ChatGPT is in opmerklik taalmodel foar keunstmjittige yntelliginsje. Wy brûke it allegear om ús te helpen by ferskate taken.
Hawwe jo jo oait ôffrege hoe't it waard traind om antwurden te produsearjen dy't sa minsklik lykje? Yn dit artikel sille wy de training fan ChatGPT ûndersykje.
Wy sille útlizze hoe't it hat evoluearre ta ien fan de meast treflik taalmodellen. As wy de yntrigearjende wrâld fan ChatGPT ferkenne, kom dan mei op in ûntdekkingsreis.
Oersjoch fan Training
ChatGPT is in natuerlik taalferwurkingsmodel.
Mei ChatGPT kinne wy meidwaan oan ynteraktive dialogen en minsklike diskusjes. It brûkt in oanpak fergelykber mei dy fan Ynstruearje GPT, dat is in nijsgjirrich taalmodel. It waard ûntwikkele koart foar ChatGPT.
It brûkt in mear ynnimmende metoade. Dit makket natuerlike brûkersynteraksjes mooglik. Dat, it is in perfekt ark foar in ferskaat oan applikaasjes lykas chatbots en firtuele assistinten.
De trainingsproseduere fan ChatGPT is in proses mei meardere etappe. Generative Pretraining is de earste stap yn 'e training fan ChatGPT.
Yn dizze faze wurdt it model trainearre mei in grut korpus fan tekstgegevens. Dan ûntdekt it model de statistyske korrelaasjes en patroanen fûn yn natuerlike taal. Dat, wy kinne in grammatikaal akkuraat en gearhingjend antwurd hawwe.
Dan folgje wy in stap fan tafersjoch fine-tuning. Yn dit diel wurdt it model oplaat op in bepaalde taak. It kin bygelyks taaloersetting of fraach beantwurdzje.
Uteinlik brûkt ChatGPT beleanning learen fan minsklike feedback.
No litte wy dizze stappen ûndersykje.
Generative Pretraining
It earste nivo fan training is Generative Pretraining. It is in gewoane metoade foar it oplieden fan taalmodellen. Om token-sekwinsjes te meitsjen, jildt de metoade it "foarsizzingsparadigma foar folgjende stap".
Wat betsjuttet it?
Elke token is in unike fariabele. Se fertsjintwurdigje in wurd of in diel fan in wurd. It model besiket te bepalen hokker wurd it neist komt mei de wurden dêrfoar. It brûkt de kânsferdieling oer alle termen yn syn folchoarder.
It doel fan taalmodellen is om tokensekwinsjes te konstruearjen. Dizze sekwinsjes moatte de patroanen en struktueren fan 'e minsklike taal fertsjintwurdigje. Dit is mooglik troch modellen te trainen op grutte hoemannichten tekstgegevens.
Dan wurde dizze gegevens brûkt om te begripen hoe't wurden wurde ferdield yn 'e taal.
Tidens training feroaret it model de kânsferdielingsparameters.
En, it besiket it ferskil tusken de ferwachte en werklike ferdieling fan wurden yn in tekst te ferminderjen. Dit is mooglik mei it brûken fan in ferliesfunksje. De ferliesfunksje berekkent it ferskil tusken de ferwachte en werklike distribúsjes.
Natuerlike taalferwurking en kompjûterfisy binne ien fan de gebieten dêr't wy brûke Generative Pretraining.
De Alignment Issue
It ôfstimmingsprobleem is ien fan 'e swierrichheden yn Generative Pretraining. Dit ferwiist nei de muoite om de kânsferdieling fan it model oan te passen oan de ferdieling fan 'e eigentlike gegevens.
Mei oare wurden, de generearre antwurden fan it model moatte minskliker wêze.
It model kin sa no en dan ûnferwachte of ferkearde antwurden leverje. En dit kin wurde feroarsake troch in ferskaat oan oarsaken, lykas foaroardielen fan traininggegevens as it gebrek oan kontekstbewustwêzen fan it model. It ôfstimmingsprobleem moat oanpakt wurde om de kwaliteit fan taalmodellen te ferbetterjen.
Om dit probleem te oerwinnen, brûke taalmodellen lykas ChatGPT fine-tuning techniken.
Tafersjoch Fine-Tuning
It twadde diel fan ChatGPT-oplieding wurdt tafersjoch fine-tuning. Minske ûntwikkelders geane op dit punt yn dialogen, fungearje as sawol de minsklike brûker as de chatbot.
Dizze petearen wurde opnommen en aggregearre yn in dataset. Elk trainingsmonster omfettet in ûnderskate konversaasjeskiednis dy't oerienkomt mei it folgjende antwurd fan 'e minsklike ûntwikkelder dy't tsjinnet as de "chatbot".
It doel fan tafersjoch fine-tuning is om maksimalisearje de kâns tawiisd oan de folchoarder fan tokens yn de assosjearre antwurd troch it model. Dizze metoade is bekend as "imitaasje learen" of "gedrachsklonning."
Op dizze manier kin it model leare om mear natuerlik klinkende en gearhingjende antwurden te leverjen. It replikearret de antwurden jûn troch minsklike oannimmers.
