Kaip veikia ChatGPT?

ChatGPT turi daugiau nei 200 milijonų vartotojų, tačiau dauguma vartotojų nesupranta, kaip ChatGPT veikia.

Iš esmės ChatGPT remiasi sudėtingais algoritmais ir didžiuliais duomenų rinkiniais, kad suprastų ir generuotų žmogaus kalbą. Šie algoritmai, iš esmės taisyklių ir skaičiavimų rinkiniai, leidžia sistemai analizuoti tekstą, nustatyti kalbos modelius ir numatyti labiausiai tikėtinus žodžius, kuriuos reikia sekti tam tikrame kontekste.

Jei tai skamba painiai, tai gerai, nes tam skirtas šis straipsnis.

Išnagrinėsime GPT architektūrą, natūralios kalbos apdorojimą ir AI mokymo procesą, kad iki galo galėtumėte aiškiai suprasti ChatGPT .

Kas yra ChatGPT ?

ChatGPT yra reikšmingas naudingo dirbtinio intelekto šuolis ir daro realų skirtumą dešimtyse pramonės šakų.

1. ChatGPT apžvalga

OpenAI ChatGPT sistema yra pokalbių AI modelis, skirtas įsitraukti į natūraliai skambančius pokalbius su vartotojais. Tai reiškia, kad jis gali atsakyti į jūsų klausimus ir kurti įvairius kūrybinio teksto formatus, pvz., eilėraščius, kodą, scenarijus, muzikos kūrinius, el. paštą, laiškus ir kt.

Dėl gebėjimo suprasti kontekstą ir generuoti atitinkamus atsakymus jis yra universalus įrankis įvairioms užduotims atlikti.

2. GPT modelių raida

ChatGPT modelis yra daugelio metų OpenAI mokslinių tyrimų ir plėtros rezultatas, remiantis vis galingesnių kalbų modelių, žinomų kaip GPT (generacinis iš anksto apmokytas transformatorius), serija.

GPT-1 (2018 m.)

GPT-1, pristatytas 2018 m., buvo apmokytas "BooksCorpus" duomenų rinkinyje, kurį sudaro daugiau nei 7 000 unikalių knygų. Šis modelis, turintis 117 milijonų parametrų, sukūrė išankstinio mokymo ir koregavimo paradigmą, kai modelis pirmiausia apmokomas naudojant didžiulį duomenų rinkinį, o po to koreguojamas konkrečioms tolesnėms užduotims atlikti.

GPT-2 (2019 m.)

Išleistas 2019 m., GPT-2 žymiai padidino modelio dydį iki 1.5 milijardo parametrų ir buvo apmokytas naudoti daug didesnį ir įvairesnį duomenų rinkinį, žinomą kaip "WebText", ištrauktą iš milijonų svetainių. Dėl šio masto padidėjimo iš esmės pagerėjo teksto generavimo sklandumas ir nuoseklumas.

GPT-3 (2020 m.)

GPT-3, paleistas 2020 m., Buvo monumentalus šuolis į priekį, išaugęs iki stulbinančių 175 milijardų parametrų. Šis didžiulis masto padidėjimas kartu su mokymu apie dar didesnį duomenų rinkinį, apimantį "Common Crawl", "WebText2", "Books1" ir "Books2", labai pagerino našumą atliekant įvairias natūralios kalbos užduotis.

Šis GPT modelis pradėjo AI ažiotažą ir vos per 6 dienas nuo paleidimo sulaukė daugiau nei 1 milijono vartotojų. Taip prasidėjo "AI revoliucija", kurią vis dar patiriame šiandien.

GPT-4 (2023 m.)

GPT-4, išleistas 2023 m., Atspindi dabartinį GPT serijos modernumą. Pagrindiniai patobulinimai apima patobulintus samprotavimo gebėjimus, geresnį faktinį tikslumą, geresnę išvesties stiliaus ir tono kontrolę ir gebėjimą tvarkyti daugiarūšio transporto įvestis (tekstą ir vaizdus).

