ChatGPT — это продвинутый вариант категории моделей машинного обучения, используемых в обработке естественного языка (NLP), известных как модели большого языка (LLM). LLM обрабатывают огромные объемы текстовых данных и распознают связи между словами в заданном тексте. Благодаря недавнему прогрессу в вычислительных возможностях эти модели значительно расширились. Эффективность LLM повышается по мере расширения их входных наборов данных и пространства параметров.
Хотя GPT-3, базовая модель, лежащая в основе ChatGPT, добилась значительных успехов в области обработки естественного языка, ей не хватает точности в соответствии с намерениями пользователя. Например, GPT-3 может генерировать результаты, которые:
- Бесполезны и не соответствуют явным командам пользователя.
- Создавать «галлюцинации’ или воображаемые утверждения, которые представляют собой ложные или несуществующие факты.
- Отсутствие возможности интерпретации, что затрудняет понимание людьми аргументации, лежащей в основе конкретного решения или прогноза, сделанного моделью.
- Создавайте токсичный или предвзятый контент, приводящий к вредным или оскорбительным выводам и распространению дезинформации.
В ChatGPT были представлены передовые методы обучения, позволяющие устранить некоторые из этих неотъемлемых проблем, обычно встречающихся в стандартных больших языковых моделях. ChatGPT использует тонкую настройку, обучение с подкреплением на основе обратной связи с людьми (RLHF), встраивания, моделирование вознаграждения и ближайшую оптимизацию политики (PPO) для предоставления высококачественных, контекстуально релевантных ответов. Подробнее о курсе по разработке мобильных приложений с помощью искусственного интеллекта читайте на страницах https://skymodai.com/skymodai-mvp специализированного сайта.
Встраивания
Встраивания играют решающую роль, помогая ChatGPT понимать и генерировать контекстуально релевантные ответы. и используются на этапе предварительной подготовки. Вложения — это векторные представления слов, фраз или предложений, которые фиксируют семантические и синтаксические связи между ними. Они позволяют модели обрабатывать и генерировать человекоподобный язык.
На этапе предварительной подготовки ChatGPT изучает встраивания из обширного массива текстовых данных. Модель фиксирует контекстную информацию и взаимосвязи между словами, фразами и предложениями в многомерном пространстве. Эти встраивания помогают ChatGPT понимать значение входных данных, нюансы и зависимости. Когда в ChatGPT выдается приглашение, модель использует изученные встраивания, чтобы понять контекст и взаимосвязи между словами в приглашении. Затем оно генерирует контекстуально релевантный ответ, находя встраивания, которые наилучшим образом соответствуют семантике и синтаксису входных данных.
Встраивания позволяют ChatGPT генерировать последовательные и контекстуально соответствующие ответы и позволяют модели обобщать свои знания на новые, невидимые исходные данные. Это возможно, потому что встраивания отражают базовую структуру и шаблоны языка, позволяя модели адаптировать свои ответы к широкому спектру запросов. На этом этапе модель получает общее представление о языке.
Тонкая настройка
ChatGPT является производным от InstructGPT, который предложил инновационный метод интеграции обратной связи с человеком в процедуру обучения для лучшей синхронизации результатов модели с целями пользователей. Методика, известная как обучение с подкреплением на основе обратной связи с человеком (RLHF), всесторонне описана в публикации OpenAI 2022 года “Обучение языковых моделей следованию инструкциям с обратной связью с человеком”. Вот упрощенное объяснение процесса.
После завершения этапа предварительного обучения начинается тонкая настройка. Дальнейшее обучение ChatGPT проводится на меньшем, тщательно подобранном наборе данных, адаптированном к целевой области или задаче. Этот набор данных состоит из пар ввода-вывода, сгенерированных людьми-этикетировщиками, которые предоставляют ожидаемые ответы на список запросов.
Параметры ChatGPT обновляются во время точной настройки для лучшего соответствия целевой задаче или предметной области. Этот процесс позволяет модели генерировать более точные, релевантные и полезные ответы для конкретного контекста или текущей проблемы. Точная настройка настраивает общие языковые навыки ChatGPT, приобретенные в ходе предварительного обучения, в соответствии с конкретными требованиями желаемой задачи.
Этап точной настройки может также включать такие методы, как обучение с подкреплением на основе обратной связи с человеком (RLHF), что помогает минимизировать вредные, неправдивые или предвзятые результаты. Этот метод включает в себя комбинацию контролируемой тонкой настройки, моделирования вознаграждения и ближайшей оптимизации политики (PPO). RLHF стремится оптимизировать ответы модели на основе предпочтений человека, гарантируя, что модель генерирует точный текст, удобный для пользователя и соответствующий желаемому результату.