Hvordan fungerer ChatGPT?

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

I kjernen er ChatGPT avhengig av komplekse algoritmer og massive datasett for å forstå og generere menneskelig språk. Disse algoritmene, i hovedsak sett med regler og beregninger, lar systemet analysere tekst, identifisere mønstre i språket og forutsi de mest sannsynlige ordene som vil følge i en gitt kontekst.

Hvis det høres forvirrende ut, er det greit fordi det er det denne artikkelen er til for.

Vi vil utforske GPT-arkitekturen, naturlig språkbehandling og den AI treningsprosessen slik at du tydelig kan forstå ChatGPT til slutt.

Hva er ChatGPT ?

ChatGPT er et betydelig sprang innen nyttig kunstig intelligens og utgjør en reell forskjell i dusinvis av bransjer.

1. Oversikt over ChatGPT

OpenAI ChatGPT -rammeverket er en samtalebasert AI modell designet for å delta i naturlige samtaler med brukere. Dette betyr at den kan svare på spørsmålene dine, og lage forskjellige typer kreative tekstformater, som dikt, kode, manus, musikkstykker, e-post, brev osv.

Dens evne til å forstå kontekst og generere relevante svar gjør den til et allsidig verktøy for et bredt spekter av oppgaver.

2. Utvikling av GPT-modeller

Den ChatGPT modellen er resultatet av mange års forskning og utvikling av OpenAI, som bygger på en rekke stadig kraftigere språkmodeller kjent som GPT (Generative Pre-trained Transformer).

GPT-1 (2018)

GPT-1, introdusert i 2018, ble trent på BooksCorpus-datasettet, som består av over 7,000 unike bøker. Denne modellen, med 117 millioner parametere, etablerte paradigmet før trening og finjustering, der en modell først trenes på et massivt datasett og deretter finjusteres for spesifikke nedstrømsoppgaver.

GPT-2 (2019)

GPT-2 ble utgitt i 2019 og skalerte modellstørrelsen betydelig opp til 1,5 milliarder parametere og ble trent på et mye større og mer mangfoldig datasett kjent som WebText, skrapt fra millioner av nettsteder. Denne økningen i skala førte til betydelige forbedringer i tekstgenereringsflyt og koherens.

GPT-3 (2020)

GPT-3, lansert i 2020, representerte et monumentalt sprang fremover, og skalerte opp til svimlende 175 milliarder parametere. Denne massive økningen i skala, sammen med opplæring på et enda større datasett som omfatter Common Crawl, WebText2, Books1 og Books2, resulterte i en dramatisk forbedring i ytelsen på tvers av et bredt spekter av naturlige språkoppgaver.

Denne GPT-modellen startet den AI hypen, og fikk over 1 million brukere på bare 6 dager etter lansering. Dette startet den "AI revolusjonen" som vi fortsatt opplever i dag.

GPT-4 (2023)

GPT-4, utgitt i 2023, representerer den nåværende state-of-the-art i GPT-serien. Viktige forbedringer inkluderer forbedrede resonneringsevner, forbedret faktanøyaktighet, bedre kontroll over utskriftsstil og tone, og muligheten til å håndtere multimodale inndata (tekst og bilder).

Kjernen i ChatGPT : Natural Language Processing (NLP )

Natural Language Processing (NLP ) er nøkkelen bak ChatGPT . Det var dette som gjorde det mulig for datamaskiner å behandle ord og forstå «kontekst», og til syvende og sist det som gjorde ChatGPT nyttig for profesjonelt arbeid.

1. Hva er NLP ?

ChatGPT Natural Language Processing (NLP ) er en gren av kunstig intelligens som gjør det mulig for datamaskiner å forstå, tolke og generere menneskelig språk. Den er ansvarlig for å koble sammen menneskelig kommunikasjon og dataforståelse, slik at maskiner kan utlede "mening" fra tekst. Akkurat nå er NLP overalt rundt oss i hverdagslige applikasjoner:

• Chatbots: Kundeserviceroboter som svarer på spørsmål og gir støtte.
• Søkemotorer: Analysere søk for å gi relevante resultater.
• Stemmeassistenter (Siri, Alexa, Google Assistant ): Forstå talekommandoer og gi talte svar.
• Spamfiltre: Identifisere uønskede e-poster basert på språkmønstre.
• Maskinoversettelse: Oversette tekst fra ett språk til et annet.

