Hvordan fungerer ChatGPT?

ChatGPT har over 200 millioner brugere, men de fleste brugere forstår ikke, hvordan ChatGPT fungerer.

I sin kerne er ChatGPT afhængig af komplekse algoritmer og massive datasæt for at forstå og generere menneskeligt sprog. Disse algoritmer, i bund og grund sæt af regler og beregninger, giver systemet mulighed for at analysere tekst, identificere mønstre i sproget og forudsige de mest sandsynlige ord at følge i en given kontekst.

Hvis det lyder forvirrende, er det okay, for det er det, denne artikel er til for.

Vi vil udforske GPT-arkitekturen, naturlig sprogbehandling og AI træningsproces, så du tydeligt kan forstå ChatGPT til sidst.

Hvad er ChatGPT ?

ChatGPT er et betydeligt spring inden for nyttig kunstig intelligens og gør en reel forskel i snesevis af brancher.

1. Oversigt over ChatGPT

OpenAI ChatGPT -rammen er en samtalebaseret AI model, der er designet til at deltage i naturligt klingende samtaler med brugere. Det betyder, at den kan besvare dine spørgsmål og skabe forskellige slags kreative tekstformater, såsom digte, kode, manuskripter, musikstykker, e-mail, breve osv.

Dens evne til at forstå kontekst og generere relevante svar gør den til et alsidigt værktøj til en lang række opgaver.

2. Udvikling af GPT-modeller

Den ChatGPT model er resultatet af mange års forskning og udvikling af OpenAI, der bygger på en række stadig mere kraftfulde sprogmodeller kendt som GPT (Generative Pre-trained Transformer).

GPT-1 (2018)

GPT-1, der blev introduceret i 2018, blev trænet på BooksCorpus-datasættet, der omfatter over 7.000 unikke bøger. Denne model, med 117 millioner parametre, etablerede præ-træning og finjusteringsparadigmet, hvor en model først trænes på et massivt datasæt og derefter finjusteres til specifikke downstream-opgaver.

GPT-2 (2019)

Udgivet i 2019 skalerede GPT-2 modelstørrelsen betydeligt op til 1,5 milliarder parametre og blev trænet på et meget større og mere forskelligartet datasæt kendt som WebText, skrabet fra millioner af websteder. Denne stigning i skala førte til betydelige forbedringer i tekstgenereringens flydende og sammenhæng.

GPT-3 (2020)

GPT-3, der blev lanceret i 2020, repræsenterede et monumentalt spring fremad og skalerede op til svimlende 175 milliarder parametre. Denne massive stigning i skala sammen med træning på et endnu større datasæt, der omfatter Common Crawl, WebText2, Books1 og Books2, resulterede i en dramatisk forbedring af ydeevnen på tværs af en lang række naturlige sprogopgaver.

Denne GPT-model startede den AI hype og fik over 1 million brugere på kun 6 dage efter lanceringen. Dette startede den "AI revolution", som vi stadig oplever i dag.

GPT-4 (2023)

GPT-4, udgivet i 2023, repræsenterer den nuværende state-of-the-art i GPT-serien. Vigtige forbedringer omfatter forbedrede ræsonnementsevner, forbedret faktuel nøjagtighed, bedre kontrol over outputstil og tone og evnen til at håndtere multimodale input (tekst og billeder).

Kernen i ChatGPT : Natural Language Processing (NLP )

Natural Language Processing (NLP ) er nøglen bag ChatGPT . Det var det, der gjorde det muligt for computere at behandle ord og forstå "kontekst", og i sidste ende det, der gjorde ChatGPT nyttigt for professionelt arbejde.

1. Hvad er NLP ?

ChatGPT Natural Language Processing (NLP ) er en gren af kunstig intelligens, der gør det muligt for computere at forstå, fortolke og generere menneskeligt sprog. Det er ansvarligt for at forbinde menneskelig kommunikation og computerforståelse, hvilket gør det muligt for maskiner at udlede "mening" fra tekst. Lige nu er NLP overalt omkring os i hverdagens applikationer:

• Chatbots: Kundeservicerobotter, der besvarer spørgsmål og yder support.
• Søgemaskiner: Analyse af søgeforespørgsler for at give relevante resultater.
• Stemmeassistenter (Siri, Alexa, Google Assistant ): Forstå stemmekommandoer og give talte svar.
• Spamfiltre: Identificering af uønskede e-mails baseret på sprogmønstre.
• Maskinoversættelse: Oversættelse af tekst fra et sprog til et andet.

