How Does ChatGPT Work?

ChatGPT có hơn 200 triệu người dùng, nhưng hầu hết người dùng không hiểu cách thức hoạt động của ChatGPT .

Về cốt lõi, ChatGPT dựa vào các thuật toán phức tạp và bộ dữ liệu khổng lồ để hiểu và tạo ra ngôn ngữ của con người. Các thuật toán này, về cơ bản là bộ quy tắc và tính toán, cho phép hệ thống phân tích văn bản, xác định các mẫu trong ngôn ngữ và dự đoán các từ có khả năng xảy ra nhất trong một ngữ cảnh nhất định.

Nếu điều đó nghe có vẻ khó hiểu, điều đó không sao vì đó là mục đích của bài viết này.

Chúng ta sẽ khám phá kiến trúc GPT, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và quy trình đào tạo AI để bạn có thể hiểu rõ ChatGPT vào cuối cùng.

ChatGPT là gì?

ChatGPT là một bước nhảy vọt đáng kể trong trí tuệ nhân tạo hữu ích và tạo ra sự khác biệt thực sự trong hàng chục ngành công nghiệp.

1 Tổng quan về ChatGPT

Khung OpenAI ChatGPT là một mô hình AI đàm thoại được thiết kế để tham gia vào các cuộc trò chuyện nghe có vẻ tự nhiên với người dùng. Điều này có nghĩa là nó có thể trả lời câu hỏi của bạn và tạo ra các loại định dạng văn bản sáng tạo khác nhau, như thơ, mã, kịch bản, tác phẩm âm nhạc, email, thư, v.v.

Khả năng hiểu ngữ cảnh và tạo ra các phản hồi có liên quan khiến nó trở thành một công cụ linh hoạt cho nhiều nhiệm vụ.

2 Sự phát triển của các mô hình GPT

Mô hình ChatGPT là kết quả của nhiều năm nghiên cứu và phát triển của OpenAI, xây dựng dựa trên một loạt các mô hình ngôn ngữ ngày càng mạnh mẽ được gọi là GPT (Generative Pre-trained Transformer).

GPT-1 (2018)

GPT-1, được giới thiệu vào năm 2018, đã được đào tạo trên bộ dữ liệu BooksCorpus, bao gồm hơn 7.000 cuốn sách độc đáo. Mô hình này, với 117 triệu tham số, đã thiết lập mô hình đào tạo trước và tinh chỉnh, trong đó một mô hình đầu tiên được đào tạo trên một bộ dữ liệu khổng lồ và sau đó được tinh chỉnh cho các nhiệm vụ xuôi dòng cụ thể.

GPT-2 (2019)

Được phát hành vào năm 2019, GPT-2 đã tăng đáng kể kích thước mô hình lên 1,5 tỷ tham số và được đào tạo trên một bộ dữ liệu lớn hơn và đa dạng hơn nhiều được gọi là WebText, được thu thập từ hàng triệu trang web. Sự gia tăng quy mô này dẫn đến những cải tiến đáng kể về sự trôi chảy và mạch lạc của việc tạo văn bản.

GPT-3 (2020)

GPT-3, ra mắt vào năm 2020, đại diện cho một bước nhảy vọt hoành tráng, mở rộng lên 175 tỷ thông số đáng kinh ngạc. Sự gia tăng quy mô lớn này, cùng với việc đào tạo trên một bộ dữ liệu thậm chí còn lớn hơn bao gồm Common Crawl, WebText2, Books1 và Books2, đã dẫn đến sự cải thiện đáng kể về hiệu suất trên một loạt các tác vụ ngôn ngữ tự nhiên.

Mô hình GPT này bắt đầu sự cường điệu AI, thu hút hơn 1 triệu người dùng chỉ trong 6 ngày ra mắt. Điều này đã bắt đầu "cuộc cách mạngAI " mà chúng ta vẫn đang trải qua ngày nay.

GPT-4 (2023)

GPT-4, được phát hành vào năm 2023, đại diện cho hiện đại hiện tại trong loạt GPT. Các cải tiến chính bao gồm khả năng suy luận nâng cao, cải thiện độ chính xác thực tế, kiểm soát tốt hơn kiểu đầu ra và giọng điệu cũng như khả năng xử lý đầu vào đa phương thức (văn bản và hình ảnh).