2. NLP teknikker som brukes av ChatGPT

ChatGPT bruker viktige NLP teknikker for å generere relevante svar:

• Tokenisering: Bryter ned tekst i mindre enheter kalt "tokens" (ord, uttrykk eller underordsenheter). For eksempel blir «Jeg elsker å lære om NLP»: «Jeg», «elsker», «læring», «om» og «NLP». Dette hjelper modellen med å analysere individuelle komponenter og deres relasjoner
• Sentiment analyse: Bestemmer den emosjonelle tonen (positiv, negativ eller nøytral) i teksten. Dette hjelper ChatGPT med å forstå brukerens intensjon og svare på riktig måte (f.eks. tilby løsninger eller unnskylde til en frustrert bruker).
• Tekstprediksjon (språkmodellering): Analyserer store mengder tekstdata for å lære statistiske sannsynligheter for ordsekvenser. Gitt en ledetekst, forutsier ChatGPT det mest sannsynlige neste ordet, og genererer en sammenhengende sekvens. Selv om denne mønstergjenkjenningen er kraftig, er den ikke sann «tenkning» eller «logikk» i menneskelig forstand.

GPT-arkitekturen: Hvordan språkmodeller som ChatGPT fungerer

ChatGPTs evne til å generere menneskelignende tekst kommer fra dens unike arkitektur. Denne delen er et dypere dykk i GPT-arkitekturforklaringen og hvordan den fungerer og fungerer for å generere svar.

1. Forstå nevrale nettverk

ChatGPT drives av nevrale nettverk, som er beregningsmodeller inspirert av den menneskelige hjernen. Akkurat som nevroner i hjernen vår kobler sammen og overfører signaler, består kunstige nevrale nettverk av sammenkoblede noder (eller "nevroner") organisert i lag. Disse nettverkene lærer ved å behandle data og justere styrken til forbindelser mellom noder for å forbedre deres evne til å gjenkjenne mønstre og komme med spådommer.

2. Transformator-arkitektur

Den ChatGPT nevrale nettverksstrukturen er basert på en bestemt type arkitektur kalt "transformatoren". I motsetning til tidligere sekvens-til-sekvens-modeller som behandlet data sekvensielt, kan transformatorer behandle hele inngangssekvenser samtidig, noe som gir betydelig raskere opplæring.

3. Opplæring ChatGPT med store datasett

ChatGPT er trent på enorme mengder tekst og kode fra internett. Denne "fortreningen" lærer den det grunnleggende om språk. Deretter finjusterer «finjustering» på spesifikke datasett og eksempler svarene for bedre samtaleflyt og kontekst. Denne finjusteringen bruker veiledet læring og forsterkende læring fra menneskelig tilbakemelding.

4. Tokenisering og kontekstforståelse

ChatGPT deler opp tekst i tokens – individuelle ord, deler av ord eller til og med skilletegn. Denne prosessen, kalt tokenisering, lar modellen behandle tekst numerisk.

Magien skjer når disse tokenene mates inn i transformatornettverket, som bruker "oppmerksomhetsmekanismer" for å veie viktigheten av forskjellige ord i inngangen. Dette betyr at modellen ikke bare behandler hvert token isolert; den tar hensyn til forholdet mellom dem.

Denne sammenkoblingen av tokens, tilrettelagt av oppmerksomhet, er hvordan ChatGPT "husker" tidligere deler av en samtale. Ved å vurdere konteksten for hele dialogen, genererer modellen svar som er relevante for den pågående diskusjonen, ikke bare de siste innspillene.

Nøkkelfunksjoner i ChatGPT s funksjonalitet

Det er et par nøkkelfunksjoner som gjør ChatGPT fra bare en AI forskningsmodell til et AI verktøy som alle kan bruke til å lage innhold.

1. Generere kontekstuelt relevante svar

ChatGPT kan generere kontekstuelt relevante svar. Dette gjør at modellen kan opprettholde en følelse av kontinuitet og generere svar som er logisk knyttet til den foregående dialogen.