2. NLP teknikker, der anvendes af ChatGPT

ChatGPT bruger vigtige NLP teknikker til at generere relevante svar:

• Tokenisering: Opdeler tekst i mindre enheder kaldet "tokens" (ord, sætninger eller underordsenheder). For eksempel bliver "Jeg elsker at lære om NLP" til: "Jeg", "elsker", "lærer", "om" og "NLP". Dette hjælper modellen med at analysere individuelle komponenter og deres relationer
• Sentiment analyse: Bestemmer den følelsesmæssige tone (positiv, negativ eller neutral) i teksten. Dette hjælper ChatGPT med at forstå brugerens hensigt og reagere hensigtsmæssigt (f.eks. tilbyde løsninger eller undskylde til en frustreret bruger).
• Tekstforudsigelse (sprogmodellering): Analyserer store mængder tekstdata for at lære statistiske sandsynligheder for ordsekvenser. Hvis ChatGPT bliver spurgt, forudsiger det mest sandsynlige næste ord, hvilket genererer en sammenhængende sekvens. Denne mønstergenkendelse, selvom den er kraftfuld, er ikke sand "tænkning" eller "logik" i menneskelig forstand.

GPT-arkitekturen: Sådan fungerer sprogmodeller som ChatGPT

ChatGPT's evne til at generere menneskelignende tekst kommer fra dens unikke arkitektur. Dette afsnit er et dybere dyk ned i forklaringen af GPT-arkitekturen, og hvordan den fungerer og fungerer til at generere svar.

1. Forståelse af neurale netværk

ChatGPT er drevet af neurale netværk, som er beregningsmodeller inspireret af den menneskelige hjerne. Ligesom neuroner i vores hjerner forbinder og transmitterer signaler, består kunstige neurale netværk af sammenkoblede knudepunkter (eller "neuroner") organiseret i lag. Disse netværk lærer ved at behandle data og justere styrken af forbindelser mellem noder for at forbedre deres evne til at genkende mønstre og lave forudsigelser.

2. Transformer arkitektur

Den ChatGPT neurale netværksstruktur er baseret på en bestemt type arkitektur kaldet "transformeren". I modsætning til tidligere sekvens-til-sekvens-modeller, der behandlede data sekventielt, kan transformere behandle hele inputsekvenser samtidigt, hvilket giver mulighed for betydeligt hurtigere træning.

3. Træning ChatGPT med store datasæt

ChatGPT er trænet på massive mængder tekst og kode fra internettet. Denne "fortræning" lærer den det grundlæggende i sprog. Derefter finjusterer "finjustering" af specifikke datasæt og eksempler dens svar for bedre samtaleflow og kontekst. Denne finjustering bruger overvåget læring og forstærkende læring fra menneskelig feedback.

4. Tokenisering og kontekstforståelse

ChatGPT opdeler tekst i tokens – individuelle ord, dele af ord eller endda tegnsætningstegn. Denne proces, kaldet tokenisering, gør det muligt for modellen at behandle tekst numerisk.

Magien sker, når disse tokens føres ind i transformernetværket, som bruger "opmærksomhedsmekanismer" til at afveje vigtigheden af forskellige ord i inputtet. Det betyder, at modellen ikke kun behandler hvert token isoleret; den overvejer forholdet mellem dem.

Denne indbyrdes forbundethed af tokens, der lettes af opmærksomhed, er, hvordan ChatGPT "husker" tidligere dele af en samtale. Ved at tage højde for konteksten for hele dialogen genererer modellen svar, der er relevante for den igangværende diskussion, ikke kun det sidste input.

Nøglefunktioner i ChatGPT's funktionalitet

Der er et par nøglefunktioner, der gør ChatGPT fra blot en AI forskningsmodel til et AI værktøj, som alle kan bruge til at lave indhold.

1. Generering af kontekstuelt relevante svar

ChatGPT kan generere kontekstuelt relevante svar. Dette gør det muligt for modellen at opretholde en følelse af kontinuitet og generere svar, der er logisk forbundet med den forudgående dialog.

