GPTachtige

GPTachtige verwijst naar een klasse van taalverwerkingsmodellen die functioneel vergelijkbaar zijn met de Generative Pre-trained Transformer (GPT) modellen. Het woord 'GPTachtig' wordt gebruikt om systemen aan te duiden die grotendeels afkomstig zijn uit transformer-architecturen en die zijn getraind op grote hoeveelheden tekst om taal te genereren en te verwerken.

Typisch werken deze modellen door twee fasen: pretraining op algemene taalrepresentaties via predictie van het volgende woord, gevolgd door fine-tuning of instruct-tuning om specifieke taken te verbeteren. Veel GPTachtige systemen maken ook gebruik van reinforcement learning from human feedback (RLHF) of vergelijkbare technieken om de output in lijn te brengen met menselijke voorkeuren.

Toepassingen omvatten chatbots, samenvatten, vertalen, tekstopmaak, codegeneratie en creatieve assistenties. De modellen kunnen op meerdere talen functioneren, afhankelijk van de data. Ze vereisen vaak voorbehandeling van prompts en evaluatie voor betrouwbaarheid en veiligheid.

Beperkingen en risico's zijn onder meer hallucinaties (het genereren van plausibele maar onjuiste feiten), bias in trainingsdata, over- of misbruik voor desinformatie, en zorgen over privacy en copyright. Compute-intensieve training en drift in prestaties over tijd vormen operationele uitdagingen. Transparantie en verantwoord gebruik zijn onderwerp van beleid en regelgeving.

Hoewel de term 'GPTachtig' geen officiële aanduiding is, blijft het een gangbare beschrijving voor moderne generatieve taalmodellen die op transformer-architecturen gebaseerd zijn en op basis van grootschalige data kennis genereren.