Evnen til å produsere innhold samtidig som konteksten opprettholdes er uvurderlig for organisasjoner. Vurder disse applikasjonene:

• Kundeservice: En chatbot kan huske tidligere kundeinteraksjoner, gi personlig og effektiv støtte og redusere kundefrustrasjon.
• Oppretting av innhold: Når du genererer lengre deler av innhold, kan modellen opprettholde tematisk konsistens og unngå motsetninger, noe som resulterer i utskrifter av høyere kvalitet.
• Dataanalyse: I interaktive dataanalysescenarioer kan modellen huske tidligere spørringer, noe som muliggjør mer nyansert og iterativ utforskning av data.

2. Flerspråklige evner

ChatGPTs opplæring på massive flerspråklige datasett gjør at den kan forstå og generere tekst på over 100 språk. Dette går utover enkel oversettelse, slik at modellen kan generere kreative tekstformater, svare på spørsmål og delta i samtaler på forskjellige språk.

Denne flerspråklige funksjonen gir betydelige fordeler for å nå et bredere publikum:

• Global rekkevidde: Bedrifter kan kommunisere med kunder på morsmålet og utvide markedsrekkevidden.
• SEO optimalisering: Generering av innhold på flere språk kan forbedre søkemotorsynligheten i forskjellige regioner, og drive organisk trafikk fra ulike kilder.
• Tverrkulturell kommunikasjon: Tilrettelegging for kommunikasjon og forståelse mellom individer som snakker forskjellige språk.

3. Begrensninger og utfordringer

Til tross for sine evner er ChatGPT ikke uten begrensninger:

• Faktiske unøyaktigheter (hallusinasjoner): Modellen er trent til å generere plausibel tekst, ikke nødvendigvis faktamessig nøyaktig tekst. Dette kan føre til "hallusinasjoner", der modellen genererer feil eller fabrikkert informasjon som høres overbevisende ut.
• Forsterkning av skjevheter: Hvis treningsdataene inneholder skjevheter, kan modellen forsterke dem i utdataene. Dette er en betydelig bekymring som OpenAI aktivt adresserer.

Brukerne har tilpasset seg disse utfordringene på flere måter:

• Faktasjekking: Brukere verifiserer ofte informasjon generert av ChatGPT, spesielt for kritiske applikasjoner.
• Rask teknikk: Nøye utformede ledetekster kan veilede modellen mot mer nøyaktige og relevante svar.
• Iterativ raffinement: Brukere avgrenser ofte modellens utdata gjennom flere meldinger og tilbakemeldingssløyfer.

Virkelige anvendelser av ChatGPT

ChatGPTs allsidighet har ført til dens raske adopsjon på tvers av ulike sektorer, noe som har transformert hvordan bedrifter opererer og enkeltpersoner samhandler med teknologi. Denne delen utforsker noen viktige applikasjoner i den virkelige verden.

1. Opprettelse av innhold

ChatGPT brukes overalt i innholdsskapingsområdet, og jobber utover enkel tekstgenerering for å påvirke innholdsstrategi og arbeidsflyter. Her er en oversikt etter nisje:

• Blogging og artikkelskriving : ChatGPT hjelper forfattere ved å generere utkast, overvinne skrivesperre og gi nye perspektiver. Det hjelper også med søkeordforskning, innholdsskissering og gjenbruk av innhold.
• Administrasjon av sosiale medier : ChatGPT lager innhold på sosiale medier, tilpasser det for ulike plattformer og analyserer sosiale samtaler ved hjelp av AI -drevne lytteverktøy.
• E-postmarkedsføring og personalisering : ChatGPT genererer personlige e-postsekvenser, emnelinjer og produktbeskrivelser, noe som forbedrer åpnings- og klikkfrekvensen.

2. Kundestøtte

ChatGPT revolusjonerer kundestøtte ved å gjøre det mulig for bedrifter å gi umiddelbar og personlig assistanse i stor skala. AI -drevne chatbots kan håndtere et stort volum av kundehenvendelser samtidig, redusere ventetider og forbedre kundetilfredsheten. Disse chatrobotene kan:

• Svar på vanlige spørsmål: Gi raske og konsekvente svar på vanlige kundespørsmål.
• Feilsøk grunnleggende problemer: Veilede kunder gjennom enkle feilsøkingstrinn, løse problemer uten menneskelig innblanding.
• Eskalere komplekse problemer: Identifisere komplekse problemer som krever menneskelig inngripen og sømløst overføre samtalen til en menneskelig agent, sammen med hele samtalehistorikken.

