ChatGPT əlamətdar süni intellekt dil modelidir. Biz hamımız ondan müxtəlif işlərdə bizə kömək etmək üçün istifadə edirik.
Bu qədər insana bənzəyən cavablar hazırlamaq üçün necə öyrədildiyini heç soruşmusunuzmu? Bu yazıda ChatGPT təlimini araşdıracağıq.
Onun necə ən görkəmlilərdən birinə çevrildiyini izah edəcəyik dil modelləri. ChatGPT-nin maraqlı dünyasını araşdırarkən, kəşf səyahətinə çıxın.
Təlimə ümumi baxış
ChatGPT təbii dil emal modelidir.
ChatGPT ilə biz interaktiv dialoqlar və insan kimi müzakirələr apara bilərik. Buna bənzər bir yanaşma tətbiq edir GPT-yə göstəriş verin, ən müasir dil modelidir. ChatGPT-dən qısa müddət əvvəl hazırlanmışdır.
Daha cəlbedici bir üsuldan istifadə edir. Bu, təbii istifadəçi qarşılıqlı əlaqəsinə imkan verir. Beləliklə, chatbotlar və virtual köməkçilər kimi müxtəlif tətbiqlər üçün mükəmməl bir vasitədir.
ChatGPT-nin təlim proseduru çox mərhələli bir prosesdir. Generativ Pretraining ChatGPT təlimində ilk addımdır.
Bu mərhələdə, model mətn məlumatlarının böyük bir korpusundan istifadə etməklə öyrədilir. Sonra model təbii dildə olan statistik korrelyasiya və nümunələri aşkar edir. Beləliklə, qrammatik cəhətdən dəqiq və ardıcıl cavab verə bilərik.
Sonra nəzarət edilən incə tənzimləmə addımını izləyirik. Bu hissədə model müəyyən bir tapşırıq üzrə öyrədilir. Məsələn, dil tərcüməsi və ya suala cavab verə bilər.
Nəhayət, ChatGPT insan rəyindən öyrənmə mükafatından istifadə edir.
İndi bu addımları nəzərdən keçirək.
Generativ Ön Təlim
Təlimin ilkin səviyyəsi Generativ Ön Təlimdir. Bu dil modellərini öyrətmək üçün ümumi üsuldur. Token ardıcıllığı yaratmaq üçün metod “növbəti addım proqnozlaşdırma paradiqmasını” tətbiq edir.
Bunun mənası nədi?
Hər bir işarə unikal dəyişəndir. Onlar bir sözü və ya sözün bir hissəsini təmsil edirlər. Model özündən əvvəl gələn sözlər nəzərə alınmaqla hansı sözün daha sonra gəlmə ehtimalını müəyyənləşdirməyə çalışır. O, ardıcıllıqla bütün şərtlər üzrə ehtimal paylanmasından istifadə edir.
Dil modellərinin məqsədi işarə ardıcıllıqlarını qurmaqdır. Bu ardıcıllıqlar insan dilinin qəliblərini və strukturlarını təmsil etməlidir. Bu, böyük miqdarda mətn məlumatı üzərində modelləri öyrətməklə mümkündür.
Sonra bu məlumatlar sözlərin dildə necə paylandığını anlamaq üçün istifadə olunur.
Təlim zamanı model ehtimal paylama parametrlərini dəyişir.
Və mətndə sözlərin gözlənilən və faktiki paylanması arasındakı fərqi azaltmağa çalışır. Bu, itki funksiyasından istifadə etməklə mümkündür. Zərər funksiyası gözlənilən və faktiki paylanmalar arasındakı fərqi hesablayır.
Təbii dil emalı və kompüter görmə Generativ Ön Təlimdən istifadə etdiyimiz sahələrdən biridir.
Uyğunlaşma məsələsi
Düzəliş problemi Generativ Ön Təlimdə çətinliklərdən biridir. Bu, modelin ehtimal paylanmasının faktiki məlumatların paylanmasına uyğunlaşdırılmasının çətinliyinə aiddir.