Cốt lõi của ChatGPT : Natural Language Processing (NLP )

Natural Language Processing (NLP ) là chìa khóa đằng sau ChatGPT . Đây là điều cho phép máy tính xử lý các từ và hiểu "ngữ cảnh", và cuối cùng, điều làm cho ChatGPT hữu ích cho công việc chuyên môn.

1 NLP là gì?

ChatGPT Natural Language Processing (NLP ) là một nhánh của trí tuệ nhân tạo cho phép máy tính hiểu, diễn giải và tạo ngôn ngữ của con người. Nó chịu trách nhiệm kết nối giao tiếp của con người và sự hiểu biết của máy tính, cho phép máy móc rút ra "ý nghĩa" từ văn bản. Ngay bây giờ, NLP ở xung quanh chúng ta trong các ứng dụng hàng ngày:

• Chatbot: Bot dịch vụ khách hàng trả lời các câu hỏi và cung cấp hỗ trợ.
• Công cụ tìm kiếm: Phân tích các truy vấn tìm kiếm để cung cấp kết quả phù hợp.
• Trợ lý giọng nói (Siri, Alexa, Google Assistant ): Hiểu lệnh thoại và cung cấp phản hồi bằng giọng nói.
• Bộ lọc thư rác: Xác định các email không mong muốn dựa trên các mẫu ngôn ngữ.
• Dịch máy: Dịch văn bản từ ngôn ngữ này sang ngôn ngữ khác.

2 NLP kỹ thuật được sử dụng bởi ChatGPT

ChatGPT sử dụng các kỹ thuật NLP chính để tạo ra các phản hồi có liên quan:

• Mã hóa: Chia nhỏ văn bản thành các đơn vị nhỏ hơn được gọi là "mã thông báo" (từ, cụm từ hoặc đơn vị từ phụ) For example, "I love learning about NLP" becomes: "I," "love," "learning," "about," and "NLP."
• Phân tích tâm lý: Xác định giọng điệu cảm xúc (tích cực, tiêu cực hoặc trung tính) của văn bản Điều này giúp ChatGPT hiểu ý định của người dùng và phản hồi một cách thích hợp (ví dụ: đưa ra giải pháp hoặc xin lỗi người dùng đang thất vọng).
• Dự đoán văn bản (Mô hình ngôn ngữ): Phân tích một lượng lớn dữ liệu văn bản để tìm hiểu xác suất thống kê của chuỗi từ Khi được nhắc nhở, ChatGPT dự đoán từ tiếp theo có khả năng xảy ra nhất, tạo ra một chuỗi mạch lạc Nhận dạng mẫu này, mặc dù mạnh mẽ, nhưng không phải là "suy nghĩ" hay "logic" thực sự theo nghĩa của con người.

Kiến trúc GPT: Cách thức hoạt động của các mô hình ngôn ngữ như ChatGPT

Khả năng tạo văn bản giống con người của ChatGPT đến từ kiến trúc độc đáo của nó. Phần này đi sâu hơn vào giải thích kiến trúc GPT cũng như cách nó hoạt động và hoạt động để tạo phản hồi.

1 Hiểu về mạng nơ-ron

ChatGPT được cung cấp bởi mạng nơ-ron, là các mô hình tính toán lấy cảm hứng từ bộ não con người. Cũng giống như các tế bào thần kinh trong não của chúng ta kết nối và truyền tín hiệu, mạng lưới thần kinh nhân tạo bao gồm các nút được kết nối với nhau (hoặc "tế bào thần kinh") được tổ chức theo lớp. Các mạng này học bằng cách xử lý dữ liệu và điều chỉnh cường độ của kết nối giữa các nút để cải thiện khả năng nhận ra các mẫu và đưa ra dự đoán.

2 Kiến trúc máy biến áp

Cấu trúc mạng nơ-ron ChatGPT dựa trên một loại kiến trúc cụ thể được gọi là "máy biến áp". Không giống như các mô hình trình tự trước đây xử lý dữ liệu tuần tự, máy biến áp có thể xử lý đồng thời toàn bộ trình tự đầu vào, cho phép đào tạo nhanh hơn đáng kể.

3 Đào tạo ChatGPT với bộ dữ liệu lớn

ChatGPT được đào tạo về một lượng lớn văn bản và mã từ internet. "Đào tạo trước" này dạy nó những điều cơ bản về ngôn ngữ. Sau đó, "tinh chỉnh" trên các bộ dữ liệu và ví dụ cụ thể tinh chỉnh phản hồi của nó để có luồng cuộc trò chuyện và ngữ cảnh tốt hơn. Việc tinh chỉnh này sử dụng học có giám sát và học tăng cường từ phản hồi của con người.