Evnen til at producere indhold og samtidig bevare konteksten er uvurderlig for organisationer. Overvej disse applikationer:

• Kundeservice: En chatbot kan huske tidligere kundeinteraktioner, yde personlig og effektiv support og reducere kundefrustration.
• Oprettelse af indhold: Når der genereres længere indhold, kan modellen opretholde tematisk konsistens og undgå modsætninger, hvilket resulterer i output af højere kvalitet.
• Analyse af data: I interaktive dataanalysescenarier kan modellen huske tidligere forespørgsler, hvilket muliggør mere nuanceret og iterativ udforskning af data.

2. Flersprogede muligheder

ChatGPT's træning på massive flersprogede datasæt gør det muligt at forstå og generere tekst på over 100 sprog. Dette går ud over simpel oversættelse, hvilket gør det muligt for modellen at generere kreative tekstformater, besvare spørgsmål og deltage i samtaler på forskellige sprog.

Denne flersprogede funktion giver betydelige fordele for at nå ud til et bredere publikum:

• Global rækkevidde: Virksomheder kan kommunikere med kunder på deres modersmål og udvide deres markedsrækkevidde.
• SEO optimering: Generering af indhold på flere sprog kan forbedre søgemaskinernes synlighed i forskellige regioner og skabe organisk trafik fra forskellige kilder.
• Tværkulturel kommunikation: Fremme af kommunikation og forståelse mellem personer, der taler forskellige sprog.

3. Begrænsninger og udfordringer

På trods af sine muligheder er ChatGPT ikke uden begrænsninger:

• Faktuelle unøjagtigheder (hallucinationer): Modellen er trænet til at generere plausibel tekst, ikke nødvendigvis faktuelt korrekt tekst. Dette kan føre til "hallucinationer", hvor modellen genererer forkert eller opdigtet information, der lyder overbevisende.
• Forstærkning af bias: Hvis træningsdataene indeholder skævheder, kan modellen forstærke dem i sine output. Dette er en væsentlig bekymring, som OpenAI aktivt adresserer.

Brugerne har tilpasset sig disse udfordringer på flere måder:

• Faktatjek: Brugere verificerer ofte oplysninger genereret af ChatGPT, især til kritiske applikationer.
• Hurtig teknik: Omhyggeligt udformede prompter kan guide modellen mod mere præcise og relevante svar.
• Iterativ forfining: Brugere forfiner ofte modellens output gennem flere prompter og feedback-loops.

Anvendelser af ChatGPT i den virkelige verden

ChatGPT's alsidighed har ført til dens hurtige vedtagelse på tværs af forskellige sektorer, hvilket har ændret den måde, hvorpå virksomheder fungerer, og enkeltpersoner interagerer med teknologi. Dette afsnit udforsker nogle vigtige applikationer i den virkelige verden.

1. Oprettelse af indhold

ChatGPT bruges overalt i indholdsskabelsesrummet og arbejder ud over simpel tekstgenerering for at påvirke indholdsstrategi og arbejdsgange. Her er en opdeling efter niche:

• Blogging og artikelskrivning : ChatGPT hjælper forfattere ved at generere udkast, overvinde skriveblokering og give nye perspektiver. Det hjælper også med søgeordsforskning, indholdsskitsering og genbrug af indhold.
• Social Media Management : ChatGPT skaber indhold på sociale medier, tilpasser det til forskellige platforme og analyserer sociale samtaler ved hjælp af AI -drevne lytteværktøjer.
• E-mailmarketing og personalisering : ChatGPT genererer personlige e-mail-sekvenser, emnelinjer og produktbeskrivelser, hvilket forbedrer åbnings- og klikrater.

2. Kundeservice

ChatGPT revolutionerer kundesupport ved at gøre det muligt for virksomheder at yde øjeblikkelig og personlig assistance i stor skala. AI -drevne chatbots kan håndtere en stor mængde kundeforespørgsler samtidigt, hvilket reducerer ventetider og forbedrer kundetilfredsheden. Disse chatrobotter kan:

• Besvar ofte stillede spørgsmål: Giver hurtige og konsekvente svar på almindelige kundeforespørgsler.
• Fejlfinding af grundlæggende problemer: Vejledning af kunder gennem enkle fejlfindingstrin og løsning af problemer uden menneskelig indgriben.
• Eskaler komplekse problemer: Identificering af komplekse problemer, der kræver menneskelig indgriben, og problemfri overførsel af samtalen til en menneskelig helpdesk-medarbejder sammen med den fulde samtalehistorik.

