ChatGPT on merkittävä tekoälyn kielimalli. Me kaikki käytämme sitä apunamme erilaisissa tehtävissä.
Oletko koskaan kysynyt, kuinka se on koulutettu tuottamaan vastauksia, jotka näyttävät niin ihmisiltä? Tässä artikkelissa tarkastelemme ChatGPT:n koulutusta.
Selitämme, kuinka se on kehittynyt yhdeksi merkittävimmistä kielimalleja. Kun tutkimme ChatGPT:n kiehtovaa maailmaa, tule mukaan löytömatkalle.
Yleiskatsaus koulutukseen
ChatGPT on luonnollinen kielenkäsittelymalli.
ChatGPT:n avulla voimme käydä interaktiivisia dialogeja ja ihmismäisiä keskusteluja. Se käyttää samanlaista lähestymistapaa kuin Ohjeita GPT, joka on huippuluokan kielimalli. Se kehitettiin vähän ennen ChatGPT:tä.
Se käyttää kiinnostavampaa menetelmää. Tämä mahdollistaa luonnollisen käyttäjän vuorovaikutuksen. Joten se on täydellinen työkalu erilaisille sovelluksille, kuten chatboteille ja virtuaalisille avustajille.
ChatGPT:n koulutusprosessi on monivaiheinen prosessi. Generatiivinen esikoulutus on ensimmäinen askel ChatGPT:n koulutuksessa.
Tässä vaiheessa mallia opetetaan käyttämällä laajaa tekstidataa. Sitten malli löytää luonnollisesta kielestä löydetyt tilastolliset korrelaatiot ja mallit. Joten voimme saada kieliopillisesti tarkan ja johdonmukaisen vastauksen.
Sitten seuraamme valvotun hienosäädön vaihetta. Tässä osassa mallia koulutetaan tiettyyn tehtävään. Se voi esimerkiksi suorittaa kielenkäännöksen tai vastata kysymyksiin.
Lopuksi ChatGPT käyttää palkitsevaa oppimista ihmisten palautteesta.
Tarkastellaan nyt näitä vaiheita.
Generatiivinen esikoulutus
Koulutuksen alkutaso on Generatiivinen esikoulutus. Se on yleinen menetelmä kielimallien harjoittamiseen. Token-sekvenssien luomiseen menetelmä soveltaa "seuraavan vaiheen ennustusparadigmaa".
Mitä se tarkoittaa?
Jokainen tunnus on yksilöllinen muuttuja. Ne edustavat sanaa tai sanan osaa. Malli yrittää määrittää, mikä sana tulee todennäköisimmin seuraavaksi sitä edeltävien sanojen perusteella. Se käyttää todennäköisyysjakaumaa kaikkien sekvenssinsä termien kesken.
Kielimallien tarkoitus on rakentaa merkkijonoja. Näiden sekvenssien tulee edustaa ihmiskielen malleja ja rakenteita. Tämä on mahdollista harjoittelemalla malleja suurille tekstidatamäärille.
Sitten näitä tietoja käytetään ymmärtämään, kuinka sanat jakautuvat kielellä.
Harjoittelun aikana malli muuttaa todennäköisyysjakauman parametreja.
Ja se yrittää pienentää eroa odotetun ja todellisen sanojen jakautumisen välillä tekstissä. Tämä on mahdollista hävitystoimintoa käyttämällä. Häviöfunktio laskee odotetun ja todellisen jakauman välisen eron.
Luonnollisen kielen käsittely ja tietokoneen visio ovat yksi niistä alueista, joilla käytämme generatiivista esikoulutusta.
Kohdistusongelma
Kohdistusongelma on yksi generatiivisen esikoulutuksen vaikeuksista. Tämä viittaa vaikeuteen sovittaa mallin todennäköisyysjakauma todellisen datan jakaumaan.
Toisin sanoen mallin tuottamien vastausten tulisi olla ihmismäisempiä.
Malli saattaa toisinaan antaa odottamattomia tai sopimattomia vastauksia. Ja tämä voi johtua useista syistä, kuten koulutusdatan harhasta tai mallin kontekstitietoisuuden puutteesta. Kohdistusongelmaan on puututtava kielimallien laadun parantamiseksi.
Tämän ongelman ratkaisemiseksi kielimallit, kuten ChatGPT, käyttävät hienosäätötekniikoita.
Valvottu hienosäätö
ChatGPT-koulutuksen toinen osa on ohjattua hienosäätöä. Ihmiskehittäjät käyvät tässä vaiheessa dialogia ja toimivat sekä ihmiskäyttäjänä että chatbotina.
Nämä keskustelut tallennetaan ja kootaan tietojoukoksi. Jokainen harjoitusnäyte sisältää erillisen keskusteluhistorian, joka vastaa "chatbotina" toimivan ihmisen kehittäjän seuraavaa vastausta.
Valvotun hienosäädön tarkoituksena on maksimoida mallin siihen liittyvän vastauksen merkkijonoille osoittama todennäköisyys. Tämä menetelmä tunnetaan "jäljitelmäoppimisena" tai "käyttäytymisen kloonauksena".
Tällä tavalla malli voi oppia antamaan luonnollisemman kuuloisia ja johdonmukaisempia vastauksia. Se toistaa ihmisurakoitsijoiden antamia vastauksia.
