ChatGPT estas rimarkinda lingvomodelo pri artefarita inteligenteco. Ni ĉiuj uzas ĝin por helpi nin en diversaj taskoj.
Ĉu vi iam demandis, kiel ĝi estis trejnita por produkti respondojn, kiuj ŝajnas tiel homaj? En ĉi tiu artikolo, ni ekzamenos la trejnadon de ChatGPT.
Ni klarigos kiel ĝi evoluis al unu el la plej elstaraj lingvaj modeloj. Dum ni esploras la interesan mondon de ChatGPT, venu en vojaĝo de malkovro.
Superrigardo de Trejnado
ChatGPT estas naturlingva prilabora modelo.
Kun ChatGPT, ni povas okupiĝi pri interagaj dialogoj kaj homsimilaj diskutoj. Ĝi utiligas aliron similan al tiu de Instruu GPT, kiu estas avangarda lingvomodelo. Ĝi estis evoluigita baldaŭ antaŭ ChatGPT.
Ĝi uzas pli engaĝan metodon. Ĉi tio ebligas naturajn uzantinteragojn. Do, ĝi estas perfekta ilo por diversaj aplikoj kiel babilrotoj kaj virtualaj asistantoj.
La trejna proceduro de ChatGPT estas plurfaza procezo. Generativa Pretrejnado estas la unua paŝo en la trejnado de ChatGPT.
En ĉi tiu fazo, la modelo estas trejnita uzante konsiderindan korpuso de tekstodatenoj. Tiam, la modelo malkovras la statistikajn korelaciojn kaj ŝablonojn trovitajn en natura lingvo. Do, ni povas havi gramatike precizan kaj koheran respondon.
Poste ni sekvas paŝon de kontrolita fajnagordado. En ĉi tiu parto, la modelo estas trejnita pri aparta tasko. Ekzemple, ĝi povas elfari lingvotradukon aŭ demandorespondon.
Fine, ChatGPT uzas rekompencan lernadon de homaj sugestoj.
Nun, ni ekzamenu ĉi tiujn paŝojn.
Generativa Antaŭtrejnado
La komenca nivelo de trejnado estas Generative Pretraining. Ĝi estas ofta metodo por trejnado de lingvomodeloj. Por krei ĵetonajn sekvencojn, la metodo aplikas la "sekva paŝo prognozparadigmo".
Kion ĝi signifas?
Ĉiu ĵetono estas unika variablo. Ili reprezentas vorton aŭ parton de vorto. La modelo provas determini, kiu vorto plej verŝajne venos sekvante la vortojn antaŭ ĝi. Ĝi uzas la probablodistribuon tra ĉiuj terminoj en sia sinsekvo.
La celo de lingvomodeloj estas konstrui ĵetonajn sekvencojn. Ĉi tiuj sekvencoj devus reprezenti la ŝablonojn kaj strukturojn de homa lingvo. Ĉi tio eblas per trejnado de modeloj pri grandegaj kvantoj da tekstaj datumoj.
Tiam, ĉi tiuj datumoj estas uzataj por kompreni kiel vortoj estas distribuitaj en la lingvo.
Dum trejnado, la modelo ŝanĝas la probablajn distribuajn parametrojn.
Kaj, ĝi provas redukti la diferencon inter la atendata kaj reala distribuado de vortoj en teksto. Ĉi tio eblas per la uzo de perda funkcio. La perdfunkcio kalkulas la diferencon inter la atendataj kaj realaj distribuoj.
Naturlingva prilaborado kaj komputila vidado estas unu el la areoj kie ni uzas Generative Pretreining.
La Alineado-Temo
La vicigproblemo estas unu el la malfacilaĵoj en Generative Pretraining. Tio rilatas al la malfacileco en kongruado de la probablodistribuo de la modelo al la distribuado de la faktaj datenoj.
Alivorte, la generitaj respondoj de la modelo devus esti pli homsimilaj.
La modelo povas foje disponigi neatenditajn aŭ nedecajn respondojn. Kaj, ĉi tio povas esti kaŭzita de diversaj kaŭzoj, kiel ekzemple trejna datuma biaso aŭ la manko de la modelo de kuntekstokonscio. La aligproblemo devas esti traktita por plibonigi la kvaliton de lingvomodeloj.
Por venki ĉi tiun problemon, lingvomodeloj kiel ChatGPT uzas fajnagordajn teknikojn.
Kontrolita Fine-Agordado
La dua parto de ChatGPT-trejnado estas kontrolita fajnagordado. Homaj programistoj okupiĝas pri dialogoj ĉe ĉi tiu punkto, agante kaj kiel la homa uzanto kaj la babilejo.
Ĉi tiuj babiladoj estas registritaj kaj kunigitaj en datumaron. Ĉiu trejna specimeno inkluzivas klaran konversacian historion kongruan kun la sekva respondo de la homa programisto funkcianta kiel la "babilejo".
La celo de kontrolita fajnagordado estas maksimumigi la probablecon asignitan al la sekvenco de ĵetonoj en la rilata respondo fare de la modelo. Ĉi tiu metodo estas konata kiel "imita lernado" aŭ "klonado de konduto".
Tiel modelo povas lerni provizi pli natursonajn kaj koherajn respondojn. Ĝi reproduktas la respondojn donitajn de homaj entreprenistoj.
