ChatGPT je izvanredan model jezika umjetne inteligencije. Svi ga koristimo kao pomoć u raznim zadacima.
Jeste li se ikada zapitali kako je uvježban da proizvodi odgovore koji izgledaju tako ljudski? U ovom ćemo članku ispitati obuku ChatGPT-a.
Objasnit ćemo kako se razvio u jedan od najistaknutijih jezični modeli. Dok istražujemo intrigantni svijet ChatGPT-a, pođite na putovanje puno otkrića.
Pregled obuke
ChatGPT je model obrade prirodnog jezika.
S ChatGPT-om možemo sudjelovati u interaktivnim dijalozima i ljudskim raspravama. Koristi pristup sličan onom Uputa GPT, koji je vrhunski jezični model. Razvijen je malo prije ChatGPT-a.
Koristi zanimljiviju metodu. To omogućuje prirodnu interakciju korisnika. Dakle, to je savršen alat za razne aplikacije kao što su chatbotovi i virtualni pomoćnici.
Postupak obuke ChatGPT-a sastoji se od više faza. Generativna pretedukacija prvi je korak u obuci za ChatGPT.
U ovoj fazi, model se obučava korištenjem pozamašnog korpusa tekstualnih podataka. Zatim, model otkriva statističke korelacije i obrasce koji se nalaze u prirodnom jeziku. Dakle, možemo imati gramatički točan i koherentan odgovor.
Zatim slijedi korak nadziranog finog podešavanja. U ovom dijelu model se uvježbava na određenom zadatku. Na primjer, može izvršiti prijevod jezika ili odgovaranje na pitanja.
Konačno, ChatGPT koristi učenje nagrađivanja iz ljudskih povratnih informacija.
Pogledajmo sada ove korake.
Generativni predtrening
Početna razina treninga je Generativni predtrening. To je uobičajena metoda za obuku jezičnih modela. Za stvaranje sekvenci tokena, metoda primjenjuje "paradigmu predviđanja sljedećeg koraka".
Što to znači?
Svaki token je jedinstvena varijabla. Predstavljaju riječ ili dio riječi. Model pokušava odrediti koja će riječ najvjerojatnije biti sljedeća s obzirom na riječi prije nje. Koristi distribuciju vjerojatnosti za sve pojmove u svom nizu.
Svrha jezičnih modela je konstruirati nizove tokena. Ti bi nizovi trebali predstavljati obrasce i strukture ljudskog jezika. To je moguće uvježbavanjem modela na ogromnim količinama tekstualnih podataka.
Zatim se ti podaci koriste da bi se razumjelo kako se riječi distribuiraju u jeziku.
Tijekom obuke model mijenja parametre distribucije vjerojatnosti.
Također, pokušava smanjiti razliku između očekivane i stvarne distribucije riječi u tekstu. To je moguće uz korištenje funkcije gubitka. Funkcija gubitka izračunava razliku između očekivane i stvarne distribucije.
Obrada prirodnog jezika i računalni vid su jedno od područja u kojima koristimo generativni predtrening.
Problem usklađivanja
Problem usklađivanja jedna je od poteškoća u generativnom predtreningu. To se odnosi na poteškoće u usklađivanju distribucije vjerojatnosti modela s distribucijom stvarnih podataka.
Drugim riječima, generirani odgovori modela trebali bi biti sličniji ljudskim.
Model povremeno može dati neočekivane ili neispravne odgovore. A to može biti uzrokovano raznim uzrocima, kao što je pristranost podataka o obuci ili nedostatak svijesti o kontekstu kod modela. Problem usklađivanja mora se riješiti kako bi se poboljšala kvaliteta jezičnih modela.
Kako bi prevladali ovaj problem, jezični modeli kao što je ChatGPT koriste tehnike finog podešavanja.
Nadzirano fino ugađanje
Drugi dio ChatGPT obuke je fino podešavanje pod nadzorom. Ljudski programeri sudjeluju u dijalogu u ovom trenutku, djelujući i kao ljudski korisnik i kao chatbot.
Ti se razgovori bilježe i objedinjuju u skup podataka. Svaki uzorak obuke uključuje različitu povijest razgovora usklađenu sa sljedećim odgovorom ljudskog programera koji služi kao "chatbot".
Svrha nadziranog finog podešavanja je maksimiziranje vjerojatnosti koju model dodjeljuje nizu tokena u pridruženom odgovoru. Ova metoda je poznata kao "učenje imitacije" ili "kloniranje ponašanja".
Na ovaj način model može naučiti davati prirodnije i koherentnije odgovore. Replicira odgovore koje su dali ljudski izvođači.
