ברמה גבוהה, ChatGPT הוא מודל למידה עמוקה המשתמש ברשת עצבית ליצירת טקסט דמוי אדם. הגרסה הספציפית של המודל, ChatGPT-3, מבוססת על טכניקה הנקראת ארכיטקטורת שנאים. סוג זה של ארכיטקטורה מאפשר למודל לזהות תבניות ומבנים בשפה. הוא עושה זאת על ידי עיבוד רצף של אסימונים ויצירת רצף פלט.
המודל קלט מערך נתונים עצום של טקסט, כולל ספרים, מאמרים, אתרי אינטרנט ועוד. במהלך תהליך האימון, המודל לקח מיליוני דוגמאות של טקסט וביקש לחזות את המילה הבאה בכל רצף.
הדרך לאינטראקציה עם ChatGPT היא לספק הנחיה או שאלה. לאחר מכן, המודל מייצר תגובה על סמך הדפוסים שלמד מנתוני האימון. התוצאה היא כלי אינטליגנטי ביותר לעיבוד שפה טבעית (NLP).
מה המשמעות של GPT (Generative Pre-trained Transformer)?
"Generative" ב-GPT מייצג את יכולתו ליצור טקסט בשפה אנושית טבעית. "אומן מראש" מייצג את העובדה שהמודל כבר אומן על מערך נתונים סופי כלשהו. "שנאי", לעומת זאת, מייצג את ארכיטקטורת למידת המכונה הבסיסית שמניעה את GPT.
מהן הסיבות לשימוש ב-ChatGPT?
כמודל שפה שהוכשר על ידי OpenAI , ל-ChatGPT מגוון רחב של יכולות והוא יכול לבצע משימות רבות ושונות. הנה כמה מהדברים ש-ChatGPT יכול לעשות:
- ענה על שאלות: ChatGPT יכול להגיב לשאלות בשפה טבעית, לספק מידע על מגוון רחב של נושאים.
- צור טקסט: הוא יכול ליצור טקסט דמוי אדם במגוון סגנונות וגוונים, מה שהופך אותו לשימושי ליצירת תוכן ויצירת טקסט.
- סיכום טקסט: ChatGPT יכול לספק סקירה תמציתית של מאמרים או מסמכים ארוכים, מה שמקל על הבנה מהירה של הרעיונות העיקריים.
- תרגום טקסט: יש לו את היכולת לתרגם טקסט משפה אחת לאחרת, מה שהופך אותו לשימושי לתקשורת עם אנשים הדוברים שפות שונות.
- ליצור שירה: ChatGPT יכול ליצור שירים מקוריים במגוון סגנונות, לספק השראה ודוגמאות למשוררים וסופרים.
- ספק משוב כתיבה: ChatGPT מנתח כתיבה ומספק משוב על גורמים כגון דקדוק, סגנון וטון, ועוזר לכותבים לשפר את מלאכתם.
כיצד מאומן ChatGPT?
טכניקת למידה עמוקה הנקראת ארכיטקטורת טרנספורמטור מאומנת chatGPT. הגרסה הספציפית של המודל, ChatGPT-3, לקחה מערך נתונים עצום של למעלה מ-45 טרה-בייט של טקסט.
דגם כוונון עדין מפוקח (SFT).
בפיתוח הראשוני, מודל GPT-3 התפתח על ידי התקשרות עם 40 קבלנים כדי לייצר מערך הדרכה מפוקח, שבו לקלט יש תוצאה ידועה שהמודל יכול ללמוד. קלט, או הנחיות, היו כניסות של משתמש בפועל ל- Open API.
מודל תגמול
השלב הבא הוא להשתמש במודל תגמול כדי לשפר את איכות התגובות שנוצרו. מודל התגמול מעריך את התפוקה של מודל ה-SFT. לאחר מכן הוא מקצה ציון על סמך עד כמה הוא תואם את הפלט הרצוי.
מודל למידת חיזוק
השלב האחרון הוא להשתמש בגישת למידת חיזוק כדי לשפר עוד יותר את ביצועי ה-GPT. האלגוריתם של אופטימיזציית המדיניות הפרוקסימלית כרוך ביצירת אינטראקציה של צ'טבוט AI עם משתמשים בסביבה מדומה. ואז הוא מקבל אות תגמול על סמך ביצועיו הטובים.
הערכת ביצועים
הקלט של עובדים אנושיים מאמנים את המודל. זו הסיבה שהחלק המרכזי של ההערכה ניזון ממשוב אנושי, מה שמוביל מתויגים לדרג את איכות תפוקות המודל.
שלושה קריטריונים ברמה גבוהה מעריכים את המודל:
- שימושיות : הערכת יכולתו של המודל לעקוב ולהסיק את הוראות המשתמש.
- אמת: במשימות בתחום סגור, הערכת נטיית המודל להזיות (להמציא עובדות). המודל נבדק באמצעות מערך הנתונים של TruthfulQA.
- חוסר מזיק: הערכה האם הפלט של המודל מתאים, מזלזל במעמד מוגן או מכיל תוכן גנאי.
- בחר ChatGPT API או ספריה : ישנם ממשקי API וספריות שונות זמינות לשימוש ב-ChatGPT. בחר את זה המתאים ביותר לצרכים ולניסיון התכנות שלך.
- צור חשבון וקבל מפתח API (אם רלוונטי) : במקרה של שימוש ב-API, יצירת חשבון וקבלת מפתח API יהיה צורך להשתמש ב-ChatGPT. עקוב אחר ההוראות שסופקו על ידי ספק ה-API.
- התקן ספריות נדרשות (אם אתה משתמש בספרייה) : במקרה של שימוש בספרייה כמו Hugging Face Transformers, יהיה צורך בהתקנת הספריות הנדרשות בסביבת התכנות.
- אתחול ChatGPT : לאחר שיש לך את הספריות או מפתחות ה-API הנדרשים, אתחול מודל ChatGPT בתוכנית.
- הזן את ההנחיה : כדי להשתמש ב-ChatGPT, יש צורך לספק הנחיה המתארת את ההקשר או את נושא השיחה אם ברצונך ליצור תגובה.
- צור תגובה : לאחר מתן ההנחיה, מודל ChatGPT יוצר תגובה המבוססת על הוראת הקלט וההקשר של נתוני ההדרכה שלו.
- הערכת ושפר את התגובה : איכות התגובה שנוצרת יכולה להשתנות בהתאם להנחיית הקלט ולגורמים אחרים. בדוק את התגובה מכיוון שהיא עדיין זקוקה לעזרה להבחין בעובדות ממידע שגוי.
- חזור : חזור על שלבים 5-7 כמה פעמים שצריך כדי ליצור שיחה או סדרה של תגובות העונות על הצרכים שלך.