ChatGPT branduolys : Natural Language Processing (NLP )

Natural Language Processing (NLP ) yra raktas už ChatGPT . Tai leido kompiuteriams apdoroti žodžius ir suprasti "kontekstą", o galiausiai ir tai, kas ChatGPT naudinga profesionaliam darbui.

1. Kas yra NLP ?

ChatGPT Natural Language Processing (NLP ) yra dirbtinio intelekto šaka, leidžianti kompiuteriams suprasti, interpretuoti ir generuoti žmogaus kalbą. Jis yra atsakingas už žmonių bendravimo ir kompiuterinio supratimo sujungimą, leidžiantį mašinoms iš teksto išvesti "prasmę". Šiuo metu NLP yra visur aplink mus kasdienėse programose:

• Pokalbių robotai: Klientų aptarnavimo robotai, kurie atsako į klausimus ir teikia palaikymą.
• Paieškos: Analizuokite ieškos užklausas, kad pateiktumėte atitinkamus rezultatus.
• Balso asistentai (Siri, Alexa, Google Assistant ): Balso komandų supratimas ir žodinių atsakymų teikimas.
• Šlamšto filtrai: Nepageidaujamų el. laiškų identifikavimas pagal kalbos modelius.
• Mašininis vertimas: Teksto vertimas iš vienos kalbos į kitą.

2. NLP ChatGPT naudojami metodai

ChatGPT naudoja pagrindinius NLP metodus, kad gautų atitinkamus atsakymus:

• Tokenizacija: Suskirsto tekstą į mažesnius vienetus, vadinamus "žetonais" (žodžiais, frazėmis arba žodžių vienetais). Pavyzdžiui, "Man patinka mokytis apie NLP" tampa: "Aš", "myliu", "mokausi", "apie" ir "NLP". Tai padeda modeliui analizuoti atskirus komponentus ir jų ryšius
• Nuotaikų analizė: Nustato teksto emocinį toną (teigiamą, neigiamą ar neutralų). Tai padeda ChatGPT suprasti naudotojo ketinimus ir tinkamai reaguoti (pvz., siūlyti sprendimus ar atsiprašyti nusivylusio naudotojo).
• Teksto numatymas (kalbos modeliavimas): Analizuoja didžiulius tekstinių duomenų kiekius, kad sužinotų statistines žodžių sekų tikimybes. Gavęs raginimą, ChatGPT prognozuoja labiausiai tikėtiną kitą žodį, sukurdamas nuoseklią seką. Šis modelio atpažinimas, nors ir galingas, nėra tikras "mąstymas" ar "logika" žmogiškąja prasme.

GPT architektūra: kaip veikia tokie kalbų modeliai kaip ChatGPT

"ChatGPT" gebėjimas generuoti į žmogų panašų tekstą kyla iš unikalios architektūros. Šiame skyriuje gilinamasi į GPT architektūros paaiškinimą ir tai, kaip tai veikia ir veikia generuojant atsakymus.

1. Neuroninių tinklų supratimas

ChatGPT maitina neuroniniai tinklai, kurie yra skaičiavimo modeliai, įkvėpti žmogaus smegenų. Kaip neuronai mūsų smegenyse jungiasi ir perduoda signalus, taip ir dirbtiniai neuroniniai tinklai susideda iš tarpusavyje sujungtų mazgų (arba "neuronų"), išdėstytų sluoksniais. Šie tinklai mokosi apdorodami duomenis ir koreguodami ryšių tarp mazgų stipriąsias puses, kad pagerintų jų gebėjimą atpažinti modelius ir prognozuoti.

2. Transformatorių architektūra

ChatGPT neuroninio tinklo struktūra yra pagrįsta tam tikru architektūros tipu, vadinamu "transformatoriumi". Skirtingai nuo ankstesnių sekos į seką modelių, kurie duomenis apdorojo nuosekliai, transformatoriai gali apdoroti visas įvesties sekas vienu metu, todėl galima žymiai greičiau mokytis.

