ChatGPT એ એક નોંધપાત્ર આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ લેંગ્વેજ મોડલ છે. આપણે બધા તેનો ઉપયોગ વિવિધ કાર્યોમાં મદદ કરવા માટે કરીએ છીએ.
શું તમે ક્યારેય પ્રશ્ન કર્યો છે કે માનવ જેવા લાગતા જવાબો બનાવવા માટે તેને કેવી રીતે તાલીમ આપવામાં આવી હતી? આ લેખમાં, અમે ChatGPT ની તાલીમનું પરીક્ષણ કરીશું.
અમે સમજાવીશું કે તે એક સૌથી ઉત્કૃષ્ટમાં કેવી રીતે વિકસિત થયું છે ભાષા મોડેલો. જેમ જેમ આપણે ChatGPT ની રસપ્રદ દુનિયાની શોધખોળ કરીએ છીએ તેમ, શોધની યાત્રા પર આવો.
તાલીમની ઝાંખી
ChatGPT એ કુદરતી ભાષા પ્રોસેસિંગ મોડલ છે.
ChatGPT સાથે, અમે અરસપરસ સંવાદો અને માનવ જેવી ચર્ચાઓમાં જોડાઈ શકીએ છીએ. તે તેના જેવા જ અભિગમનો ઉપયોગ કરે છે GPT ને સૂચના આપો, જે એક અદ્યતન ભાષા મોડેલ છે. તે ChatGPT ના થોડા સમય પહેલા વિકસાવવામાં આવ્યું હતું.
તે વધુ આકર્ષક પદ્ધતિનો ઉપયોગ કરે છે. આ કુદરતી વપરાશકર્તા ક્રિયાપ્રતિક્રિયાઓને સક્ષમ કરે છે. તેથી, તે ચેટબોટ્સ અને વર્ચ્યુઅલ સહાયકો જેવી વિવિધ એપ્લિકેશનો માટે એક સંપૂર્ણ સાધન છે.
ChatGPT ની તાલીમ પ્રક્રિયા બહુ-તબક્કાની પ્રક્રિયા છે. જનરેટિવ પ્રીટ્રેનિંગ એ ચેટજીપીટીની તાલીમનું પ્રથમ પગલું છે.
આ તબક્કામાં, મોડેલને ટેક્સ્ટ ડેટાના મોટા કોર્પસનો ઉપયોગ કરીને તાલીમ આપવામાં આવે છે. પછી, મોડેલ પ્રાકૃતિક ભાષામાં મળી આવતા આંકડાકીય સહસંબંધો અને દાખલાઓ શોધે છે. તેથી, આપણી પાસે વ્યાકરણની રીતે સચોટ અને સુસંગત પ્રતિભાવ હોઈ શકે છે.
પછી અમે નિરીક્ષિત ફાઇન-ટ્યુનિંગના એક પગલાને અનુસરીએ છીએ. આ ભાગમાં, મોડેલને ચોક્કસ કાર્ય પર તાલીમ આપવામાં આવે છે. ઉદાહરણ તરીકે, તે ભાષા અનુવાદ અથવા પ્રશ્નના જવાબ આપી શકે છે.
છેલ્લે, ChatGPT માનવ પ્રતિસાદમાંથી પુરસ્કાર શિક્ષણનો ઉપયોગ કરે છે.
હવે, ચાલો આ પગલાંઓનું પરીક્ષણ કરીએ.
જનરેટિવ પ્રીટ્રેનિંગ
તાલીમનું પ્રારંભિક સ્તર જનરેટિવ પ્રીટ્રેનિંગ છે. ભાષાના નમૂનાઓને તાલીમ આપવા માટેની તે એક સામાન્ય પદ્ધતિ છે. ટોકન સિક્વન્સ બનાવવા માટે, પદ્ધતિ "નેક્સ્ટ સ્ટેપ પ્રિડિક્શન પેરાડાઈમ" લાગુ કરે છે.
તેનો અર્થ શું છે?
દરેક ટોકન એક અનન્ય ચલ છે. તેઓ શબ્દ અથવા શબ્દના ભાગનું પ્રતિનિધિત્વ કરે છે. મોડલ તે નક્કી કરવાનો પ્રયાસ કરે છે કે કયો શબ્દ તેના પહેલાના શબ્દોને જોતાં આગળ આવવાની સૌથી વધુ શક્યતા છે. તે તેના અનુક્રમમાં તમામ શરતોમાં સંભાવના વિતરણનો ઉપયોગ કરે છે.
