ChatGPT አስደናቂ አርቴፊሻል ኢንተለጀንስ የቋንቋ ሞዴል ነው። ሁላችንም በተለያዩ ተግባራት ውስጥ እኛን ለመርዳት እንጠቀማለን.
ሰው የሚመስሉ ምላሾችን ለማውጣት እንዴት እንደሰለጠነ ጠይቀህ ታውቃለህ? በዚህ ጽሑፍ ውስጥ የ ChatGPT ስልጠናን እንመረምራለን.
እጅግ በጣም ጥሩ ወደ አንዱ እንዴት እንደተለወጠ እናብራራለን የቋንቋ ሞዴሎች. አስገራሚውን የ ChatGPT አለምን ስንቃኝ፣ ወደ ግኝት ጉዞ ኑ።
የስልጠና አጠቃላይ እይታ
ቻትጂፒቲ የተፈጥሮ ቋንቋ ማቀነባበሪያ ሞዴል ነው።
በChatGPT፣ በይነተገናኝ ንግግሮች እና ሰው መሰል ውይይቶች ውስጥ መሳተፍ እንችላለን። ተመሳሳይ ዘዴን ይጠቀማል GPTን አስተምር, እሱም በጣም ጥሩ የቋንቋ ሞዴል ነው. የተገነባው ከቻትጂፒቲ ጥቂት ቀደም ብሎ ነው።
የበለጠ ትኩረት የሚስብ ዘዴን ይጠቀማል። ይህ የተፈጥሮ የተጠቃሚ መስተጋብርን ያስችላል። ስለዚህ ለተለያዩ አፕሊኬሽኖች እንደ ቻትቦቶች እና ምናባዊ ረዳቶች ፍጹም መሳሪያ ነው።
የቻትጂፒቲ የሥልጠና ሂደት ባለብዙ ደረጃ ሂደት ነው። Generative Pretraining በ ChatGPT ስልጠና ውስጥ የመጀመሪያው እርምጃ ነው።
በዚህ ደረጃ፣ ሞዴሉ የሚሰለጠነው ከፍተኛ መጠን ያለው የጽሑፍ መረጃ በመጠቀም ነው። ከዚያም ሞዴሉ በተፈጥሮ ቋንቋ ውስጥ የሚገኙትን የስታቲስቲክስ ግንኙነቶች እና ንድፎችን ያገኛል. ስለዚህ፣ ሰዋሰው ትክክለኛ እና ወጥ የሆነ ምላሽ ሊኖረን ይችላል።
ከዚያ ክትትል የሚደረግበት ጥሩ ማስተካከያ ደረጃን እንከተላለን። በዚህ ክፍል ውስጥ, ሞዴሉ በአንድ የተወሰነ ተግባር ላይ የሰለጠነ ነው. ለምሳሌ፣ የቋንቋ ትርጉም ወይም ጥያቄን መመለስ ይችላል።
በመጨረሻም፣ ቻትጂፒቲ ከሰው አስተያየት የሽልማት ትምህርትን ይጠቀማል።
አሁን እነዚህን ደረጃዎች እንመርምር.
የትውልድ ቅድመ-ስልጠና
የመጀመርያው የሥልጠና ደረጃ Generative Pretraining ነው። የቋንቋ ሞዴሎችን ለማሰልጠን የተለመደ ዘዴ ነው. የማስመሰያ ቅደም ተከተሎችን ለመፍጠር, ዘዴው "ቀጣይ ደረጃ ትንበያ ምሳሌ" ይተገበራል.
ምን ማለት ነው?