Kontrolita fajnagordado estas kie la lingvomodelo povas esti alĝustigita por aparta tasko.
Ni donu ekzemplon. Supozu, ke ni volas instrui babilroton provizi filmrekomendojn. Ni trejnus la lingvomodelon por antaŭdiri filmtaksojn bazitajn sur filmpriskriboj. Kaj ni uzus datumaron de filmaj priskriboj kaj taksoj.
La algoritmo poste eltrovus kiuj aspektoj de filmo egalrilatis al altaj aŭ malbonaj rangigoj.
Post kiam ĝi estas trejnita, ni povus uzi nian modelon por sugesti filmojn al homaj uzantoj. Uzantoj povas priskribi filmon, kiun ili ĝuas, kaj la babilejo uzus la rafinitan lingvan modelon por rekomendi pli da filmoj kompareblaj al ĝi.
Kontrolaj Limigoj: Distribua Ŝanĝo
Kontrolita fajnagordado estas instruado de lingvomodelo por plenumi difinitan celon. Ĉi tio eblas per nutrado de la modelo a datumaro kaj poste trejni ĝin por fari antaŭdirojn. Ĉi tiu sistemo tamen havas limojn konatajn kiel "kontrolaj limigoj".
Unu el ĉi tiuj restriktoj estas "distribua ŝanĝo". Ĝi rilatas al la ebleco ke la trejnaddatenoj eble ne precize reflektas la realmondan distribuadon de enigaĵoj kiujn la modelo renkontus.
Ni reviziu la ekzemplon de pli frue. En la filmo sugesta ekzemplo, la datumaro uzata por trejni la modelon eble ne precize reflektas la gamon da filmoj kaj uzantpreferojn, kiujn la babilejo renkontus. La babilejo eble ne funkcias tiel bone kiel ni dezirus.
Kiel rezulto, ĝi renkontas enigaĵojn kiuj estas malsimilaj de tiuj kiujn ĝi observis dum trejnado.
Por kontrolita lernado, kiam la modelo estas nur trejnita sur antaŭfiksita aro de kazoj, ĉi tiu problemo ekestas.
Plie, la modelo povas rezulti pli bone antaŭ distribua ŝanĝo se plifortiga lernado estas uzata por helpi ĝin adaptiĝi al novaj kuntekstoj kaj lerni de siaj eraroj.
Surbaze de Preferoj, Rekompenca Lernado
Rekompenca lernado estas la tria trejna etapo por disvolvi babilejon. En rekompenca lernado, la modelo estas instruata por maksimumigi rekompencan signalon.
Ĝi estas poentaro kiu indikas kiom efike la modelo plenumas la laboron. La rekompenca signalo baziĝas sur enigo de homoj, kiuj taksas aŭ taksas la respondojn de la modelo.
Rekompenca lernado celas evoluigi babilejon, kiu produktas altkvalitajn respondojn, kiujn homaj uzantoj preferas. Por fari tion, maŝinlernado tekniko vokis plifortiga lernado—kiu inkluzivas lernadon de sugestoj en la formo de rekompencoj—estas uzata por trejni la modelon.
La babilejo respondas al uzantdemandoj, ekzemple, depende de sia nuna kompreno de la tasko, kiu estas provizita al ĝi dum rekompenca lernado. Rekompenca signalo tiam estas donita surbaze de kiom efike la babilejo agas post kiam la respondoj estis taksitaj de homaj juĝistoj.
Ĉi tiu rekompenca signalo estas uzata de la babilejo por modifi ĝiajn agordojn. Kaj ĝi plibonigas taskon.
Kelkaj Limigoj pri Rekompenca Lernado
Malavantaĝo de rekompenca lernado estas, ke la sugestoj pri la respondoj de la babilejo eble ne venos dum iom da tempo, ĉar la rekompenca signalo povus esti malabunda kaj prokrastita. Kiel rezulto, povas esti defia sukcese trejni la babilejon ĉar ĝi eble ne ricevas retrosciigon pri specifaj respondoj ĝis multe poste.
Alia afero estas, ke homaj juĝistoj povas havi diversajn vidojn aŭ interpretojn pri tio, kio faras sukcesan respondon, kio povus konduki al biaso en la rekompenca signalo. Por malpliigi ĉi tion, ĝi estas ofte uzata de pluraj juĝistoj por liveri pli fidindan rekompencan signalon.
Kion Tenas la Estonteco?
Estas pluraj eblaj estontaj paŝoj por plue plibonigi la agadon de ChatGPT.
Por pliigi la komprenon de la modelo, unu ebla estonta itinero devas inkludi pli da trejnaj datumseroj kaj datumfontoj. Plifortigi la kapablon de la modelo kompreni kaj konsideri ne-tekstajn enigaĵojn ankaŭ eblas.
Ekzemple, lingvomodeloj povus kompreni vidaĵojn aŭ sonojn.
Enkorpigante specifajn trejnajn teknikojn, ChatGPT ankaŭ povas esti plibonigita por certaj taskoj. Ekzemple, ĝi povas plenumi sento-analizo aŭ naturlingva produktado. Konklude, ChatGPT kaj rilataj lingvomodeloj montras grandan promeson por progresi.
Lasi Respondon