4 Mã hóa và hiểu ngữ cảnh

ChatGPT chia nhỏ văn bản thành các mã thông báo — các từ riêng lẻ, một phần của từ hoặc thậm chí là dấu câu. Quá trình này, được gọi là mã hóa, cho phép mô hình xử lý văn bản bằng số.

Điều kỳ diệu xảy ra khi các token này được đưa vào mạng biến áp, mạng này sử dụng "cơ chế chú ý" để cân nhắc tầm quan trọng của các từ khác nhau trong đầu vào. Điều này có nghĩa là mô hình không chỉ xử lý từng mã thông báo một cách riêng biệt; nó xem xét các mối quan hệ giữa họ.

Sự liên kết của các token này, được tạo điều kiện thuận lợi bởi sự chú ý, là cách ChatGPT "ghi nhớ" các phần trước của cuộc trò chuyện. Bằng cách xem xét bối cảnh của toàn bộ cuộc đối thoại, mô hình tạo ra các phản hồi liên quan đến cuộc thảo luận đang diễn ra, không chỉ là đầu vào cuối cùng.

Các tính năng chính của chức năng của ChatGPT

Có một số tính năng chính giúp biến ChatGPT từ một mô hình nghiên cứu AI thành một công cụ AI mà mọi người có thể sử dụng để tạo nội dung.

1 Tạo phản hồi phù hợp với ngữ cảnh

ChatGPT có thể tạo ra các phản hồi phù hợp với ngữ cảnh. Điều này cho phép mô hình duy trì cảm giác liên tục và tạo ra các phản ứng được kết nối hợp lý với cuộc đối thoại trước đó.

Khả năng sản xuất nội dung trong khi vẫn duy trì ngữ cảnh là vô giá đối với các tổ chức. Hãy xem xét các ứng dụng sau:

• Dịch vụ khách hàng: Chatbot có thể ghi nhớ các tương tác của khách hàng trong quá khứ, cung cấp hỗ trợ được cá nhân hóa và hiệu quả, đồng thời giảm bớt sự thất vọng của khách hàng.
• Sáng tạo nội dung: Khi tạo các phần nội dung dài hơn, mô hình có thể duy trì tính nhất quán theo chủ đề và tránh mâu thuẫn, dẫn đến đầu ra chất lượng cao hơn.
• Phân tích dữ liệu: Trong các kịch bản phân tích dữ liệu tương tác, mô hình có thể ghi nhớ các truy vấn trước đó, cho phép khám phá dữ liệu nhiều sắc thái và lặp đi lặp lại hơn.

2 Khả năng đa ngôn ngữ

Việc đào tạo của ChatGPT trên các bộ dữ liệu đa ngôn ngữ khổng lồ cho phép nó hiểu và tạo văn bản bằng hơn 100 ngôn ngữ. Điều này vượt ra ngoài bản dịch đơn giản, cho phép mô hình tạo các định dạng văn bản sáng tạo, trả lời câu hỏi và tham gia vào các cuộc trò chuyện bằng các ngôn ngữ khác nhau.

Khả năng đa ngôn ngữ này mang lại những lợi thế đáng kể để tiếp cận nhiều đối tượng hơn:

• Phạm vi tiếp cận toàn cầu: Doanh nghiệp có thể giao tiếp với khách hàng bằng ngôn ngữ mẹ đẻ của họ, mở rộng phạm vi tiếp cận thị trường của họ.
• Tối ưu hóaSEO : Tạo nội dung bằng nhiều ngôn ngữ có thể cải thiện khả năng hiển thị của công cụ tìm kiếm ở các khu vực khác nhau, thúc đẩy lưu lượng truy cập không phải trả tiền từ nhiều nguồn khác nhau.
• Giao tiếp đa văn hóa: Tạo điều kiện giao tiếp và hiểu biết giữa các cá nhân nói các ngôn ngữ khác nhau.

3 Hạn chế và thách thức

Bất chấp khả năng của nó, ChatGPT không phải là không có giới hạn:

• Sự không chính xác thực tế (ảo giác): Mô hình được đào tạo để tạo ra văn bản hợp lý, không nhất thiết phải là văn bản chính xác thực tế Điều này có thể dẫn đến "ảo giác", trong đó mô hình tạo ra thông tin không chính xác hoặc bịa đặt nghe có vẻ thuyết phục.
• Khuếch đại thiên vị: Nếu dữ liệu đào tạo chứa các sai lệch, mô hình có thể khuếch đại chúng trong đầu ra của nó Đây là một mối quan tâm đáng kể mà OpenAI đang tích cực giải quyết.

