Исследователи из OpenAI создали алгоритм, который умеет создавать правдоподобные тексты и отвечать на вопросы без спецификации необходимой задачи в процессе обучения.
Об этом сообщает N+1.
Команда из OpenAI под руководством Алека Рэдфорда (Alec Radford) решила создать алгоритм, который бы умел решать множество различных задач по обработке текста без спецификации этих задач при обучении.
Для этого исследователи собрали датасет WebText, который содержит 40 гигабайт текста, взятого с восьми миллионов страниц в интернете.
В отличие от большинства подобных датасетов, для которых берутся тексты с сайта Википедии или же исключительно новостные заметки, в WebText попали самые разные материалы.
Авторы утверждают, что единственная способность их алгоритма, — генерировать новые слова на основании прочитанного.
Сравнительно простое решение задачи автоматической обработки языка позволило ученым создать алгоритм, который может не только дописывать отрывки, представленные людьми, но также и писать эссе на заданные темы и новости на основании заголовков.
У созданного алгоритма есть и свои ограничения. Например, наиболее удачный пример его работы — эссе на тему того, почему переработка мусора — это плохо, получилось убедительным только с 25 попытки, и при этом все равно содержало мелкие ошибки вроде необязательного повтора слов.
Также среди недостатков алгоритма разработчики отметили семантические трудности и быстрые и порой неуместные смены тем.
При этом тексты, которые широко представлены в обучающей выборке (например, новостные заметки) даются алгоритму лучше: правдоподобные образцы он выдает уже со второй попытки.
Также разработчики опробовали алгоритм на других задачах: ответе на случайные вопросы, переводе текста и вопросах на понимание прочитанного.
Несмотря на это, что эффективность алгоритма для этих задач значительно ниже алгоритмов, настроенных на определенные задачи, GPT-2, к примеру, удалось добиться максимальной средней точности при ответе на вопрос в 63,5 процента.
При этом ни один из вопросов и ответ на него не были использованы в обучающей выборке. При этом ему также удалось перевести несколько отдельных слов и ответить на большинство вопросов по прочитанным текстам.
Разработчики считают, что эффективность GPT-2 в выполнении этих задач можно повысить с расширением датасета и увеличением вычислительной мощности компьютеров, который используется для обучения.
Разработчики не выложили программный код обученной модели целиком, опасаясь «недобросовестных использований»: вместо этого они предоставили упрощенную модель для других исследователей, а также описали проделанную работу в препринте.
Читайте также: Искусственный интеллект Google создал уникальную нейронную сеть.