3. Mokymo ChatGPT naudojant didelius duomenų rinkinius

ChatGPT yra apmokytas didžiuliais teksto ir kodo kiekiais iš interneto. Šis "išankstinis mokymas" moko jį kalbos pagrindų. Tada konkrečių duomenų rinkinių ir pavyzdžių "koregavimas" patikslina jų atsakymus, kad būtų užtikrintas geresnis pokalbių srautas ir kontekstas. Šis koregavimas naudoja prižiūrimą mokymąsi ir sustiprintą mokymąsi iš žmonių atsiliepimų.

4. Tokenizavimas ir konteksto supratimas

ChatGPT suskaido tekstą į atpažinimo ženklus – atskirus žodžius, žodžių dalis ar net skyrybos ženklus. Šis procesas, vadinamas tokenizacija, leidžia modeliui apdoroti tekstą skaitmeniniu būdu.

Magija įvyksta, kai šie žetonai tiekiami į transformatorių tinklą, kuris naudoja "dėmesio mechanizmus", kad pasvertų skirtingų žodžių svarbą įvestyje. Tai reiškia, kad modelis ne tik traktuoja kiekvieną žetoną atskirai; ji atsižvelgia į jų tarpusavio santykius.

Šis žetonų tarpusavio ryšys, kurį palengvina dėmesys, yra tai, kaip ChatGPT "prisimena" ankstesnes pokalbio dalis. Atsižvelgdamas į viso dialogo kontekstą, modelis generuoja atsakymus, susijusius su vykstančia diskusija, o ne tik paskutinę informaciją.

Pagrindinės ChatGPT funkcionalumo savybės

Yra keletas pagrindinių funkcijų, kurios ChatGPT iš AI tyrimų modelio paverčia AI įrankiu, kurį kiekvienas gali naudoti kurdamas turinį.

1. Kontekstiškai svarbių atsakymų generavimas

ChatGPT gali generuoti kontekstui svarbius atsakymus. Tai leidžia modeliui išlaikyti tęstinumo jausmą ir generuoti atsakymus, kurie yra logiškai susiję su ankstesniu dialogu.

Gebėjimas kurti turinį išlaikant kontekstą yra neįkainojamas organizacijoms. Apsvarstykite šias programas:

• Klientų aptarnavimas: Pokalbių robotas gali prisiminti ankstesnes sąveikas su klientais, teikti suasmenintą ir efektyvią pagalbą bei sumažinti klientų nusivylimą.
• Turinio kūrimas: Kurdamas ilgesnes turinio dalis, modelis gali išlaikyti teminį nuoseklumą ir išvengti prieštaravimų, todėl gaunama aukštesnės kokybės išvestis.
• Duomenų analizė: Interaktyviuose duomenų analizės scenarijuose modelis gali įsiminti ankstesnes užklausas, todėl galima labiau niuansuoti ir kartotinį duomenų tyrinėjimą.

2. Daugiakalbystės galimybės

"ChatGPT" mokymai apie didžiulius daugiakalbius duomenų rinkinius leidžia suprasti ir generuoti tekstą daugiau nei 100 kalbų. Tai neapsiriboja paprastu vertimu, leidžiančiu modeliui generuoti kūrybinius teksto formatus, atsakyti į klausimus ir įsitraukti į pokalbius įvairiomis kalbomis.

Šios daugiakalbystės galimybės suteikia didelių pranašumų norint pasiekti platesnę auditoriją:

• Pasaulinis pasiekiamumas: Įmonės gali bendrauti su klientais jų gimtąja kalba, išplėsdamos jų rinkos pasiekiamumą.
• SEO optimizavimas: Turinio generavimas keliomis kalbomis gali pagerinti paieškos variklio matomumą skirtinguose regionuose, pritraukiant natūralų srautą iš įvairių šaltinių.
• Tarpkultūrinė komunikacija: Palengvinti skirtingomis kalbomis kalbančių asmenų bendravimą ir supratimą.

3. Apribojimai ir iššūkiai

Nepaisant savo galimybių, ChatGPT nėra be apribojimų:

• Faktiniai netikslumai (haliucinacijos): Modelis yra apmokytas generuoti patikimą tekstą, nebūtinai faktiškai tikslų tekstą. Tai gali sukelti "haliucinacijas", kai modelis generuoja neteisingą ar suklastotą informaciją, kuri skamba įtikinamai.
• Šališkumo stiprinimas: Jei mokymo duomenyse yra šališkumo, modelis gali juos sustiprinti savo išvestyse. Tai yra didelis rūpestis, kurį OpenAI aktyviai sprendžia.

