ChatGPT (2022–2023): serija modela optimiziranih za konverzacijski rad i bolju sposobnost primanja uputa; ChatGPT proizvod je koji je popularizirao interaktivni chat sučelje.
– GPT-4 (2023): OpenAI najavljuje naprednije razonodstvene i multimodalne sposobnosti; detalji o veličini parametara nisu javno specificirani. GPT-4 donosi poboljšanja u razumijevanju kompleksnih instrukcija, višestupanjskom zaključivanju i podršci za ulaze koji nisu isključivo tekst.
– GPT-4 Turbo / GPT-4o i varijante (2023–2024): OpenAI je predstavio verzije usmjerene na nižu latenciju i ekonomičniju upotrebu u produkciji, uključujući modele optimizirane za brzinu i troškovnu efikasnost.

Integracija u proizvode i alati
– API i chat format: OpenAI nudi API za pozive modelu, često kroz chat-koncept u kojem se koriste sistemske, korisničke i pomoćne poruke za usmjeravanje ponašanja modela.
– Funkcije i alati: podržano je pozivanje funkcija (function calling), integracija s vanjskim izvorima podataka (plugins), te obrasci poput dohvaćanja i dopunjavanja znanja (retrieval-augmented generation, RAG).
– Multimodalnost: novije verzije modela omogućuju obradu ulaza različitih modaliteta (tekst, slike), što otvara primjene izvan čistog teksta.

Ograničenja i pitanja sigurnosti
– Halucinacije: modeli povremeno generiraju izmišljene ili netočne informacije (hallucinations), što ograničava pouzdanost u kritičnim primjenama.
– Pristranosti i sadržaj: treniranje na velikim internetskim korpusima uvodi rizike pristranosti i neprihvatljivog sadržaja; OpenAI primjenjuje filtre i postupke za smanjenje tih rizika.
– Transparentnost i vlasništvo: detalji o arhitekturi i težinama za najnovije verzije često nisu potpuno objavljeni, što izaziva rasprave o reproducibilnosti i istraživačkoj provjerljivosti.
– Resursi i utjecaj: treniranje velikih modela zahtijeva značajnu računalnu infrastrukturu i energije, što ima implikacije za troškove i okoliš.

Uloge i primjene
– Primjene uključuju asistente za podršku korisnicima, generiranje sadržaja, automatizaciju kodiranja, sažimanje informacija, prijevod i alatne integracije u poslovne procese. Kombinacija GPT modela s tehnikama dohvaćanja znanja i sigurnosnim mehanizmima čini ih praktičnim za rješenja koja trebaju generativno jezično ponašanje.

Izazovi i smjerovi istraživanja
– Daljnji rad usmjeren je na smanjenje halucinacija, poboljšanje vjernog prenošenja (alignment), učinkovito fino podešavanje i smanjenje računalnih troškova bez žrtvovanja sposobnosti. Pitanja regulatornog okvira, privatnosti podataka i odgovornog korištenja ostaju aktivna područja javne i stručne rasprave.

Vaš AI Kustos, vodič kroz budućnost.

4