Người dùng đã thích nghi với những thách thức này theo một số cách:

• Kiểm tra thực tế: Người dùng thường xác minh thông tin do ChatGPT tạo ra, đặc biệt là đối với các ứng dụng quan trọng.
• Kỹ thuật nhanh chóng: Lời nhắc được tạo cẩn thận có thể hướng dẫn mô hình hướng tới các phản hồi chính xác và phù hợp hơn.
• Tinh chỉnh lặp đi lặp lại: Người dùng thường tinh chỉnh đầu ra của mô hình thông qua nhiều lời nhắc và vòng phản hồi.

Các ứng dụng trong thế giới thực của ChatGPT

Tính linh hoạt của ChatGPT đã dẫn đến việc áp dụng nhanh chóng trong các lĩnh vực khác nhau, thay đổi cách các doanh nghiệp hoạt động và các cá nhân tương tác với công nghệ. Phần này khám phá một số ứng dụng chính trong thế giới thực.

1 Sáng tạo nội dung

ChatGPT được sử dụng ở mọi nơi trong không gian sáng tạo nội dung, hoạt động vượt ra ngoài việc tạo văn bản đơn giản để ảnh hưởng đến chiến lược nội dung và quy trình làm việc. Dưới đây là bảng phân tích theo thị trường ngách:

• Viết blog và viết bài : ChatGPT giúp người viết bằng cách tạo bản nháp, vượt qua rào cản của người viết và cung cấp những quan điểm mới Nó cũng hỗ trợ nghiên cứu từ khóa, phác thảo nội dung và tái sử dụng nội dung.
• Quản lý phương tiện truyền thông xã hội : ChatGPT tạo nội dung truyền thông xã hội, điều chỉnh nội dung đó cho các nền tảng khác nhau và phân tích các cuộc trò chuyện xã hội bằng các công cụ nghe được hỗ trợ bởi AI .
• Tiếp thị qua email và cá nhân hóa: ChatGPT tạo chuỗi email, dòng chủ đề và mô tả sản phẩm được cá nhân hóa, cải thiện tỷ lệ mở và nhấp chuột.

2 Hỗ trợ khách hàng

ChatGPT đang cách mạng hóa hỗ trợ khách hàng bằng cách cho phép các doanh nghiệp cung cấp hỗ trợ tức thì và được cá nhân hóa trên quy mô lớn. Chatbot hỗ trợ AI có thể xử lý đồng thời một khối lượng lớn yêu cầu của khách hàng, giảm thời gian chờ đợi và cải thiện sự hài lòng của khách hàng. Các chatbot này có thể:

• Trả lời các câu hỏi thường gặp: Cung cấp câu trả lời nhanh chóng và nhất quán cho các thắc mắc phổ biến của khách hàng.
• Khắc phục sự cố cơ bản: Hướng dẫn khách hàng qua các bước khắc phục sự cố đơn giản, giải quyết sự cố mà không cần sự can thiệp của con người.
• Leo thang các vấn đề phức tạp: Xác định các vấn đề phức tạp cần sự can thiệp của con người và chuyển cuộc trò chuyện một cách liền mạch cho một nhân viên con người, cùng với lịch sử cuộc trò chuyện đầy đủ.

Việc tích hợp AI vào quy trình làm việc dịch vụ khách hàng cho phép nhân viên tập trung vào các trường hợp phức tạp và đòi hỏi khắt khe hơn, cải thiện hiệu quả tổng thể và trải nghiệm khách hàng.

3 Giáo dục và Học tập

ChatGPT là một công cụ mạnh mẽ trong giáo dục, cung cấp trải nghiệm học tập được cá nhân hóa và hỗ trợ cả học sinh và nhà giáo dục.

• Dạy kèm cá nhân: ChatGPT có thể cung cấp các giải thích cá nhân về các khái niệm phức tạp, điều chỉnh phong cách giảng dạy cho phù hợp với nhu cầu của từng học sinh.
• Tạo câu hỏi và câu đố thực hành: Các nhà giáo dục có thể sử dụng ChatGPT để tạo tài liệu thực hành và đánh giá.
• Hỗ trợ nghiên cứu: Học sinh có thể sử dụng ChatGPT để khám phá các quan điểm khác nhau về một chủ đề, thu thập thông tin và thậm chí tạo dàn ý cho các bài nghiên cứu.