ભાષા મોડલનો હેતુ ટોકન સિક્વન્સ બનાવવાનો છે. આ સિક્વન્સ માનવ ભાષાના પેટર્ન અને બંધારણોનું પ્રતિનિધિત્વ કરે છે. ટેક્સ્ટ ડેટાના વિશાળ જથ્થા પર મોડેલોને તાલીમ આપીને આ શક્ય છે.
પછી, આ ડેટાનો ઉપયોગ ભાષામાં શબ્દો કેવી રીતે વિતરિત થાય છે તે સમજવા માટે થાય છે.
તાલીમ દરમિયાન, મોડેલ સંભાવના વિતરણ પરિમાણોને બદલે છે.
અને, તે ટેક્સ્ટમાં શબ્દોના અપેક્ષિત અને વાસ્તવિક વિતરણ વચ્ચેના તફાવતને ઘટાડવાનો પ્રયાસ કરે છે. નુકશાન કાર્યના ઉપયોગથી આ શક્ય છે. નુકશાન કાર્ય અપેક્ષિત અને વાસ્તવિક વિતરણો વચ્ચેના તફાવતની ગણતરી કરે છે.
કુદરતી ભાષાની પ્રક્રિયા અને કમ્પ્યુટર દ્રષ્ટિ અમે જનરેટિવ પ્રીટ્રેનિંગનો ઉપયોગ કરીએ છીએ તે વિસ્તારો પૈકી એક છે.
સંરેખણ મુદ્દો
સંરેખણની સમસ્યા એ જનરેટિવ પ્રીટ્રેનિંગની મુશ્કેલીઓમાંની એક છે. આ વાસ્તવિક ડેટાના વિતરણ સાથે મોડેલના સંભવિત વિતરણને મેચ કરવામાં મુશ્કેલીનો સંદર્ભ આપે છે.
બીજા શબ્દોમાં કહીએ તો, મોડેલના જનરેટ કરેલા જવાબો વધુ માનવ જેવા હોવા જોઈએ.
મોડલ પ્રસંગોપાત અનપેક્ષિત અથવા અયોગ્ય પ્રતિસાદ આપી શકે છે. અને, આ વિવિધ કારણોને કારણે થઈ શકે છે, જેમ કે તાલીમ ડેટા પૂર્વગ્રહ અથવા મોડેલની સંદર્ભ જાગૃતિનો અભાવ. ભાષા મોડલની ગુણવત્તા સુધારવા માટે સંરેખણની સમસ્યાને સંબોધિત કરવી આવશ્યક છે.
આ સમસ્યાને દૂર કરવા માટે, ChatGPT જેવા ભાષાના મોડલ્સ ફાઈન-ટ્યુનિંગ તકનીકોનો ઉપયોગ કરે છે.
ફાઇન-ટ્યુનિંગનું નિરીક્ષણ કર્યું
ChatGPT તાલીમનો બીજો ભાગ ફાઇન-ટ્યુનિંગની દેખરેખ હેઠળ છે. માનવ વિકાસકર્તાઓ આ સમયે સંવાદોમાં જોડાય છે, માનવ વપરાશકર્તા અને ચેટબોટ બંને તરીકે કામ કરે છે.
આ વાતો રેકોર્ડ કરવામાં આવે છે અને ડેટાસેટમાં એકત્રિત કરવામાં આવે છે. દરેક તાલીમ નમૂનામાં "ચેટબોટ" તરીકે સેવા આપતા માનવ વિકાસકર્તાના આગલા જવાબ સાથે મેળ ખાતો એક અલગ વાર્તાલાપ ઇતિહાસનો સમાવેશ થાય છે.
નિરીક્ષિત ફાઇન-ટ્યુનિંગનો હેતુ મોડેલ દ્વારા સંકળાયેલ જવાબમાં ટોકન્સના ક્રમને સોંપેલ સંભાવનાને મહત્તમ કરવાનો છે. આ પદ્ધતિને "ઇમિટેશન લર્નિંગ" અથવા "બિહેવિયર ક્લોનિંગ" તરીકે ઓળખવામાં આવે છે.
આ રીતે મોડલ વધુ કુદરતી-ધ્વનિયુક્ત અને સુસંગત પ્રતિભાવો આપવાનું શીખી શકે છે. તે માનવ ઠેકેદારો દ્વારા આપવામાં આવેલા જવાબોની નકલ કરી રહ્યું છે.
નિરીક્ષિત ફાઇન-ટ્યુનિંગ એ છે જ્યાં ભાષા મોડેલને ચોક્કસ કાર્ય માટે ગોઠવી શકાય છે.