Denne integration af AI i kundeservicearbejdsgange gør det muligt for menneskelige agenter at fokusere på mere komplekse og krævende sager, hvilket forbedrer den overordnede effektivitet og kundeoplevelsen.

3. Uddannelse og læring

ChatGPT er et effektivt værktøj inden for uddannelse, der tilbyder personlige læringsoplevelser og støtter både studerende og undervisere.

• Personlig vejledning: ChatGPT kan give personlige forklaringer på komplekse begreber og tilpasse sin undervisningsstil til den enkelte elevs behov.
• Generering af øvelsesspørgsmål og quizzer: Undervisere kan bruge ChatGPT til at oprette øvelsesmaterialer og vurderinger.
• Bistand til forskning: Studerende kan bruge ChatGPT til at udforske forskellige perspektiver på et emne, indsamle information og endda generere konturer til forskningsartikler.

Det er dog afgørende at understrege, at ChatGPT skal bruges som et værktøj til at forbedre læring, ikke erstatte kritisk engagement med materialet.

4. Forbedringer af tilgængelighed

Selv om ChatGPT i sig selv ikke er et tilgængelighedsværktøj, bruges GPT-modellen som den primære AI model for andre AI tilgængelighedsværktøjer. Det er sådan, "ChatGPT -drevne" AI værktøjer fungerer, og her er nogle eksempler:

• Forbedret tekst-til-tale og tale-til-tekst:Transkriptor platform bruger AI til at levere meget nøjagtige transskriptioner af møder og samtaler for at gøre gennemgang let, især for hørehæmmede.
• AI -drevet kommunikationsassistance: Mens de stadig er under udvikling, har projekter som Googles Project Relate (som bruger en lignende ChatGPT maskinlæringsmodel) til formål at hjælpe brugere med talehandicap.
• Forbedret undertekstning og oversættelse: Videokonferenceplatforme som Zoom og Microsoft Teams integrerer AI -drevne undertekst- og oversættelsesfunktioner for at give mere præcise undertekster i realtid.

Sådan forenkler Eskritor ChatGPT for brugerne

ChatGPT er en generel AI . Hvis du skriver indhold, er specialiserede værktøjer som Eskritor en mere fokuseret og brugervenlig oplevelse.

Sådan forenkler Eskritor ChatGPT for brugerne på tre vigtige måder:

Brugervenlige grænseflader

I stedet for komplekse prompter tilbyder Eskritor enkle grænseflader. Brugerne indtaster blot et emne, og Eskritor håndterer de tekniske detaljer, hvilket gør det tilgængeligt for alle.

Foruddefinerede skabeloner

Eskritor tilbyder skabeloner til forskellige skriveopgaver som essays, blogindlæg og marketingtekster. Disse skabeloner giver en struktur, der hjælper AI med at generere organiseret og relevant indhold, uden at brugerne behøver at finde ud af komplekse prompter.

Indbyggede redigeringsværktøjer

Eskritor indeholder værktøjer til at forfine den genererede tekst:

• Grammatik- og stavekontrol
• Omskrivningsværktøjer for klarhed og originalitet
• Læsbarhedsanalyse for bedre forståelse

Eskritor bygger bro mellem komplekse AI og hverdagsbrugere. Ved at tilbyde enkle grænseflader, skabeloner og redigeringsværktøjer gør det ChatGPT tilgængelig og nyttig for et bredere publikum.

Konklusion: Frigørelse af potentialet i ChatGPT

Nu hvor du forstår, hvordan ChatGPT fungerer, vil du skrive bedre opfordringer og være på vagt overfor, hvornår ChatGPT begynder at hallucinere. Men hvis der er én takeaway fra denne artikel, er det, at ChatGPT er et generelt værktøj.

Derfor er specialiserede AI værktøjer så populære. For eksempel er Eskritor bygget specifikt til at skrive indhold. Det er nemmere at bruge end ChatGPT og har allerede indbyggede redigerings- og skriveprompter for at gøre indholdsskrivning så meget nemmere. Fordi Eskritor allerede fokuserer ChatGPT for dig i baggrunden, behøver du ikke bekymre dig om generisk skrivning eller minde ChatGPT om at stoppe med at hallucinere.

Udforsk Eskritor nu, og se, hvordan det kan hjælpe din research-, skrive- og brainstormproces.