Tafersjoch fine-tuning is wêr't it taalmodel oanpast wurde kin foar in bepaalde taak.
Litte wy in foarbyld jaan. Stel dat wy in chatbot wolle leare om filmoanbefellings te leverjen. Wy soene it taalmodel traine om filmwurdearrings te foarsizzen op basis fan filmbeskriuwings. En wy soene in dataset brûke fan filmbeskriuwings en wurdearrings.
It algoritme soe úteinlik útfine hokker aspekten fan in film oerienkomme mei hege as minne wurdearrings.
Neidat it is oplaat, kinne wy ús model brûke om films foar te stellen oan minsklike brûkers. Brûkers kinne in film beskriuwe dy't se genietsje, en de chatbot soe it ferfine taalmodel brûke om mear films oan te rieden dy't dermei fergelykber binne.
Tafersjoch beheinings: Distribúsje Shift
Tafersjoch fine-tuning is it learen fan in taalmodel om in spesifisearre doel út te fieren. Dit is mooglik troch feeding it model a dataset en dan traine it om foarsizzingen te meitsjen. Dit systeem hat lykwols grinzen bekend as "tafersjochbeperkingen."
Ien fan dizze beheiningen is "distribusjonele ferskowing". It ferwiist nei de mooglikheid dat de trainingsgegevens de realistyske ferdieling fan ynputen dy't it model soe tsjinkomme net krekt reflektearje.
Litte wy it foarbyld fan earder besjen. Yn it foarbyld fan filmsuggestjes kin de dataset dy't brûkt wurdt om it model te trenen, it ferskaat oan films en brûkersfoarkarren net krekt reflektearje dy't de chatbot soe tsjinkomme. De chatbot kin miskien net sa goed prestearje as wy wolle.
As gefolch, it foldocht oan ynputs dy't ferskille fan dy't it waarnommen tidens training.
Foar begeliede learen, as it model allinich wurdt traind op in bepaalde set fan eksimplaren, ûntstiet dit probleem.
Derneist kin it model better prestearje yn it gesicht fan in distribúsjeferoaring as fersterking learen wurdt brûkt om it te helpen oanpasse oan nije konteksten en te learen fan har flaters.
Op grûn fan foarkarren, beleanning learen
Beleanning learen is de tredde trainingsfaze yn it ûntwikkeljen fan in chatbot. By learen fan beleanning wurdt it model leard om in beleanningssinjaal te maksimalisearjen.
It is in skoare dy't oanjout hoe effektyf it model de taak útfiert. It beleanningssinjaal is basearre op ynput fan minsken dy't de antwurden fan it model beoardielje of beoardielje.
Learen fan beleanning is fan doel in chatbot te ûntwikkeljen dy't antwurden fan hege kwaliteit produsearret dy't minsklike brûkers leaver hawwe. Om dit te dwaan, in masine learen technyk neamd fersterking learen - dat omfettet learen fan feedback yn 'e foarm fan beleanningen - wurdt brûkt om it model te trenen.
De chatbot beantwurdet oanfragen fan brûkers, bygelyks, ôfhinklik fan syn hjoeddeistige begryp fan 'e taak, dy't him wurdt levere tidens beleanningslearen. In beleanningssinjaal wurdt dan jûn op basis fan hoe effektyf de chatbot prestearret as de antwurden binne beoardiele troch minsklike rjochters.
Dit beleanningssinjaal wurdt brûkt troch de chatbot om syn ynstellingen te feroarjen. En, it ferbettert taakprestaasjes.
Guon beheiningen op beleanning learen
In neidiel fan learen fan beleanning is dat de feedback oer de antwurden fan 'e chatbot miskien net foar in skoft komme, om't it beleanningssinjaal sparse en fertrage kin wêze. As gefolch kin it útdaagjend wêze om de chatbot mei súkses te trenen, om't it miskien pas folle letter feedback oer spesifike antwurden krijt.
In oar probleem is dat minsklike rjochters ferskate opfettings of ynterpretaasjes kinne hawwe fan wat in suksesfolle antwurd makket, wat kin liede ta bias yn it beleanningssinjaal. Om dit te ferminderjen, wurdt it faak brûkt troch ferskate rjochters om in betrouberer beleanningssinjaal te leverjen.
Wat hâldt de takomst yn?
D'r binne ferskate potensjele takomstige stappen om de prestaasjes fan ChatGPT fierder te ferbetterjen.
Om it begryp fan it model te fergrutsjen, is ien mooglike takomstige rûte mear trainingsdatasets en gegevensboarnen op te nimmen. It ferbetterjen fan de kapasiteit fan it model om net-tekstuele ynput te begripen en te rekkenjen is ek mooglik.
Taalmodellen kinne bygelyks bylden of lûden ferstean.
Troch it opnimmen fan spesifike trainingstechniken kin ChatGPT ek ferbettere wurde foar bepaalde taken. Bygelyks, it kin útfiere sentimint analyse of natuerlike taalproduksje. Ta beslút, ChatGPT en besibbe taalmodellen litte grutte belofte foar foarútgong.
Leave a Reply