ચાલો એક ઉદાહરણ આપીએ. ધારો કે અમે મૂવી ભલામણો આપવા માટે ચેટબોટ શીખવવા માંગીએ છીએ. અમે મૂવી વર્ણનોના આધારે મૂવી રેટિંગની આગાહી કરવા માટે ભાષા મોડેલને તાલીમ આપીશું. અને, અમે મૂવી વર્ણનો અને રેટિંગ્સના ડેટાસેટનો ઉપયોગ કરીશું.
એલ્ગોરિધમ આખરે શોધી કાઢશે કે મૂવીના કયા પાસાઓ ઉચ્ચ અથવા નબળા રેટિંગને અનુરૂપ છે.
તેને પ્રશિક્ષિત કર્યા પછી, અમે માનવ વપરાશકર્તાઓને મૂવીઝ સૂચવવા માટે અમારા મોડેલનો ઉપયોગ કરી શકીએ છીએ. વપરાશકર્તાઓ તેઓ જે ફિલ્મનો આનંદ માણે છે તેનું વર્ણન કરી શકે છે અને ચેટબોટ તેની સાથે તુલના કરી શકાય તેવી વધુ ફિલ્મોની ભલામણ કરવા માટે શુદ્ધ ભાષા મોડેલનો ઉપયોગ કરશે.
દેખરેખની મર્યાદાઓ: વિતરણ પાળી
દેખરેખ કરેલ ફાઇન-ટ્યુનિંગ એ ચોક્કસ ધ્યેય કરવા માટે ભાષાના મોડેલને શીખવવાનું છે. મોડેલ a ને ખવડાવીને આ શક્ય છે ડેટાસેટ અને પછી આગાહી કરવા માટે તેને તાલીમ આપો. જો કે, આ સિસ્ટમમાં "નિરીક્ષણ પ્રતિબંધો" તરીકે ઓળખાતી મર્યાદાઓ છે.
આ પ્રતિબંધોમાંથી એક "વિતરણીય પાળી" છે. તે એવી સંભાવનાનો ઉલ્લેખ કરે છે કે પ્રશિક્ષણ ડેટા ચોક્કસ રીતે ઇનપુટ્સના વાસ્તવિક-વિશ્વના વિતરણને પ્રતિબિંબિત કરી શકશે નહીં જે મોડેલનો સામનો કરશે.
ચાલો અગાઉના ઉદાહરણની સમીક્ષા કરીએ. મૂવી સૂચનના ઉદાહરણમાં, મોડલને તાલીમ આપવા માટે વપરાતો ડેટાસેટ ચેટબોટને મળેલી વિવિધ મૂવીઝ અને વપરાશકર્તા પસંદગીઓને ચોક્કસ રીતે પ્રતિબિંબિત કરી શકતો નથી. ચેટબોટ અમે ઈચ્છીએ છીએ તેટલું સારું પ્રદર્શન કરી શકશે નહીં.
પરિણામે, તે એવા ઇનપુટ્સને પૂર્ણ કરે છે જે તે તાલીમ દરમિયાન જોયેલા ઇનપુટ્સથી અલગ હોય છે.
નિરીક્ષિત શિક્ષણ માટે, જ્યારે મોડેલને ફક્ત આપેલ ઉદાહરણોના સમૂહ પર તાલીમ આપવામાં આવે છે, ત્યારે આ સમસ્યા ઊભી થાય છે.
વધુમાં, મોડલ વિતરણના ફેરફારોના ચહેરામાં વધુ સારું પ્રદર્શન કરી શકે છે જો મજબૂતીકરણ શિક્ષણનો ઉપયોગ તેને નવા સંદર્ભો સાથે અનુકૂલન કરવામાં અને તેની ભૂલોમાંથી શીખવામાં મદદ કરવા માટે કરવામાં આવે છે.
પસંદગીઓ, રિવોર્ડ લર્નિંગ પર આધારિત
ચેટબોટ વિકસાવવા માટે રિવોર્ડ લર્નિંગ એ ત્રીજો પ્રશિક્ષણ તબક્કો છે. પુરસ્કાર શિક્ષણમાં, મોડેલને પુરસ્કાર સંકેતને મહત્તમ બનાવવા માટે શીખવવામાં આવે છે.