Valvotulla hienosäädöllä kielimallia voidaan säätää tiettyä tehtävää varten.
Otetaan esimerkki. Oletetaan, että haluamme opettaa chatbotin antamaan elokuvasuosituksia. Koulutamme kielimallin ennustamaan elokuvien luokituksia elokuvien kuvausten perusteella. Ja käyttäisimme tietojoukkoa elokuvien kuvauksista ja arvioista.
Algoritmi selvittää lopulta, mitkä elokuvan näkökohdat vastasivat korkeita tai huonoja arvosanoja.
Kun se on koulutettu, voimme käyttää malliamme ehdottaaksemme elokuvia ihmiskäyttäjille. Käyttäjät voivat kuvailla elokuvaa, josta he pitävät, ja chatbot käyttää hienostunutta kielimallia suositellakseen lisää siihen verrattavia elokuvia.
Valvontarajoitukset: Distributional Shift
Valvottu hienosäätö on kielimallin opettamista tietyn tavoitteen saavuttamiseksi. Tämä on mahdollista syöttämällä mallia a aineisto ja sitten kouluttaa sitä ennustamaan. Tällä järjestelmällä on kuitenkin rajoituksia, jotka tunnetaan nimellä "valvontarajoitukset".
Yksi näistä rajoituksista on "jakelun muutos". Se viittaa mahdollisuuteen, että opetusdata ei välttämättä kuvasta tarkasti mallin kohtaaman syötteiden todellista jakautumista.
Tarkastellaanpa esimerkkiä aikaisemmasta. Elokuvaehdotuksen esimerkissä mallin kouluttamiseen käytetty tietojoukko ei välttämättä kuvasta tarkasti chatbotin kohtaamia elokuvia ja käyttäjien mieltymyksiä. Chatbot ei ehkä toimi niin hyvin kuin haluaisimme.
Tämän seurauksena se täyttää syötteet, jotka poikkeavat niistä, joita se havaitsi harjoituksen aikana.
Valvotussa oppimisessa, kun mallia opetetaan vain tietyissä tapauksissa, tämä ongelma syntyy.
Lisäksi malli voi toimia paremmin jakauman muutoksen edessä, jos vahvistusoppimista käytetään auttamaan sitä sopeutumaan uusiin konteksteihin ja oppimaan virheistään.
Perustuu asetuksiin, palkitse oppiminen
Palkkiooppiminen on chatbotin kehittämisen kolmas koulutusvaihe. Palkitsemisoppimisessa mallia opetetaan maksimoimaan palkitsemissignaali.
Se on pistemäärä, joka osoittaa, kuinka tehokkaasti malli suorittaa tehtävän. Palkkiosignaali perustuu ihmisten syötteeseen, jotka arvioivat tai arvioivat mallin vastauksia.
Palkitsevan oppimisen tavoitteena on kehittää chatbot, joka tuottaa korkealaatuisia vastauksia, joista ihmiset pitävät. Tätä varten koneoppimistekniikka ns vahvistusoppiminen – joka sisältää palautteesta oppimisen palkkioiden muodossa - käytetään mallin kouluttamiseen.
Chatbot vastaa käyttäjien tiedusteluihin esimerkiksi sen nykyisen tehtävänkäsityksen mukaan, joka annetaan sille palkitsemisoppimisen aikana. Sitten annetaan palkkiosignaali chatbotin suorituskyvyn perusteella, kun ihmistuomarit ovat arvioineet vastaukset.
Chatbot käyttää tätä palkintosignaalia asetusten muokkaamiseen. Ja se parantaa tehtävien suorituskykyä.
Jotkut rajoitukset palkitsemiseen
Palkitsemisoppimisen haittapuoli on se, että palautetta chatbotin vastauksista ei ehkä tule vähään aikaan, koska palkkiosignaali saattaa olla harvaa ja viivästynyt. Tämän seurauksena chatbotin onnistunut kouluttaminen voi olla haastavaa, koska se voi saada palautetta tietyistä vastauksista vasta paljon myöhemmin.
Toinen ongelma on, että ihmistuomareilla voi olla erilaisia näkemyksiä tai tulkintoja siitä, mikä tekee onnistuneesta vastauksesta, mikä voi johtaa harhaan palkkiosignaalissa. Tämän vähentämiseksi useat tuomarit käyttävät sitä usein tarjotakseen luotettavamman palkkiosignaalin.
Mitä tulevaisuus pitää?
ChatGPT:n suorituskyvyn parantamiseksi on useita mahdollisia tulevia vaiheita.
Mallin ymmärtämisen lisäämiseksi yksi mahdollinen tulevaisuuden reitti on sisällyttää lisää koulutustietojoukkoja ja tietolähteitä. Mallin kykyä ymmärtää ja ottaa huomioon ei-tekstuaaliset syötteet on myös mahdollista parantaa.
Esimerkiksi kielimallit voisivat ymmärtää visuaalia tai ääntä.
Ottamalla käyttöön erityisiä koulutustekniikoita ChatGPT:tä voidaan myös parantaa tiettyihin tehtäviin. Se voi esimerkiksi suorittaa tunteiden analyysi tai luonnollisen kielen tuotantoa. Yhteenvetona voidaan todeta, että ChatGPT ja siihen liittyvät kielimallit lupaavat paljon edistystä.
Jätä vastaus