ПРИНЦИП РАБОТЫ И ПРОБЛЕМЫ «GENERATIVE PRE-TRAINED TRANSFORMER ARTIFICIAL INTELLIGENCE»

Зонова Д.Ю.

Зонова Дарья Юрьевна - студент бакалавриата,

кафедра САПР, факультет компьютерных технологий и информатики,

Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет «ЛЭТИ»,

г. Санкт-Петербург

Аннотация: генеративный, предварительно обученный, искусственный интеллект (Chat- GPT) завоевал значительный интерес и внимание с момента своего запуска в ноябре 2022 года. Он показал впечатляющие результаты в различных областях, однако проблемы, связанные с предубеждениями и недоверием, сохраняются. В этой работе рассматривается архитектура и принцип работы генеративного ИИ. Главной целью является: раскрыть потенциал ChatGPT в решении реальных задач, а также определить потенциальные направления будущих исследований ChatGPT, предлагая решения текущих проблем. Полностью используя функционал ChatGPT, мы можем раскрыть его возможности в различных областях, что приведет к прогрессу в области разговорного искусственного интеллекта и модернизации общества.

Ключевые слова: ChatGPT, архитектурf «Transformer», кодер-декодер, BPE (Byte Pair Encoding), авторские права, обучающие данные.

THE PRINCIPLE OF OPERATION AND PROBLEMS of "Generative Pre-Trained Transformer artificial intelligence"

Zonova D.Yu.

Zonova Darya Yuryevna, undergraduate student,

DEPARTMENT OF CAD, FACULTY OF COMPUTER TECHNOLOGY AND INFORMATICS,

ST. PETERSBURG STATE ELECTROTECHNICAL UNIVERSITY "LETI",

ST. PETERSBURG

Abstract: generative, pre-trained, artificial intelligence (Chat-GPT) has gained considerable interest and attention since its launch in November 2022. He has shown impressive results in various fields, but the problems associated with prejudice and distrust persist. This paper examines the architecture and the principle of operation of generative AI. The main goal is: to unlock the potential of ChatGPT in solving real problems, as well as to identify potential areas for future ChatGPT research, offering solutions to current problems. Fully using the ChatGPT functionality, we can unlock its capabilities in various fields, which will lead to progress in the field of conversational artificial intelligence and modernization of society.

Keywords: ChatGPT, architecture "Transformer", encoder-decoder, BPE (Byte Pair Encoding), copyright, training data.

Список литературы / References

Abdel-Messih M.S., Kamel Boulos M.N. - «ChatGPT in clinical toxicology».
Agathokleous E., Saitanis C.J., Fang C., Yu Z. «Use of chat GPT: What does it mean for biology and environmental science? ».
«Potential Use of Chat GPT in Global Warming» Som S. Biswas.
«How Chat GPT Can Transform Autodidactic Experiences and Open Education?» Mehmet Firat.
[Электронный ресурс]. Режим доступа: https://openai.com/ (дата обращения: 30.07.2023).

Ссылка для цитирования данной статьи

Тип лицензии на данную статью – CC BY 4.0. Это значит, что Вы можете свободно цитировать данную статью на любом носителе и в любом формате при указании авторства.

Зонова Д.Ю. ПРИНЦИП РАБОТЫ И ПРОБЛЕМЫ «GENERATIVE PRE-TRAINED TRANSFORMER ARTIFICIAL INTELLIGENCE»// Вестник науки и образования №8 (139), 2023 [Электронный ресурс].

Метки: принцип • работы • проблемы • «generative • trained • transformer • artificial • intelligence»