તે એક સ્કોર છે જે સૂચવે છે કે મોડેલ કાર્યને કેટલી અસરકારક રીતે પૂર્ણ કરી રહ્યું છે. પુરસ્કાર સંકેત એવા લોકોના ઇનપુટ પર આધારિત છે જેઓ મોડેલના જવાબોને રેટ કરે છે અથવા તેનું મૂલ્યાંકન કરે છે.
રિવોર્ડ લર્નિંગનો ઉદ્દેશ્ય એવા ચેટબોટને વિકસાવવાનો છે જે ઉચ્ચ-ગુણવત્તાવાળા જવાબો ઉત્પન્ન કરે છે જે માનવ વપરાશકર્તાઓ પસંદ કરે છે. આ કરવા માટે, એક મશીન લર્નિંગ ટેકનિક કહેવાય છે રિઇન્ફોર્સમેન્ટ લર્નિંગ—જેમાં પ્રતિસાદમાંથી શીખવાનો સમાવેશ થાય છે પારિતોષિકોના સ્વરૂપમાં-નો ઉપયોગ મોડેલને તાલીમ આપવા માટે થાય છે.
ચેટબોટ વપરાશકર્તાની પૂછપરછનો જવાબ આપે છે, ઉદાહરણ તરીકે, કાર્યની તેની વર્તમાન સમજને આધારે, જે તેને પુરસ્કાર શિક્ષણ દરમિયાન આપવામાં આવે છે. એકવાર માનવ ન્યાયાધીશો દ્વારા જવાબોનું મૂલ્યાંકન કરવામાં આવે તે પછી ચેટબોટ કેટલી અસરકારક રીતે કાર્ય કરે છે તેના આધારે પુરસ્કાર સંકેત આપવામાં આવે છે.
આ પુરસ્કાર સિગ્નલનો ઉપયોગ ચેટબોટ દ્વારા તેની સેટિંગ્સમાં ફેરફાર કરવા માટે કરવામાં આવે છે. અને, તે કાર્ય પ્રદર્શનને વધારે છે.
પુરસ્કાર શિક્ષણ પર કેટલીક મર્યાદાઓ
પુરસ્કાર શીખવાની ખામી એ છે કે ચેટબોટના જવાબો પરનો પ્રતિસાદ થોડા સમય માટે આવી શકશે નહીં કારણ કે પુરસ્કાર સિગ્નલ છૂટાછવાયા અને વિલંબિત હોઈ શકે છે. પરિણામે, ચેટબોટને સફળતાપૂર્વક તાલીમ આપવી તે પડકારજનક હોઈ શકે છે કારણ કે તે પછીથી ચોક્કસ જવાબો પર પ્રતિસાદ પ્રાપ્ત કરી શકશે નહીં.
બીજો મુદ્દો એ છે કે માનવ ન્યાયાધીશોના વિવિધ મંતવ્યો અથવા અર્થઘટન હોઈ શકે છે જે સફળ પ્રતિભાવ આપે છે, જે પુરસ્કાર સંકેતમાં પૂર્વગ્રહ તરફ દોરી શકે છે. આને ઘટાડવા માટે, વધુ ભરોસાપાત્ર પુરસ્કાર સિગ્નલ આપવા માટે ઘણા ન્યાયાધીશો દ્વારા તેનો વારંવાર ઉપયોગ કરવામાં આવે છે.
ભવિષ્ય શું ધરાવે છે?
ChatGPT ના પ્રદર્શનને વધુ વધારવા માટે ઘણા સંભવિત ભાવિ પગલાં છે.
મોડેલની સમજ વધારવા માટે, એક સંભવિત ભાવિ માર્ગ વધુ તાલીમ ડેટાસેટ્સ અને ડેટા સ્ત્રોતોનો સમાવેશ કરવાનો છે. નૉન-ટેક્સ્ટ્યુઅલ ઇનપુટ્સને સમજવાની અને ધ્યાનમાં લેવાની મોડેલની ક્ષમતામાં વધારો પણ શક્ય છે.
ઉદાહરણ તરીકે, ભાષાના મોડલ દ્રશ્યો અથવા અવાજોને સમજી શકે છે.
ચોક્કસ તાલીમ તકનીકોનો સમાવેશ કરીને ChatGPT ને અમુક કાર્યો માટે પણ સુધારી શકાય છે. ઉદાહરણ તરીકે, તે પ્રદર્શન કરી શકે છે ભાવના વિશ્લેષણ અથવા કુદરતી ભાષા ઉત્પાદન. નિષ્કર્ષમાં, ChatGPT અને સંબંધિત ભાષાના મોડલ આગળ વધવા માટે મહાન વચન દર્શાવે છે.
એક જવાબ છોડો