Vartotojai prisitaikė prie šių iššūkių keliais būdais:

• Faktų tikrinimas: Vartotojai dažnai tikrina ChatGPT sugeneruotą informaciją, ypač kritinėms programoms.
• Greita inžinerija: Kruopščiai parengti raginimai gali nukreipti modelį link tikslesnių ir tinkamesnių atsakymų.
• Iteracinis patobulinimas: Vartotojai dažnai patikslina modelio išvestį naudodami kelis raginimus ir grįžtamojo ryšio ciklus.

Realaus pasaulio ChatGPT taikymas

"ChatGPT" universalumas lėmė greitą jo pritaikymą įvairiuose sektoriuose, keičiant tai, kaip įmonės veikia ir asmenys sąveikauja su technologijomis. Šiame skyriuje nagrinėjamos kai kurios pagrindinės realaus pasaulio programos.

1. Turinio kūrimas

ChatGPT naudojamas visur turinio kūrimo erdvėje, neapsiribojant paprastu teksto generavimu, siekiant paveikti turinio strategiją ir darbo eigas. Štai suskirstymas pagal nišą:

• Tinklaraščių rašymas ir straipsnių rašymas : ChatGPT padeda rašytojams kurti juodraščius, įveikti rašytojo bloką ir suteikti naujų perspektyvų. Tai taip pat padeda atlikti raktinių žodžių tyrimus, turinio išdėstymą ir turinio paskirties keitimą.
• Socialinės žiniasklaidos valdymas : ChatGPT kuria socialinės žiniasklaidos turinį, pritaiko jį skirtingoms platformoms ir analizuoja socialinius pokalbius naudodamas AI varomus klausymosi įrankius.
• El. pašto rinkodara ir personalizavimas : ChatGPT generuoja suasmenintas el. laiškų sekas, temos eilutes ir produktų aprašus, pagerindama atidarytų ir paspaudimų rodiklius.

2. Klientų aptarnavimas

ChatGPT iš esmės keičia klientų aptarnavimą, suteikdama įmonėms galimybę teikti greitą ir individualizuotą pagalbą dideliu mastu. AI pagrindu veikiantys pokalbių robotai vienu metu gali apdoroti didelį klientų užklausų kiekį, sumažindami laukimo laiką ir pagerindami klientų pasitenkinimą. Šie pokalbių robotai gali:

• Atsakykite į dažnai užduodamus klausimus: Greitų ir nuoseklių atsakymų į įprastas klientų užklausas teikimas.
• Pagrindinių problemų šalinimas: Nukreipkite klientus atlikdami paprastus trikčių šalinimo veiksmus, spręsdami problemas be žmogaus įsikišimo.
• Eskaluokite sudėtingus klausimus: Nustatyti sudėtingus klausimus, kuriems reikia žmogaus įsikišimo, ir sklandžiai perduoti pokalbį žmogaus agentui kartu su visa pokalbio istorija.

Šis AI integravimas į klientų aptarnavimo darbo eigas leidžia žmogiškiesiems agentams sutelkti dėmesį į sudėtingesnius ir reiklesnius atvejus, pagerinant bendrą efektyvumą ir klientų patirtį.

3. Švietimas ir mokymasis

ChatGPT yra galingas švietimo įrankis, siūlantis individualizuotą mokymosi patirtį ir palaikantis tiek mokinius, tiek pedagogus.

• Individualizuotas mokymas: ChatGPT gali pateikti individualizuotus sudėtingų sąvokų paaiškinimus, pritaikydamas savo mokymo stilių prie individualių studento poreikių.
• Praktikos klausimų ir viktorinų generavimas: Pedagogai gali naudoti ChatGPT kurdami praktinę medžiagą ir vertinimus.
• Pagalba moksliniams tyrimams: Studentai gali naudoti ChatGPT, kad ištirtų skirtingus požiūrius į temą, rinktų informaciją ir net sukurtų mokslinių darbų metmenis.

