ChatGPT ist ein bemerkenswertes Sprachmodell für künstliche Intelligenz. Wir alle verwenden es, um uns bei verschiedenen Aufgaben zu unterstützen.
Haben Sie sich jemals gefragt, wie es trainiert wurde, Antworten zu geben, die so menschlich erscheinen? In diesem Artikel werden wir das Training von ChatGPT untersuchen.
Wir werden erklären, wie es sich zu einem der herausragendsten entwickelt hat Sprachmodelle. Kommen Sie mit auf eine Entdeckungsreise, während wir die faszinierende Welt von ChatGPT erkunden.
Überblick über die Ausbildung
ChatGPT ist ein Modell zur Verarbeitung natürlicher Sprache.
Mit ChatGPT können wir uns an interaktiven Dialogen und menschenähnlichen Diskussionen beteiligen. Es verwendet einen ähnlichen Ansatz wie der von GPT beauftragen, ein hochmodernes Sprachmodell. Es wurde kurz vor ChatGPT entwickelt.
Es verwendet eine ansprechendere Methode. Dies ermöglicht natürliche Benutzerinteraktionen. Es ist also ein perfektes Werkzeug für eine Vielzahl von Anwendungen wie Chatbots und virtuelle Assistenten.
Das Trainingsverfahren von ChatGPT ist ein mehrstufiger Prozess. Generatives Pretraining ist der erste Schritt im Training von ChatGPT.
In dieser Phase wird das Modell mit einem umfangreichen Korpus von Textdaten trainiert. Dann entdeckt das Modell die in natürlicher Sprache gefundenen statistischen Korrelationen und Muster. So können wir eine grammatikalisch korrekte und kohärente Antwort geben.
Dann folgen wir einem Schritt der überwachten Feinabstimmung. In diesem Teil wird das Modell auf eine bestimmte Aufgabe trainiert. Beispielsweise kann es Sprachübersetzungen oder Fragenbeantwortungen durchführen.
Schließlich verwendet ChatGPT Belohnungslernen aus menschlichem Feedback.
Lassen Sie uns nun diese Schritte untersuchen.
Generatives Vortraining
Die anfängliche Trainingsstufe ist Generatives Vortraining. Es ist eine gängige Methode zum Trainieren von Sprachmodellen. Um Token-Sequenzen zu erstellen, wendet das Verfahren das „Nächste-Schritt-Vorhersageparadigma“ an.
Was heißt das?
Jedes Token ist eine eindeutige Variable. Sie repräsentieren ein Wort oder einen Teil eines Wortes. Das Modell versucht zu bestimmen, welches Wort angesichts der Wörter davor am wahrscheinlichsten als nächstes kommt. Es verwendet die Wahrscheinlichkeitsverteilung über alle Terme in seiner Sequenz.
Der Zweck von Sprachmodellen besteht darin, Tokensequenzen zu konstruieren. Diese Sequenzen sollten die Muster und Strukturen der menschlichen Sprache darstellen. Dies ist möglich, indem Modelle mit riesigen Mengen an Textdaten trainiert werden.
Dann werden diese Daten verwendet, um zu verstehen, wie Wörter in der Sprache verteilt werden.
Während des Trainings ändert das Modell die Wahrscheinlichkeitsverteilungsparameter.
Und es versucht, den Unterschied zwischen der erwarteten und der tatsächlichen Verteilung von Wörtern in einem Text zu reduzieren. Dies ist durch die Verwendung einer Verlustfunktion möglich. Die Verlustfunktion berechnet die Differenz zwischen der erwarteten und der tatsächlichen Verteilung.
Verarbeitung natürlicher Sprache und Computer Vision sind einer der Bereiche, in denen wir Generatives Pretraining einsetzen.
Das Ausrichtungsproblem
Das Ausrichtungsproblem ist eine der Schwierigkeiten beim generativen Vortraining. Dies bezieht sich auf die Schwierigkeit, die Wahrscheinlichkeitsverteilung des Modells an die Verteilung der tatsächlichen Daten anzupassen.
Mit anderen Worten, die vom Modell generierten Antworten sollten menschenähnlicher sein.
Das Modell kann gelegentlich unerwartete oder falsche Antworten liefern. Und dies kann durch eine Vielzahl von Ursachen verursacht werden, wie z. B. Verzerrung der Trainingsdaten oder fehlendes Kontextbewusstsein des Modells. Das Ausrichtungsproblem muss angegangen werden, um die Qualität von Sprachmodellen zu verbessern.
Um dieses Problem zu lösen, verwenden Sprachmodelle wie ChatGPT Feinabstimmungstechniken.
Betreutes Feintuning
Der zweite Teil des ChatGPT-Trainings ist die überwachte Feinabstimmung. Menschliche Entwickler treten an diesem Punkt in Dialoge ein und fungieren sowohl als menschlicher Benutzer als auch als Chatbot.
Diese Gespräche werden aufgezeichnet und zu einem Datensatz aggregiert. Jedes Trainingsbeispiel enthält einen eindeutigen Konversationsverlauf, der mit der nächsten Antwort des menschlichen Entwicklers abgeglichen wird, der als „Chatbot“ fungiert.
Der Zweck der überwachten Feinabstimmung besteht darin, die Wahrscheinlichkeit zu maximieren, die der Folge von Tokens in der zugeordneten Antwort durch das Modell zugewiesen wird. Diese Methode ist als „Nachahmungslernen“ oder „Verhaltensklonen“ bekannt.
Auf diese Weise kann das Modell lernen, natürlicher klingende und kohärentere Antworten zu geben. Es repliziert die Antworten menschlicher Vertragspartner.
