Na wysokim poziomie, ChatGPT jest modelem głębokiego uczenia, który wykorzystuje sieć neuronową do generowania tekstu podobnego do ludzkiego. Konkretna wersja modelu, ChatGPT-3, oparta jest na technice zwanej architekturą transformatorową. Ten typ architektury pozwala modelowi rozpoznawać wzorce i struktury w języku. Robi to poprzez przetwarzanie sekwencji tokenów i generowanie sekwencji wyjściowej.
Model przyjął ogromny zbiór danych tekstu, w tym książki, artykuły, strony internetowe i inne. Podczas procesu szkolenia model przyjął miliony przykładów tekstu i poprosił o przewidzenie następnego słowa w każdym ciągu.
Sposobem interakcji z ChatGPT jest podanie monitu lub pytania. Następnie model generuje odpowiedź na podstawie wzorców, których nauczył się z danych treningowych. W rezultacie powstało wysoce inteligentne narzędzie do przetwarzania języka naturalnego (NLP).
Co oznacza GPT (Generative Pre-trained Transformer)?
„Generatywny” w GPT oznacza jego zdolność do generowania naturalnego tekstu w języku ludzkim. „Pre-trained” reprezentuje fakt, że model został już wytrenowany na jakimś skończonym zbiorze danych. Z drugiej strony „Transformer” reprezentuje podstawową architekturę uczenia maszynowego, która zasila GPT.
Jakie są powody korzystania z ChatGPT?
Jako model językowy wyszkolony przez OpenAI , ChatGPT ma szeroki zakres możliwości i może wykonywać wiele różnych zadań. Oto niektóre z rzeczy, które może zrobić ChatGPT:
- Odpowiadanie na pytania: ChatGPT może odpowiadać na pytania w języku naturalnym, dostarczając informacji na wiele różnych tematów.
- Generowanie tekstu: Może generować tekst podobny do ludzkiego w różnych stylach i tonach, co czyni go przydatnym do tworzenia treści i generowania tekstu.
- Podsumuj tekst: ChatGPT może zapewnić zwięzły przegląd długich artykułów lub dokumentów, ułatwiając szybkie zrozumienie głównych idei.
- Tłumaczenie tekstu: Ma możliwość tłumaczenia tekstu z jednego języka na inny, dzięki czemu jest przydatna do komunikowania się z osobami mówiącymi różnymi językami.
- Generuj poezję: ChatGPT może tworzyć oryginalne wiersze w różnych stylach, dostarczając inspiracji i przykładów dla poetów i pisarzy.
- Dostarczanie informacji zwrotnych na temat pisania: ChatGPT analizuje pisanie i zapewnia informacje zwrotne na temat takich czynników, jak gramatyka, styl i ton, pomagając pisarzom w doskonaleniu ich rzemiosła.
Jak szkolony jest ChatGPT?
Technika głębokiego uczenia zwana architekturą transformatorową wyszkoliła chatGPT. Konkretna wersja modelu, ChatGPT-3, przyjęła ogromny zbiór danych, składający się z ponad 45 terabajtów tekstu.
Model nadzorowanego dostrajania (SFT)
W początkowej fazie rozwoju model GPT-3 ewoluował poprzez zakontraktowanie 40 wykonawców do stworzenia nadzorowanego zbioru danych szkoleniowych, w którym dane wejściowe mają znany wynik, którego model może się nauczyć. Wejścia, czyli podpowiedzi, były rzeczywistymi wejściami użytkowników do Open API.
Model nagradzania
Kolejnym krokiem jest zastosowanie modelu nagradzania w celu poprawy jakości generowanych odpowiedzi. Model nagrody ocenia wyjście modelu SFT. Następnie przypisuje wynik na podstawie tego, jak dobrze pasuje do pożądanego wyjścia.
Model uczenia się przez wzmocnienie
Ostatnim krokiem jest zastosowanie podejścia opartego na uczeniu się ze wzmocnieniem w celu dalszej poprawy wydajności GPT. Algorytm Proximal Policy Optimization polega na interakcji chatbota AI z użytkownikami w symulowanym środowisku. Następnie otrzymuje sygnał nagrody w oparciu o to, jak dobrze sobie radzi.
Ocena wyników
Wkład ludzkich pracowników trenuje model. Dlatego też podstawowa część oceny opiera się na informacjach zwrotnych od ludzi, prowadząc etykieciarzy do oceny jakości wyników modelu.
Trzy kryteria wysokiego poziomu oceniają model:
- Pomocność : Ocena zdolności modelu do podążania za instrukcjami użytkownika i wnioskowania na ich podstawie.
- Prawdomówność: W zadaniach w domenie zamkniętej ocena skłonności modelu do halucynacji (zmyślania faktów). Model jest testowany przy użyciu zbioru danych TruthfulQA.
- Nieszkodliwość: Ocena, czy dane wyjściowe modelu są odpowiednie, dyskredytują klasę chronioną lub zawierają obraźliwe treści.
- Wybierz API lub bibliotekę ChatGPT : Istnieją różne API i biblioteki dostępne do korzystania z ChatGPT. Wybierz ten, który najlepiej pasuje do Twoich potrzeb i doświadczenia w programowaniu.
- Utwórz konto i uzyskaj klucz API (jeśli dotyczy) : W przypadku korzystania z API, utworzenie konta i uzyskanie klucza API będzie konieczne do korzystania z ChatGPT. Postępuj zgodnie z instrukcjami dostarczonymi przez dostawcę API.
- Zainstaluj wymagane biblioteki (jeśli używasz biblioteki) : W przypadku korzystania z biblioteki takiej jak Hugging Face Transformers, konieczne będzie zainstalowanie wymaganych bibliotek w środowisku programistycznym.
- Inicjalizacja Chat GPT: Po uzyskaniu wymaganych bibliotek lub kluczy API, należy zainicjować model ChatGPT w programie.
- Wprowadzanie podpowiedzi : Aby korzystać z ChatGPT, konieczne jest podanie monitu opisującego kontekst lub temat rozmowy, jeśli chcesz wygenerować odpowiedź.
- Generowanie odpowiedzi : Po podaniu monitu model ChatGPT generuje odpowiedź na podstawie monitu wejściowego i kontekstu danych szkoleniowych.
- Oceniaj i udoskonalaj odpowiedź : Jakość wygenerowanej odpowiedzi może się różnić w zależności od podpowiedzi wejściowej i innych czynników. Sprawdź odpowiedź, ponieważ nadal potrzebuje pomocy w rozróżnianiu faktów od dezinformacji.
- Powtórz : Powtórz kroki 5-7 tyle razy, ile to konieczne, aby wygenerować rozmowę lub serię odpowiedzi, które spełniają Twoje potrzeby.