Başqa sözlə, modelin yaratdığı cavablar daha çox insana oxşamalıdır.
Model bəzən gözlənilməz və ya düzgün olmayan cavablar verə bilər. Və bu, təlim məlumatlarının qərəzliliyi və ya modelin kontekstdən xəbərdar olmaması kimi müxtəlif səbəblərdən qaynaqlana bilər. Dil modellərinin keyfiyyətini artırmaq üçün uyğunlaşma problemi həll edilməlidir.
Bu problemi aradan qaldırmaq üçün ChatGPT kimi dil modelləri incə tənzimləmə üsullarından istifadə edir.
Nəzarət olunan İncə Sazlama
ChatGPT təliminin ikinci hissəsi dəqiq tənzimləmə nəzarətindən ibarətdir. İnsan tərtibatçıları bu nöqtədə həm insan istifadəçisi, həm də chatbot kimi çıxış edərək dialoqlara girirlər.
Bu danışıqlar qeydə alınır və verilənlər bazasına yığılır. Hər bir təlim nümunəsinə “chatbot” kimi xidmət edən insan tərtibatçısının növbəti cavabı ilə uyğun gələn fərqli söhbət tarixçəsi daxildir.
Nəzarət olunan dəqiq tənzimləmənin məqsədi model tərəfindən əlaqəli cavabda işarələrin ardıcıllığına təyin edilmiş ehtimalı maksimuma çatdırmaqdır. Bu üsul “imitasiya öyrənməsi” və ya “davranış klonlaması” kimi tanınır.
Bu yolla model daha təbii səslənən və ardıcıl cavablar verməyi öyrənə bilər. Bu, insan podratçılar tərəfindən verilən cavabları təkrarlayır.
Nəzarət edilən incə tənzimləmə, dil modelinin müəyyən bir tapşırıq üçün tənzimlənə biləcəyi yerdir.
Bir misal verək. Tutaq ki, biz chatbot-a film tövsiyələrini öyrətmək istəyirik. Film təsvirlərinə əsaslanaraq film reytinqlərini proqnozlaşdırmaq üçün dil modelini öyrədərdik. Və biz film təsvirləri və reytinqlərinin verilənlər bazasından istifadə edərdik.
Alqoritm nəhayət filmin hansı aspektlərinin yüksək və ya zəif reytinqlərə uyğun olduğunu müəyyən edəcəkdi.
Təlim edildikdən sonra biz insan istifadəçilərinə filmlər təklif etmək üçün modelimizdən istifadə edə bilərik. İstifadəçilər bəyəndikləri filmi təsvir edə bilər və chatbot onunla müqayisə edilə bilən daha çox film tövsiyə etmək üçün zərif dil modelindən istifadə edərdi.
Nəzarət Məhdudiyyətləri: Paylanma Növbəsi
Nəzarət olunan incə tənzimləmə müəyyən bir məqsədi yerinə yetirmək üçün dil modelini öyrətməkdir. Bu, modeli a qidalandırmaqla mümkündür məlumat bazası və sonra proqnozlar vermək üçün onu öyrədin. Bununla belə, bu sistemin “nəzarət məhdudiyyətləri” kimi tanınan məhdudiyyətləri var.
Bu məhdudiyyətlərdən biri də “paylayıcı yerdəyişmə”dir. Bu, təlim məlumatlarının modelin qarşılaşacağı daxilolmaların real dünya paylanmasını dəqiq əks etdirməməsi ehtimalına istinad edir.
Əvvəlki nümunəni nəzərdən keçirək. Film təklifi nümunəsində modeli öyrətmək üçün istifadə edilən verilənlər bazası chatbotun qarşılaşacağı filmlərin müxtəlifliyini və istifadəçi seçimlərini dəqiq əks etdirməyə bilər. Çatbot istədiyimiz kimi işləməyə bilər.