Bei der überwachten Feinabstimmung kann das Sprachmodell für eine bestimmte Aufgabe angepasst werden.
Lassen Sie uns ein Beispiel geben. Angenommen, wir möchten einem Chatbot beibringen, Filmempfehlungen zu geben. Wir würden das Sprachmodell trainieren, Filmbewertungen basierend auf Filmbeschreibungen vorherzusagen. Und wir würden einen Datensatz mit Filmbeschreibungen und Bewertungen verwenden.
Der Algorithmus würde schließlich herausfinden, welche Aspekte eines Films hohen oder schlechten Bewertungen entsprechen.
Nachdem es trainiert wurde, könnten wir unser Modell verwenden, um menschlichen Benutzern Filme vorzuschlagen. Benutzer können einen Film beschreiben, der ihnen gefällt, und der Chatbot würde das verfeinerte Sprachmodell verwenden, um weitere Filme zu empfehlen, die damit vergleichbar sind.
Aufsichtsbeschränkungen: Verteilungsverschiebung
Beaufsichtigte Feinabstimmung lehrt ein Sprachmodell, um ein bestimmtes Ziel zu erreichen. Dies ist möglich, indem man das Modell a füttert Datensatz und dann trainieren, um Vorhersagen zu treffen. Dieses System hat jedoch Grenzen, die als „Aufsichtsbeschränkungen“ bekannt sind.
Eine dieser Einschränkungen ist die „Verteilungsverschiebung“. Es bezieht sich auf die Möglichkeit, dass die Trainingsdaten die reale Verteilung der Eingaben, denen das Modell begegnen würde, möglicherweise nicht genau widerspiegeln.
Sehen wir uns das Beispiel von vorhin an. In dem Filmvorschlagsbeispiel spiegelt der Datensatz, der zum Trainieren des Modells verwendet wird, möglicherweise nicht genau die Vielfalt der Filme und Benutzerpräferenzen wider, auf die der Chatbot stoßen würde. Der Chatbot funktioniert möglicherweise nicht so gut, wie wir es uns wünschen.
Infolgedessen trifft es auf Eingaben, die sich von denen unterscheiden, die es während des Trainings beobachtet hat.
Beim überwachten Lernen tritt dieses Problem auf, wenn das Modell nur auf einer bestimmten Menge von Instanzen trainiert wird.
Darüber hinaus kann das Modell angesichts einer Verteilungsänderung besser abschneiden, wenn Verstärkungslernen verwendet wird, um es dabei zu unterstützen, sich an neue Kontexte anzupassen und aus seinen Fehlern zu lernen.
Basierend auf Präferenzen, Belohnungslernen
Belohnungslernen ist die dritte Trainingsstufe bei der Entwicklung eines Chatbots. Beim Belohnungslernen wird dem Modell beigebracht, ein Belohnungssignal zu maximieren.
Es ist eine Punktzahl, die angibt, wie effektiv das Modell die Aufgabe erfüllt. Das Belohnungssignal basiert auf Eingaben von Personen, die die Antworten des Modells bewerten oder bewerten.
Belohnungslernen zielt darauf ab, einen Chatbot zu entwickeln, der qualitativ hochwertige Antworten liefert, die menschliche Benutzer bevorzugen. Dazu wird eine Technik des maschinellen Lernens genannt Reinforcement Learning – dazu gehört auch das Lernen aus Feedback in Form von Belohnungen – wird verwendet, um das Modell zu trainieren.
Der Chatbot beantwortet beispielsweise Nutzeranfragen abhängig von seinem aktuellen Verständnis der Aufgabe, die ihm beim Belohnungslernen zugeführt wird. Ein Belohnungssignal wird dann gegeben, basierend darauf, wie effektiv der Chatbot arbeitet, nachdem die Antworten von menschlichen Richtern bewertet wurden.
Dieses Belohnungssignal wird vom Chatbot verwendet, um seine Einstellungen zu ändern. Und es verbessert die Aufgabenleistung.
Einige Einschränkungen beim Belohnungslernen
Ein Nachteil des Belohnungslernens besteht darin, dass das Feedback auf die Antworten des Chatbots möglicherweise einige Zeit ausbleibt, da das Belohnungssignal spärlich und verzögert sein kann. Infolgedessen kann es schwierig sein, den Chatbot erfolgreich zu trainieren, da er möglicherweise erst viel später Feedback zu bestimmten Antworten erhält.
Ein weiteres Problem besteht darin, dass menschliche Richter möglicherweise unterschiedliche Ansichten oder Interpretationen dessen haben, was eine erfolgreiche Antwort ausmacht, was zu einer Verzerrung des Belohnungssignals führen kann. Um dies zu verringern, wird es häufig von mehreren Richtern verwendet, um ein zuverlässigeres Belohnungssignal zu liefern.
Was hält die Zukunft bereit?
Es gibt mehrere potenzielle zukünftige Schritte, um die Leistung von ChatGPT weiter zu verbessern.
Um das Verständnis des Modells zu verbessern, besteht eine mögliche zukünftige Route darin, mehr Trainingsdatensätze und Datenquellen einzubeziehen. Es ist auch möglich, die Fähigkeit des Modells zu verbessern, nicht-textliche Eingaben zu verstehen und zu berücksichtigen.
Beispielsweise könnten Sprachmodelle Bilder oder Geräusche verstehen.
Durch die Einbeziehung spezifischer Trainingstechniken kann ChatGPT auch für bestimmte Aufgaben verbessert werden. Beispielsweise kann es durchführen Sentiment-Analyse oder Produktion natürlicher Sprache. Zusammenfassend sind ChatGPT und verwandte Sprachmodelle vielversprechend für den Fortschritt.
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