Door Leen Liefsoens
Hoe kan kunstmatige intelligentie helpen om de wereld om ons heen beter te begrijpen? Met het taalmodel GPT-3 zet je bestaande kennis van woorden en zinnen in.
Wat is GPT-3?
Kort gezegd is GPT-3 een taalmodel dat op basis van een klein beetje tekst, aangevuld met artificiële intelligentie (AI), de rest van de tekst voorspelt. GPT staat voor generative pre-trained transformer. Een ‘transformer’-model kan erg snel fenomenale hoeveelheden data verwerken. Bovendien kan het leren zonder dat die data vooraf door mensen moeten worden bewerkt, bijvoorbeeld door middel van gelabelde voorbeelden: dit is een kat en dat is een hond. GPT-3 gaat zelf op zoek naar verbanden. Het cijfer in GPT-3 staat voor de versie van het model. De eerste versie had meer dan 1 miljard ‘parameters’, een maat voor de complexiteit van een AI-model. GPT-3 heeft 175 miljard parameters. Met behulp van die parameters gaat het model jouw data ‘begrijpen’, en heeft het vervolgens dus het vermogen om hier zelf iets mee te doen. Zoals teksten genereren of slim zoeken.
Elicit
Elicit is een door GPT-3 aangedreven onderzoeksassistent. Maak een gratis account aan via elicit.org om de tool te gebruiken. Wanneer je een onderzoeksvraag stelt aan Elicit, zal de tool deze direct beantwoorden met behulp van bevindingen uit academische papers. De tool vindt de meest relevante samenvattingen uit een groot aantal onderzoekspapers en past vervolgens GPT-3 toe om de claim (indien aanwezig) te genereren die een paper over je onderzoekvraag maakt. Op de vraag: ‘Wat is het effect van geslacht op studiesucces?’, krijg je het directe antwoord: ‘Vrouwelijke studenten hebben een hoger studiesucces dan mannelijke studenten’, maar ook zijn antwoorden mogelijk als: ‘Vrouwelijke studenten nemen vaker deel aan culturele activiteiten die een positief effect hebben op hun cijfers’.
Het publicatiejaar en het aantal citaties worden standaard per paper weergegeven. Je kunt daarnaast andere velden toevoegen, bijvoorbeeld ‘studietype’ en ‘aantal deelnemers’, de voor jou meest relevante papers als favoriet markeren en om soortgelijke bevindingen/papers vragen. De resultaten kun je exporteren als een bibliografisch databankbestand (.bib) of een kommagescheiden bestand (.csv).
Elicit is nog niet perfect; de tool is natuurlijk afhankelijk van beschikbare informatie en baseert zich nu nog op samenvattingen, maar hij bewijst al in dit vroege ontwikkelingsstadium zijn nut voor onderzoekers. Naast antwoord geven op onderzoeksvragen door middel van onderzoekspapers biedt de tool namelijk nog meer. Zo kan hij je helpen bij het formuleren van je onderzoeksvraag of van zoektermen, genereert hij samenvattingen of beveelt hij statistische technieken aan om je onderzoeksvraag te beantwoorden. Klik rechts bovenin op Tasks om de verschillende mogelijkheden te verkennen. Je kunt zelfs een eigen taak creëren.
Op het YouTube-kanaal van Ought, de ontwikkelaar van Elicit, vind je handige tutorials waarin de mogelijkheden van Elicit worden uitgelegd. Je kunt ook lid worden van het Slack-kanaal van Elicit, waar je in gesprek kunt gaan met andere gebruikers en met de makers, en waar je achtergrondinformatie kunt vinden over de techniek én filosofie achter Elicit (kijk bij Announcements).
OpenAI API
De verschillende taken binnen Elicit bewijzen al dat GPT-3 veel mogelijkheden biedt. OpenAI, het onderzoekslaboratorium achter GPT-3, heeft een application programming interface (API) ontwikkeld waarmee je het model kunt bevragen (openai.com/api/). Op basis van deze API is inmiddels een aantal ontwikkelaars aan de slag gegaan. Via beta.openai.com/examples ontdek je door hen ontwikkelde voorbeeldtoepassingen, en via beta.openai.com kun je als organisatie een account aanmaken om zelf de API te gebruiken. Je krijgt 18 dollar startcredits en je moet aan een aantal voorwaarden voldoen om live te gaan met je eigen op de API gebaseerde toepassing.
Dat Microsoft een licentie heeft genomen om de GPT-3-techniek te integreren in hun diensten mag iets zeggen over de kracht van het model.
Leen Liefsoens is redacteur van IP en senior informatiespecialist bij de bibliotheek van De Haagse Hogeschool.
Deze bijdrage komt uit de papieren IP #4-2022. Het hele nummer kun je hieronder lezen of downloaden.