እያንዳንዱ ማስመሰያ ልዩ ተለዋዋጭ ነው። እነሱ አንድን ቃል ወይም የቃሉን ክፍል ይወክላሉ። ሞዴሉ ከሱ በፊት ባሉት ቃላቶች መሰረት ቀጥሎ የትኛው ቃል እንደሚመጣ ለመወሰን ይሞክራል። በቅደም ተከተል በሁሉም ቃላቶች ላይ የይሁንታ ስርጭትን ይጠቀማል።
የቋንቋ ሞዴሎች ዓላማ የማስመሰያ ቅደም ተከተሎችን መገንባት ነው. እነዚህ ቅደም ተከተሎች የሰውን ቋንቋ ንድፎችን እና አወቃቀሮችን መወከል አለባቸው. ይህ ሊሆን የቻለው እጅግ በጣም ብዙ በሆኑ የጽሑፍ መረጃዎች ላይ ሞዴሎችን በማሰልጠን ነው።
ከዚያ፣ ይህ ውሂብ ቃላቶች በቋንቋው እንዴት እንደሚከፋፈሉ ለመረዳት ይጠቅማል።
በስልጠና ወቅት, ሞዴሉ የፕሮባቢሊቲ ስርጭት መለኪያዎችን ይለውጣል.
እና፣ በጽሁፍ ውስጥ በሚጠበቀው እና በተጨባጭ የቃላት ስርጭት መካከል ያለውን ልዩነት ለመቀነስ ይሞክራል። ይህ በኪሳራ ተግባር መጠቀም ይቻላል. የመጥፋት ተግባር በሚጠበቀው እና በተጨባጭ ስርጭት መካከል ያለውን ልዩነት ያሰላል.
ተፈጥሯዊ ቋንቋ ማካሄድ ና የኮምፒተር ራዕይ Generative Pretraining ከምንጠቀምባቸው አካባቢዎች አንዱ ናቸው።
የአሰላለፍ ጉዳይ
የአሰላለፍ ችግር በጄኔሬቲቭ ቅድመ ስልጠና ውስጥ ካሉት ችግሮች አንዱ ነው። ይህ የሚያመለክተው የአምሳያው ፕሮባቢሊቲ ስርጭትን ከትክክለኛው መረጃ ስርጭት ጋር ለማዛመድ ያለውን ችግር ነው።
በሌላ አገላለጽ፣ የአምሳያው የመነጩ መልሶች የበለጠ ሰው የሚመስሉ መሆን አለባቸው።
ሞዴሉ አልፎ አልፎ ያልተጠበቁ ወይም ተገቢ ያልሆኑ ምላሾችን ሊሰጥ ይችላል. እና፣ ይህ በተለያዩ ምክንያቶች የተነሳ ሊሆን ይችላል፣ ለምሳሌ የስልጠና መረጃ አድልዎ ወይም የአምሳያው የአውድ ግንዛቤ እጥረት። የቋንቋ ሞዴሎችን ጥራት ለማሻሻል የአሰላለፍ ችግር መስተካከል አለበት።
ይህንን ችግር ለመፍታት እንደ ChatGPT ያሉ የቋንቋ ሞዴሎች ጥሩ ማስተካከያ ዘዴዎችን ይጠቀማሉ።
ክትትል የሚደረግበት ጥሩ ማስተካከያ
የቻትጂፒቲ ስልጠና ሁለተኛ ክፍል በጥሩ ማስተካከያ ቁጥጥር የሚደረግበት ነው። የሰው ልጅ ገንቢዎች እንደ ሰው ተጠቃሚ እና ቻትቦት ሆነው በመስራት በዚህ ነጥብ ላይ ይሳተፋሉ።
እነዚህ ንግግሮች ተመዝግበው ወደ የውሂብ ስብስብ ይዋሃዳሉ። እያንዳንዱ የሥልጠና ናሙና እንደ “ቻትቦት” ሆኖ ከሚያገለግለው የሰው ገንቢ ምላሽ ጋር የሚዛመድ የተለየ የውይይት ታሪክ ያካትታል።