Denne integreringen av AI i arbeidsflyter for kundeservice gjør det mulig for menneskelige agenter å fokusere på mer komplekse og krevende saker, noe som forbedrer den generelle effektiviteten og kundeopplevelsen.

3. Utdanning og læring

ChatGPT er et kraftig verktøy innen utdanning, som tilbyr personlige læringsopplevelser og støtter både elever og lærere.

• Personlig veiledning: ChatGPT kan gi personlige forklaringer på komplekse konsepter, og tilpasse undervisningsstilen til den enkelte elevs behov.
• Generere øvingsspørsmål og quizer: Lærere kan bruke ChatGPT til å lage øvingsmateriell og vurderinger.
• Forskningshjelp: Studentene kan bruke ChatGPT til å utforske ulike perspektiver på et emne, samle informasjon og til og med generere skisser for forskningsartikler.

Det er imidlertid avgjørende å understreke at ChatGPT bør brukes som et verktøy for å forbedre læring, ikke erstatte kritisk engasjement med materialet.

4. Forbedringer av tilgjengelighet

Selv om ChatGPT i seg selv ikke er et tilgjengelighetsverktøy, brukes GPT-modellen som den primære AI modellen for andre AI tilgjengelighetsverktøy. Det er slik "ChatGPT -drevet" AI verktøy fungerer, og her er noen eksempler:

• Forbedret tekst-til-tale og tale-til-tekst:Transkriptor plattformen bruker AI til å gi svært nøyaktige transkripsjoner av møter og samtaler for å gjøre gjennomgangen enkel, spesielt for hørselshemmede.
• AI -drevet kommunikasjonshjelp: Mens de fortsatt er under utvikling, har prosjekter som Googles Project Relate (som bruker en lignende ChatGPT maskinlæringsmodell) som mål å hjelpe brukere med talevansker.
• Forbedret teksting og oversettelse: Videokonferanseplattformer som Zoom og Microsoft Teams integrerer AI -drevne tekstings- og oversettelsesfunksjoner for å gi mer nøyaktige teksting i sanntid.

Hvordan Eskritor forenkler ChatGPT for brukere

ChatGPT er en generell AI . Hvis du skriver innhold, er spesialiserte verktøy som Eskritor en mer fokusert og brukervennlig opplevelse.

Slik forenkler Eskritor ChatGPT for brukere på tre viktige måter:

Brukervennlige grensesnitt

I stedet for komplekse spørsmål tilbyr Eskritor enkle grensesnitt. Brukere skriver bare inn et emne, og Eskritor håndterer de tekniske detaljene, noe som gjør det tilgjengelig for alle.

Forhåndsdefinerte maler

Eskritor tilbyr maler for forskjellige skriveoppgaver som essays, blogginnlegg og markedsføringstekster. Disse malene gir en struktur som hjelper AI med å generere organisert og relevant innhold uten at brukerne trenger å finne ut av komplekse spørsmål.

Innebygde redigeringsverktøy

Eskritor inkluderer verktøy for å avgrense den genererte teksten:

• Grammatikk- og stavekontroller
• Omskrivingsverktøy for klarhet og originalitet
• Lesbarhetsanalyse for bedre forståelse

Eskritor bygger bro mellom komplekse AI og hverdagsbrukere. Ved å tilby enkle grensesnitt, maler og redigeringsverktøy, gjør det ChatGPT tilgjengelig og nyttig for et bredere publikum.

Konklusjon: Låse opp potensialet til ChatGPT

Nå som du forstår hvordan ChatGPT fungerer, vil du skrive bedre spørsmål og være forsiktig med når ChatGPT begynner å hallusinere. Men hvis det er én ting å ta med seg fra denne artikkelen, er det at ChatGPT er et generelt verktøy.

Det er derfor spesialiserte AI verktøy er så populære. For eksempel er Eskritor bygget spesielt for å skrive innhold. Den er enklere å bruke enn ChatGPT og har allerede innebygde redigerings- og skrivemeldinger for å gjøre innholdsskriving så mye enklere. Fordi Eskritor allerede fokuserer ChatGPT for deg i bakgrunnen, trenger du ikke å bekymre deg for generisk skriving eller minne ChatGPT om å slutte å hallusinere.

Utforsk Eskritor nå og se hvordan det kan hjelpe forsknings-, skrive- og idédugnadsprosessen.