Nəticədə, o, təlim zamanı müşahidə etdiyi məlumatlardan fərqli olan girişlərə cavab verir.
Nəzarət olunan öyrənmə üçün model yalnız verilmiş nümunələr toplusunda öyrədildikdə, bu problem yaranır.
Əlavə olaraq, model yeni kontekstlərə uyğunlaşmağa və səhvlərindən öyrənməyə kömək etmək üçün gücləndirici öyrənmə istifadə edilərsə, paylama dəyişikliyi qarşısında daha yaxşı çıxış edə bilər.
Üstünlüklərə əsasən Öyrənməyi Mükafatlandırın
Mükafat öyrənmə chatbotun hazırlanmasında üçüncü təlim mərhələsidir. Mükafat öyrənmədə modelə mükafat siqnalını maksimuma çatdırmaq öyrədilir.
Bu, modelin işi nə dərəcədə effektiv yerinə yetirdiyini göstərən xaldır. Mükafat siqnalı modelin cavablarını qiymətləndirən və ya qiymətləndirən insanların girişinə əsaslanır.
Mükafat öyrənmə insan istifadəçilərinin üstünlük verdiyi yüksək keyfiyyətli cavablar istehsal edən bir chatbot inkişaf etdirməyi hədəfləyir. Bunun üçün maşın öyrənmə texnikası çağırılır gücləndirici öyrənmə—buna rəydən öyrənmə daxildir mükafatlar şəklində—modeli öyrətmək üçün istifadə olunur.
Çatbot, məsələn, mükafat öyrənmə zamanı ona verilən tapşırığın cari qavramasından asılı olaraq istifadəçi sorğularına cavab verir. Cavablar insan hakimlər tərəfindən qiymətləndirildikdən sonra chatbotun nə qədər effektiv fəaliyyət göstərdiyinə əsasən mükafat siqnalı verilir.
Bu mükafat siqnalı chatbot tərəfindən parametrlərini dəyişdirmək üçün istifadə olunur. Və tapşırıq performansını artırır.
Mükafat öyrənmə ilə bağlı bəzi məhdudiyyətlər
Mükafatın öyrənilməsinin çatışmazlığı ondan ibarətdir ki, chatbotun cavabları ilə bağlı rəy bir müddət gəlməyə bilər, çünki mükafat siqnalı seyrək və gecikmiş ola bilər. Nəticə etibarı ilə, chatbot-u uğurla öyrətmək çətin ola bilər, çünki o, konkret cavablar barədə çox gec vaxt almaya bilər.
Başqa bir məsələ ondan ibarətdir ki, insan hakimlər uğurlu cavab verənin müxtəlif baxışları və ya şərhləri ola bilər ki, bu da mükafat siqnalında qərəzliliyə səbəb ola bilər. Bunu azaltmaq üçün, daha etibarlı bir mükafat siqnalı vermək üçün bir neçə hakim tərəfindən tez-tez istifadə olunur.
Gələcək nədir?
ChatGPT-nin performansını daha da artırmaq üçün bir neçə potensial gələcək addımlar var.
Modelin başa düşülməsini artırmaq üçün potensial gələcək marşrutlardan biri daha çox təlim verilənlər toplusunu və məlumat mənbələrini daxil etməkdir. Modelin qeyri-mətn daxiletmələrini dərk etmək və nəzərə almaq qabiliyyətini artırmaq da mümkündür.
Məsələn, dil modelləri vizual və ya səsləri başa düşə bilər.
Xüsusi təlim üsullarını daxil etməklə ChatGPT müəyyən tapşırıqlar üçün də təkmilləşdirilə bilər. Məsələn, yerinə yetirə bilər əhval-ruhiyyəni təhlil və ya təbii dil istehsalı. Nəticə olaraq, ChatGPT və əlaqəli dil modelləri irəliləmək üçün böyük vədlər verir.
Cavab yaz