Tačiau labai svarbu pabrėžti, kad ChatGPT turėtų būti naudojamas kaip priemonė mokymuisi pagerinti, o ne pakeisti kritinį įsitraukimą į medžiagą.

4. Pritaikymo neįgaliesiems patobulinimai

Nors pats ChatGPT nėra pritaikymo neįgaliesiems įrankis, GPT modelis naudojamas kaip pagrindinis AI modelis kitiems AI pritaikymo neįgaliesiems įrankiams. Štai kaip veikia "ChatGPT varomi" AI įrankiai, ir čia yra keletas pavyzdžių:

• Patobulintas tekstas į kalbą ir kalbėjimas į tekstą:Transkriptor platforma naudoja AI, kad pateiktų labai tikslias susitikimų ir pokalbių transkripcijas, kad būtų lengva peržiūrėti, ypač klausos negalią turintiems žmonėms.
• AI -Powered Communication Assistance: Kol dar kuriami, tokiais projektais kaip "Google" Project Relate (kuri naudoja panašų ChatGPT mašininio mokymosi modelį) siekiama padėti kalbos sutrikimų turintiems naudotojams.
• Patobulinti subtitrai ir vertimas: Vaizdo konferencijų platformos, tokios kaip Zoom ir Microsoft Teams , integruoja AI pagrįstas subtitrų ir vertimo funkcijas, kad pateiktų tikslesnius subtitrus realiuoju laiku.

Kaip Eskritor supaprastina ChatGPT vartotojams

ChatGPT yra bendrosios paskirties AI . Jei rašote turinį, specializuoti įrankiai, tokie kaip Eskritor, yra labiau sutelkta ir patogesnė patirtis.

Štai kaip Eskritor supaprastina ChatGPT vartotojams trimis pagrindiniais būdais:

Paprasta naudoti sąsajos

Vietoj sudėtingų raginimų Eskritor siūlo paprastas sąsajas. Vartotojai tiesiog įveda temą, o Eskritor tvarko technines detales, kad ji būtų prieinama visiems.

Iš anksto nustatyti šablonai

Eskritor siūlo įvairių rašymo užduočių, pvz., esė, tinklaraščio įrašų ir rinkodaros kopijos, šablonus. Šie šablonai suteikia struktūrą, padedančią AI kurti organizuotą ir aktualų turinį, vartotojams nereikia išsiaiškinti sudėtingų raginimų.

Integruoti redagavimo įrankiai

Eskritor apima įrankius, skirtus patikslinti sugeneruotą tekstą:

• Gramatikos ir rašybos tikrintuvai
• Perrašymo įrankiai aiškumui ir originalumui
• Skaitomumo analizė geresniam supratimui

Eskritor užpildo atotrūkį tarp sudėtingų AI ir kasdienių vartotojų. Siūlydamas paprastas sąsajas, šablonus ir redagavimo įrankius, jis daro ChatGPT prieinamą ir naudingą platesnei auditorijai.

Išvada: ChatGPT potencialo išlaisvinimas

Dabar, kai suprantate, kaip ChatGPT veikia, parašysite geresnius raginimus ir būsite atsargūs, kai ChatGPT pradeda haliucinuoti. Bet jei iš šio straipsnio yra viena ištrauka, tai ChatGPT yra bendras įrankis.

Štai kodėl specializuoti AI įrankiai yra tokie populiarūs. Pavyzdžiui, Eskritor yra sukurtas specialiai turinio rašymui. Jį lengviau naudoti nei ChatGPT ir jame jau yra įmontuoti redagavimo ir rašymo raginimai, kad turinio rašymas būtų daug lengvesnis. Kadangi Eskritor jau sutelkia ChatGPT į jus fone, jums nereikia jaudintis dėl bendro rašymo ar priminimo ChatGPT nustoti haliucinuoti.

Naršykite Eskritor dabar ir sužinokite, kaip tai gali padėti jūsų tyrimų, rašymo ir minčių šturmo procesui.