Tuy nhiên, điều quan trọng cần nhấn mạnh là ChatGPT nên được sử dụng như một công cụ để nâng cao học tập, không thay thế sự tham gia quan trọng với tài liệu.

4 Cải tiến trợ năng

Mặc dù bản thân ChatGPT không phải là một công cụ trợ năng, nhưng mô hình GPT được sử dụng làm mô hình AI chính cho các công cụ trợ năng AI khác. Đó là cách hoạt động của các công cụ AI "hỗ trợChatGPT " và đây là một số ví dụ:

• Cải thiện Chuyển văn bản thành giọng nói và Chuyển giọng nói thành văn bản: Nền tảng Transkriptor sử dụng AI để cung cấp phiên âm chính xác cao của các cuộc họp và cuộc trò chuyện để giúp việc xem xét dễ dàng, đặc biệt là đối với người khiếm thính.
• Hỗ trợ giao tiếp được hỗ trợ bởiAI : Trong khi vẫn đang được phát triển, các dự án như Project Relate của Google (sử dụng mô hình học máy ChatGPT tương tự) nhằm mục đích giúp người dùng bị khiếm khuyết về ngôn ngữ.
• Phụ đề và dịch nâng cao: Các nền tảng hội nghị truyền hình như Zoom và Microsoft Teams đang tích hợp các tính năng dịch và phụ đề hỗ trợ AI để cung cấp phụ đề chính xác hơn, theo thời gian thực.

Cách Eskritor đơn giản hóa ChatGPT cho người dùng

ChatGPT là một AI mục đích chung . Nếu bạn đang viết nội dung, các công cụ chuyên dụng như Eskritor là trải nghiệm tập trung và thân thiện với người dùng hơn.

Dưới đây là cách Eskritor đơn giản hóa ChatGPT cho người dùng theo ba cách chính:

Giao diện dễ sử dụng

Thay vì lời nhắc phức tạp, Eskritor cung cấp các giao diện đơn giản. Người dùng chỉ cần nhập một chủ đề và Eskritor xử lý các chi tiết kỹ thuật, giúp mọi người có thể truy cập được.

Mẫu được xác định trước

Eskritor cung cấp các mẫu cho các tác vụ viết khác nhau như bài luận, bài đăng trên blog và bản sao tiếp thị. Các mẫu này cung cấp một cấu trúc, giúp AI tạo nội dung có tổ chức và phù hợp mà người dùng không cần phải tìm ra lời nhắc phức tạp.

Các công cụ chỉnh sửa tích hợp

Eskritor bao gồm các công cụ để tinh chỉnh văn bản được tạo:

• Trình kiểm tra ngữ pháp và chính tả
• Các công cụ viết lại để rõ ràng và độc đáo
• Phân tích khả năng đọc để hiểu tốt hơn

Eskritor thu hẹp khoảng cách giữa AI phức tạp và người dùng hàng ngày. Bằng cách cung cấp giao diện, mẫu và công cụ chỉnh sửa đơn giản, nó giúp ChatGPT dễ tiếp cận và hữu ích cho nhiều đối tượng hơn.

Kết luận: Mở khóa tiềm năng của ChatGPT

Bây giờ bạn đã hiểu cách thức hoạt động của ChatGPT, bạn sẽ viết lời nhắc tốt hơn và cảnh giác khi ChatGPT bắt đầu ảo giác. Nhưng, nếu có một bài học rút ra từ bài viết này, đó là ChatGPT là một công cụ chung.

Đó là lý do tại sao các công cụ AI chuyên dụng rất phổ biến. Ví dụ: Eskritor được xây dựng đặc biệt để viết nội dung. Nó dễ sử dụng hơn ChatGPT và đã có lời nhắc chỉnh sửa và viết tích hợp để làm cho việc viết nội dung dễ dàng hơn nhiều. Bởi vì Eskritor đã tập trung ChatGPT cho bạn ở chế độ nền, bạn không phải lo lắng về việc viết chung chung hoặc nhắc nhở ChatGPT ngừng ảo giác.

Khám phá Eskritor ngay bây giờ và xem nó có thể giúp ích cho quá trình nghiên cứu, viết và động não của bạn như thế nào.