ቁጥጥር የሚደረግበት ጥሩ ማስተካከያ ዓላማ በአምሳያው በተዛመደ መልስ ውስጥ ለትክንቶች ቅደም ተከተል የተሰጠውን ዕድል ከፍ ለማድረግ ነው። ይህ ዘዴ “አስመሳይ ትምህርት” ወይም “የባህሪ ክሎኒንግ” በመባል ይታወቃል።
በዚህ መንገድ ሞዴል የበለጠ ተፈጥሯዊ-ድምጽ እና ተከታታይ ምላሾችን መስጠትን መማር ይችላል። በሰው ኮንትራክተሮች የተሰጡትን መልሶች በማባዛት ላይ ነው።
ክትትል የሚደረግበት ጥሩ ማስተካከያ የቋንቋ ሞዴል ለአንድ የተለየ ተግባር የሚስተካከልበት ነው።
አንድ ምሳሌ እንስጥ። የፊልም ምክሮችን ለማቅረብ ቻትቦትን ማስተማር እንፈልጋለን እንበል። በፊልም መግለጫዎች ላይ በመመስረት የፊልም ደረጃዎችን ለመተንበይ የቋንቋ ሞዴሉን እናሠለጥናለን። እና፣ የፊልም መግለጫዎችን እና ደረጃዎችን የውሂብ ስብስብ እንጠቀማለን።
አልጎሪዝም ውሎ አድሮ የትኛዎቹ የፊልም ገጽታዎች ከከፍተኛ ወይም ደካማ ደረጃዎች ጋር እንደሚዛመዱ ይገነዘባል።
ከሰለጠነ በኋላ፣ ፊልሞችን ለሰው ተጠቃሚዎች ለመጠቆም ሞዴላችንን ልንጠቀም እንችላለን። ተጠቃሚዎች የሚወዷቸውን ፊልም ሊገልጹ ይችላሉ፣ እና ቻትቦት ከሱ ጋር የሚነጻጸሩ ብዙ ፊልሞችን ለመምከር የተጣራውን የቋንቋ ሞዴል ይጠቀማል።
የቁጥጥር ገደቦች፡ የስርጭት Shift
ክትትል የሚደረግበት ጥሩ ማስተካከያ የቋንቋ ሞዴል የተወሰነ ግብ እንዲፈጽም ማስተማር ነው። ይህ የሚቻለው ሞዴሉን በመመገብ ነው ሀ የውሂብ ስብስብ እና ከዚያ ትንበያዎችን ለማድረግ በማሰልጠን. ይህ ስርዓት ግን “የቁጥጥር ገደቦች” በመባል የሚታወቁ ገደቦች አሉት።
ከእነዚህ እገዳዎች አንዱ "የስርጭት ለውጥ" ነው. የሥልጠናው መረጃ አምሳያው የሚያጋጥመውን የገሃዱ ዓለም የግብአት ስርጭት በትክክል ላያንጸባርቅ የሚችልበትን ሁኔታ ያመለክታል።
ምሳሌውን ቀደም ብለን እንከልሰው። በፊልሙ ጥቆማ ምሳሌ፣ ሞዴሉን ለማሰልጠን የሚያገለግል የውሂብ ስብስብ ቻትቦት የሚያጋጥመውን የተለያዩ ፊልሞችን እና የተጠቃሚ ምርጫዎችን በትክክል ላያንጸባርቅ ይችላል። ቻትቦቱ የምንፈልገውን ያህል አይሰራም ይሆናል።
በመሆኑም በስልጠና ወቅት ከተመለከቷቸው ጋር የማይመሳሰሉ ግብአቶችን ያሟላል።
ለክትትል ትምህርት, ሞዴሉ በተወሰኑ ሁኔታዎች ላይ ብቻ ሲሰለጥን, ይህ ችግር ይነሳል.
