Sztuczna inteligencja OpenAI może tworzyć streszczenia książek

Firma OpenAI zaprezentowała sztuczną inteligencję, wykorzystującą model językowy GPT-3, która może tworzyć streszczenia książek. Co ważne, mogą to być pozycje o dowolnej długości. Dokonuje tego, streszczając części powieści, a potem tworząc streszczenia tych podsumowań. Nazwano ten proces rekurencyjnym rozkładem zadań.

Nowe zastosowanie modelu językowego GPT-3 może mieć niebagatelne znaczenie w przypadkach, gdy szybko i wydajnie trzeba streścić duże ilości dokumentacji. Może to się sprawdzić nie tylko w bibliotekach czy księgarniach. może być przydatne także w firmach, których procesy i tworzone technologie wymagają szczegółowych i obszernych opisów.

Sztuczna inteligencja OpenAI może tworzyć streszczenia książek i dokumentacji technicznych

Dzięki swojemu nowemu oprogramowaniu wykorzystującemu sztuczną inteligencję i model językowy GPT-3, OpenAI może znacznie ułatwić pracę ludzi w korporacjach, w których analiza dokumentów, dokumentacji oraz tworzenie ich streszczeń zabiera znaczne ilości czasu.

Rekurencyjny rozkład zadań w analizie tekstów pozwala wyłuskać najważniejsze informacje. Zebranie ich razem i ponowna analiza pozwala tworzyć krótkie, treściwe i łatwe w odbiorze podsumowania nawet dużej ilości treści.

Wszelkie księgarnie internetowe, agregatory dokumentów, firmy przetwarzające wiele procesów technologicznych i ich dokumentacji mogą z powodzeniem stosować tego typu narzędzia do ułatwiania życia pracownikom różnych szczebli. Zaoszczędzony czas może być spożytkowany na ważniejsze i wymagające udziału ludzi zadania.

Podsumowanie i streszczenie „Alicji w krainie czarów” oraz „Romeo i Julii”

OpenAI pokazało działanie swojego systemu na kilku znanych pozycjach książkowych. Znalazły się tu między innymi „Alicja w krainie czarów” oraz „Romeo i Julia”. Podsumowania stworzone przez sztuczną inteligencję możecie zobaczyć na poniższych obrazkach.

System został stworzony na bazie analizy książek, które zawierały ponad 100 tys. słów. Potem model ten sprawdzono na 40 najpopularniejszych książkach wydanych w 2020 roku. Podsumowania sprawdzali i oceniali ludzie, którzy także je przeczytali. To pozwoliło dopracować model do oczekiwań czytelników.

Niestety w przypadku niektórych pozycji model się nie sprawdzał. Źle odczytywał kontekst całości lub skupiał się na innych elementach całości, co prowadziło do nieporozumień. Szczególnie miało to miejsce w przypadku treści, z których pewne dane pojawiające się na początku były wyjaśniane dopiero na końcu, jak w przypadku kryminałów. Dlatego model będzie dopracowywany, ale może nie zostać udostępniony publicznie.

Możliwe, że oprogramowanie tego typu lepiej sprawdzi się, gdy zastosowany zostanie do niego model językowy GPT-4.

Źródło: OpenAI