О чем Chat-GPT?
Прежде чем мы двинемся дальше, цель этой статьи — описать и представить архитектурные компоненты GPT и одну из самых известных реализаций, Chat-GPT. Мы не будем касаться некоторых пользовательских подсказок, которые могут помочь вам стать миллионером за одну ночь или построить свой следующий успешный бизнес, извините, ребята, может быть, следующий.
Итак, давайте начнем с самого начала, что такое GPT? GPT расшифровывается как Generative Pre-trained Transformer. Это тип модели искусственного интеллекта, который может генерировать текст, который выглядит так, как будто он был написан человеком.
Хорошо, понял, но что означает генеративный трансформатор?
Генеративные преобразователи используют многоуровневую архитектуру, состоящую из кодера и декодера. Кодер обрабатывает входную последовательность и генерирует набор представлений, а декодер берет эти представления и генерирует выходную последовательность.
Генеративные преобразователи достигли самых современных результатов в различных задачах генерации естественного языка, таких как суммирование текста, машинный перевод и языковое моделирование. Они способны фиксировать сложные взаимосвязи между словами и фразами в данном тексте и генерировать высококачественные результаты, которые во многих случаях неотличимы от текста, созданного человеком.
Эти методы разделяют одну и ту же идею: предварительное обучение языковой модели без учителя на огромном количестве наборов данных, а затем использование этой предварительно обученной модели для точной настройки различных последующих задач обработки естественного языка.
В то время как ввод определяет всеобъемлющий контекст, вывод строится в режиме реального времени на основе сложной реализации нейронной сети, которая оценивает следующее слово или предложения для записи на основе предыдущего набора слов, предоставленного выходным слоем.
Это становится хуже, не так ли? Просто объясни это, поскольку мне пять
Представьте, что вы играете в игру, в которой вам нужно рассказать историю. Вы начинаете с предложения, затем ваш друг добавляет еще одно предложение, затем вы добавляете еще одно предложение и так далее. Так работает генеративный преобразователь, но вместо игры он использует компьютерную программу.
Компьютерная программа похожа на робота, который может говорить и писать предложения. Он очень умен и получил информацию из разных источников и статей, чтобы научиться писать предложения. Когда вы даете ему предложение, он очень напряженно думает и придумывает следующее предложение в истории.
Это как если бы вы рассказывали компьютерной программе историю, а она добавляла к ней по одному предложению за раз. Он может даже придумывать новые и креативные предложения, которых вы раньше не слышали!
Представьте, что у вас есть большая книга, заполненная множеством разных предложений и абзацев. Вы хотите научить компьютер писать собственную книгу, но не хотите начинать с нуля. Поэтому вместо этого вы используете большую книгу в качестве отправной точки. Вы заставляете компьютер читать книгу и учитесь писать предложения и абзацы, которые выглядят так, как в книге.
А как насчет GPT?
Было несколько разных версий GPT. Каждая версия является улучшением предыдущей, с лучшими технологиями и более совершенными алгоритмами. Первая версия под названием GPT-1 была выпущена в 2018 году. С тех пор было выпущено еще несколько версий, включая GPT-2, GPT-3 и GPT-Neo.
Каждая версия лучше генерирует текст, чем предыдущая. Например, GPT-3 может генерировать настолько реалистичный текст, что иногда трудно сказать, написан ли он не человеком. А GPT-Neo — это более новая версия, которая была создана, чтобы быть более доступной и доступной для более широкого круга людей.
Интересно, давайте перейдем к делу, как работает Chat-GPT?
ChatGPT — это языковая модель, основанная на архитектуре GPT (Generative Pre-trained Transformer). Он был обучен на огромном количестве текстовых данных из Интернета, включая книги, статьи и веб-сайты, с использованием метода, называемого обучение без учителя.
Во время обучения модель учится предсказывать следующее слово в предложении на основе слов, которые стояли перед ним. Делая это, он изучает модели и структуры языка и развивает понимание того, как слова и предложения сочетаются друг с другом.
Когда вы взаимодействуете с ChatGPT, он использует эти знания для создания ответа на основе слов и фраз, которые вы использовали в своем сообщении. Он делает это, предсказывая наиболее вероятные слова, которые будут следующими, учитывая контекст вашего сообщения, а затем генерируя ответ, который следует за этими предсказаниями.
Однако ChatGPT — это модель машинного обучения, она не всегда идеальна. Иногда он может генерировать неуместные, повторяющиеся или бессмысленные ответы. В таких случаях вы можете попробовать перефразировать свой вопрос или сообщение, чтобы увидеть, сможете ли вы получить лучший ответ.
В целом, ChatGPT предназначен для имитации разговора с человеком и создания естественных и привлекательных ответов. Но поскольку это все еще модель машинного обучения, она не так сложна, как реальный собеседник.
На этапе обучения ChatGPT получал огромное количество текстовых данных из Интернета и научился предсказывать следующее слово в предложении на основе слов, которые стояли перед ним. Этот процесс включал анализ статистических закономерностей и взаимосвязей между словами в тексте и использование этой информации для получения более естественных и связных ответов.
Когда вы взаимодействуете с ChatGPT, он использует эти статистические данные для генерации ответов на основе шаблонов, полученных из текстовых данных. Анализируя слова и фразы в вашем сообщении, он может предсказать наиболее вероятные слова, которые будут следующими, и сгенерировать ответ, соответствующий контексту разговора.
Таким образом, хотя ChatGPT не является чисто статистической моделью, статистическое моделирование играет решающую роль в формировании ответов.
А параметры тренировки? важны ли они для модели?
Количество параметров, используемых для обучения ChatGPT, большой языковой модели, обученной OpenAI, зависит от версии модели.
Например, в исходной модели GPT было 117 миллионов параметров, а в GPT-2 — 1,5 миллиарда параметров. Последняя версия GPT-3 имеет несколько вариантов в диапазоне от 175 миллиардов до 13,5 триллионов параметров.
Однако стоит отметить, что количество параметров не обязательно указывает на производительность модели. Другие факторы, такие как качество и разнообразие обучающих данных, архитектура модели и методы оптимизации, используемые во время обучения, также играют значительную роль.
Что дальше для Chat-GPT?
Согласно Open.ai и текущей версии GPT-4, над этим они работают.
- Улучшенное понимание языка: ChatGPT может быть дополнительно обучен на больших объемах данных, чтобы улучшить его способность понимать и интерпретировать естественный язык, включая нюансы грамматики, синтаксиса и смысла.
- Повышенная эффективность: ChatGPT можно оптимизировать, чтобы он работал быстрее и требовал меньше вычислительных ресурсов, что позволяло ему быстрее и эффективнее предоставлять ответы.
- Улучшенные разговорные способности: ChatGPT можно обучить вести более сложные и увлекательные разговоры, такие как обсуждение абстрактных концепций или участие в ролевых сценариях.
- Персонализация: ChatGPT можно настроить так, чтобы он лучше соответствовал предпочтениям и потребностям отдельных пользователей, например, путем включения их личных данных и истории разговоров в их ответы.
- Мультимодальные возможности: ChatGPT можно обучить понимать и генерировать ответы в разных форматах, включая текст, речь и изображения.
- В целом, возможности для будущего развития ChatGPT огромны, и, вероятно, они будут продолжать расширяться и развиваться по мере развития технологии ИИ.
Надеюсь, вы нашли этот пост информативным. Не стесняйтесь делиться ими, мы хотим охватить как можно больше людей, потому что знаниями нужно делиться, верно?
Если вы дойдете до этого момента, спасибо!
<AL34N!X>