Nadzirano fino podešavanje je mjesto gdje se jezični model može prilagoditi za određeni zadatak.
Navedimo primjer. Pretpostavimo da želimo naučiti chatbota da daje preporuke za filmove. Istrenirali bismo jezični model da predviđa ocjene filmova na temelju opisa filmova. Također bismo koristili skup podataka opisa i ocjena filmova.
Algoritam bi na kraju otkrio koji aspekti filma odgovaraju visokim ili lošim ocjenama.
Nakon što se uvježba, možemo upotrijebiti naš model za sugeriranje filmova ljudskim korisnicima. Korisnici mogu opisati film koji uživaju, a chatbot bi koristio pročišćeni jezični model kako bi preporučio više filmova koji su mu usporedivi.
Ograničenja nadzora: Distribucijska promjena
Nadzirano fino ugađanje podučava jezični model za postizanje određenog cilja. To je moguće hranjenjem modela a skup podataka a zatim ga trenirati da pravi predviđanja. Ovaj sustav, međutim, ima ograničenja poznata kao "ograničenja nadzora".
Jedno od tih ograničenja je “distribucijski pomak”. Odnosi se na mogućnost da podaci o obuci ne odražavaju točno distribuciju inputa u stvarnom svijetu na koje bi model naišao.
Pogledajmo primjer od ranije. U primjeru s filmskim prijedlogom, skup podataka korišten za obuku modela možda neće točno odražavati raznolikost filmova i korisničkih preferencija na koje bi chatbot naišao. Chatbot možda neće raditi onoliko dobro koliko bismo željeli.
Kao rezultat toga, susreće se s inputima koji se razlikuju od onih koje je promatrao tijekom obuke.
Za nadzirano učenje, kada se model trenira samo na danom skupu instanci, javlja se ovaj problem.
Osim toga, model može imati bolje rezultate u slučaju distribucijske promjene ako se koristi učenje s potkrepljenjem kako bi se lakše prilagodio novim kontekstima i učio iz svojih pogrešaka.
Na temelju preferencija, nagrađujte učenje
Učenje nagrađivanjem treća je faza obuke u razvoju chatbota. U učenju nagrađivanja, model se uči da maksimizira signal nagrađivanja.
To je rezultat koji pokazuje koliko učinkovito model obavlja posao. Signal nagrađivanja temelji se na unosu ljudi koji ocjenjuju ili procjenjuju odgovore modela.
Učenje nagrađivanja ima za cilj razviti chatbot koji proizvodi visokokvalitetne odgovore koje preferiraju ljudski korisnici. Da biste to učinili, tehnika strojnog učenja tzv učenje s pojačanjem—što uključuje učenje iz povratne informacije u obliku nagrada—koristi se za treniranje modela.
Chatbot odgovara na upite korisnika, na primjer, ovisno o trenutnom razumijevanju zadatka, koji mu se daje tijekom učenja nagrađivanja. Zatim se daje signal za nagradu na temelju učinkovitosti rada chatbota nakon što odgovore procijene ljudski suci.
Ovaj signal nagrade chatbot koristi za izmjenu svojih postavki. I poboljšava izvedbu zadataka.
Neka ograničenja učenja nagrađivanja
Nedostatak učenja nagrađivanja je to što povratne informacije o odgovorima chatbota možda neće stizati neko vrijeme jer bi signal nagrađivanja mogao biti rijedak i kasniti. Kao rezultat toga, može biti izazovno uspješno trenirati chatbota jer on možda neće dobiti povratne informacije o određenim odgovorima do puno kasnije.
Drugi problem je da ljudski suci mogu imati različita gledišta ili tumačenja onoga što čini uspješan odgovor, što može dovesti do pristranosti u signalu nagrade. Kako bi se to smanjilo, često ga koristi nekoliko sudaca za isporuku pouzdanijeg signala nagrade.
Što drži budućnost?
Postoji nekoliko mogućih budućih koraka za daljnje poboljšanje performansi ChatGPT-a.
Kako bi se povećalo razumijevanje modela, jedan potencijalni budući put je uključivanje više skupova podataka za obuku i izvora podataka. Moguće je i povećanje sposobnosti modela da razumije i uzme u obzir netekstualne unose.
Na primjer, jezični modeli mogu razumjeti slike ili zvukove.
Uključivanjem specifičnih tehnika obuke ChatGPT se također može poboljšati za određene zadatke. Na primjer, može izvesti sentiment analiza ili produkcija prirodnog jezika. Zaključno, ChatGPT i srodni jezični modeli pokazuju veliko obećanje za napredak.
Ostavi odgovor