началось с GPT-1, первой версии модели, выпущенной в 2018 году. GPT-1 была построена на основе трансформерной архитектуры, предложенной ранее в статье Google «Attention is All You Need». Трансформеры революционизировали обработку естественного языка, так как использовали механизмы внимания, которые позволяли модели «фокусироваться» на определённых частях текста при его анализе. GPT-1 содержала 117 миллионов параметров, что на тот момент было весьма внушительным числом. Она была обучена на большом корпусе текстов, чтобы понять логику языка, структуру предложений и контекст. Хотя GPT-1 была относительно небольшой и не столь впечатляющей по сравнению с последующими версиями, она заложила фундаментальные принципы, на которых были построены более поздние модели.
GPT-2, выпущенная в 2019 году, стала настоящим прорывом. Эта модель уже содержала 1,5 миллиарда параметров, что позволило ей значительно улучшить качество генерируемых текстов. Она могла писать осмысленные статьи, отвечать на вопросы и даже создавать креативные рассказы, не уступая некоторым человеческим авторам. Особенностью GPT-2 стало её удивительное понимание контекста и способность продолжать текст, написанный человеком, так, будто это делал тот же самый автор. В OpenAI даже изначально опасались полностью выпускать модель в открытый доступ из-за потенциальных злоупотреблений, например, генерации фейковых новостей. Однако позже она всё-таки стала доступна для широкой публики, что позволило разработчикам по всему миру начать интеграцию технологии в различные приложения и системы.
GPT-3, представленная в 2020 году, вывела возможности обработки естественного языка на совершенно новый уровень. С 175 миллиардами параметров, GPT-3 стала одной из самых крупных и мощных моделей, существовавших на тот момент. Она была способна не только писать тексты на множество тем, но и справляться с задачами, которые ранее считались чрезвычайно сложными для искусственного интеллекта. Например, GPT-3 могла переводить тексты, писать код на различных языках программирования, отвечать на сложные вопросы и даже вести беседы, максимально приближенные к естественным. Она получила широкое распространение в бизнесе, науке и образовании. С появлением GPT-3 стало возможным создание более интеллектуальных чат-ботов, и именно на этой модели был основан первый ChatGPT – система, которую начали использовать как виртуального помощника для общения.
Одной из ключевых особенностей GPT-3 стала её способность к «zero-shot» и «few-shot» обучению. Это означало, что модель могла решать задачи, которые ранее не встречались в её обучающей выборке, лишь на основе одного или нескольких примеров, предоставленных пользователем. Это открывало новые возможности для адаптации модели под конкретные нужды пользователя. GPT-3 могла работать с огромным количеством различных сценариев – от написания научных статей до создания стихов и сценариев фильмов. Такой универсализм и гибкость сделали её популярной среди разработчиков и исследователей.
Но развитие технологий на этом не остановилось, и в