በተጨማሪም፣ ሞዴሉ ከአዳዲስ ሁኔታዎች ጋር እንዲላመድ እና ከስህተቱ እንዲማር ለማገዝ የማጠናከሪያ ትምህርት ጥቅም ላይ ከዋለ በስርጭት ለውጥ ፊት የተሻለ አፈጻጸም ሊኖረው ይችላል።
በምርጫዎች ላይ በመመስረት፣ የሽልማት ትምህርት
የሽልማት ትምህርት ቻትቦትን ለማዘጋጀት ሦስተኛው የሥልጠና ደረጃ ነው። በሽልማት ትምህርት፣ ሞዴሉ የሽልማት ምልክትን ከፍ ለማድረግ ተምሯል።
ሞዴሉ ስራውን ምን ያህል ውጤታማ በሆነ መንገድ እያከናወነ መሆኑን የሚያመለክት ነጥብ ነው። የሽልማት ምልክቱ የአምሳያው ምላሾች ደረጃ በሚሰጡ ወይም በሚገመግሙ ሰዎች ግቤት ላይ የተመሰረተ ነው።
የሽልማት ትምህርት ዓላማው የሰው ተጠቃሚዎች የሚመርጡትን ከፍተኛ ጥራት ያላቸውን ምላሾች የሚያቀርብ ቻትቦትን ማዘጋጀት ነው። ይህንን ለማድረግ የማሽን መማሪያ ዘዴ ይባላል የማጠናከሪያ ትምህርት - ይህም ከአስተያየት መማርን ያካትታል በሽልማት መልክ - ሞዴሉን ለማሰልጠን ይጠቅማል.
ቻትቦት የተጠቃሚ ጥያቄዎችን ይመልሳል፣ ለምሳሌ፣ አሁን ባለው የተግባር አረዳድ ላይ በመመስረት፣ እሱም በሽልማት ትምህርት ወቅት የሚቀርበው። ምላሾቹ በሰው ዳኞች ከተገመገሙ በኋላ ቻትቦት ምን ያህል ውጤታማ በሆነ መንገድ እንደሚሰራ ላይ በመመስረት የሽልማት ምልክት ይሰጣል።
ይህ የሽልማት ምልክት በቻትቦቱ ቅንብሩን ለማሻሻል ይጠቅማል። እና ፣ የተግባር አፈፃፀምን ያሻሽላል።
በሽልማት ትምህርት ላይ አንዳንድ ገደቦች
የሽልማት ትምህርት ጉድለት የሽልማት ምልክቱ ትንሽ እና ሊዘገይ ስለሚችል በቻትቦት ምላሾች ላይ ያለው አስተያየት ለተወሰነ ጊዜ ላይመጣ ይችላል። በውጤቱም፣ ቻትቦትን በተሳካ ሁኔታ ለማሰልጠን ፈታኝ ሊሆን ይችላል ምክንያቱም ብዙ ቆይቶ የተወሰኑ ምላሾች ላይ ግብረ መልስ ላያገኝ ይችላል።
ሌላው ጉዳይ የሰው ዳኞች የተሳካ ምላሽ ስለሚሰጡ የተለያዩ አመለካከቶች ወይም ትርጓሜዎች ሊኖራቸው ይችላል ይህም ለሽልማት ምልክት ወደ ማዳላት ሊያመራ ይችላል. ይህንን ለመቀነስ፣ ይበልጥ አስተማማኝ የሆነ የሽልማት ምልክት ለማድረስ በበርካታ ዳኞች በተደጋጋሚ ጥቅም ላይ ይውላል።
የወደፊቱ ጊዜ ምን ይሆናል?
የ ChatGPTን አፈጻጸም የበለጠ ለማሳደግ ብዙ ወደፊት ሊሆኑ የሚችሉ እርምጃዎች አሉ።
የአምሳያው ግንዛቤን ለመጨመር አንድ የወደፊት መንገድ ተጨማሪ የሥልጠና መረጃ ስብስቦችን እና የመረጃ ምንጮችን ማካተት ነው። የሞዴሉን አቅም ማሳደግ ጽሑፋዊ ያልሆኑ ግብዓቶችን የመረዳትና የመረዳት አቅምን ማሳደግም ይቻላል።
ለምሳሌ፣ የቋንቋ ሞዴሎች ምስሎችን ወይም ድምጾችን ሊረዱ ይችላሉ።
የተወሰኑ የሥልጠና ቴክኒኮችን በማካተት ChatGPT ለተወሰኑ ተግባራት ሊሻሻል ይችላል። ለምሳሌ, ማከናወን ይችላል ስሜት ትንተና ወይም የተፈጥሮ ቋንቋ ምርት. በማጠቃለያው፣ ChatGPT እና ተዛማጅ የቋንቋ ሞዴሎች ለመራመድ ትልቅ ተስፋ ያሳያሉ።
መልስ ይስጡ