Bab lan Paragraf[Singidaken][Tampilake]
ChatGPT minangka model basa intelijen buatan sing luar biasa. Kita kabeh nggunakake kanggo mbantu kita ing macem-macem tugas.
Apa sampeyan nate takon kepiye carane dilatih kanggo ngasilake balesan sing katon kaya manungsa? Ing artikel iki, kita bakal nliti latihan ChatGPT.
Kita bakal nerangake carane wis berkembang dadi salah siji sing paling pinunjul model basa. Nalika kita njelajah donya nyenengake ChatGPT, teka bebarengan ing lelampahan panemuan.
Ringkesan Latihan
ChatGPT minangka model pangolahan basa alami.
Kanthi ChatGPT, kita bisa melu dialog interaktif lan diskusi kaya manungsa. Iki nggunakake pendekatan sing padha karo Ajar GPT, yaiku model basa sing canggih. Iki dikembangake sakcepete sadurunge ChatGPT.
Iki nggunakake cara sing luwih nyenengake. Iki mbisakake interaksi pangguna alami. Dadi, iku alat sing sampurna kanggo macem-macem aplikasi kayata chatbots lan asisten virtual.
Prosedur latihan ChatGPT minangka proses multi-tataran. Generative Pretraining minangka langkah pisanan ing latihan ChatGPT.
Ing tahap iki, model dilatih nggunakake korpus data teks sing cukup gedhe. Banjur, model nemokake korélasi statistik lan pola sing ditemokake ing basa alami. Dadi, kita bisa duwe respon gramatikal sing akurat lan koheren.
Banjur kita tindakake langkah sing diawasi fine-tuning. Ing bagean iki, model dilatih kanggo tugas tartamtu. Contone, bisa nindakake terjemahan basa utawa njawab pitakonan.
Pungkasan, ChatGPT nggunakake sinau ganjaran saka umpan balik manungsa.
Saiki, ayo nliti langkah-langkah kasebut.
Pretraining Generatif
Tingkat latihan awal yaiku Generative Pretraining. Iku cara umum kanggo latihan model basa. Kanggo nggawe urutan token, cara kasebut nggunakake "paradigma prediksi langkah sabanjure".
Iki artine apa?
Saben token minangka variabel unik. Padha makili tembung utawa bagéan saka tembung. Model kasebut nyoba nemtokake tembung endi sing bakal teka sabanjure diwenehi tembung sadurunge. Iki nggunakake distribusi probabilitas ing kabeh istilah ing urutane.
Tujuan model basa yaiku kanggo mbangun urutan token. Urutan kasebut kudu nggambarake pola lan struktur basa manungsa. Iki bisa ditindakake kanthi nglatih model babagan data teks sing akeh banget.
Salajengipun, data menika dipunginakaken kangge mangertosi kados pundi panyebaranipun tembung ing basa.
Sajrone latihan, model ngganti paramèter distribusi probabilitas.
Lan, iku nyoba kanggo ngurangi prabédan antarane distribusi samesthine lan nyata saka tembung ing teks. Iki bisa kanthi nggunakake fungsi mundhut. Fungsi mundhut ngitung beda antarane distribusi samesthine lan nyata.
Pangolahan basa alam lan wahyu komputer minangka salah sawijining wilayah sing nggunakake Generative Pretraining.
Masalah Alignment
Masalah keselarasan minangka salah sawijining kesulitan ing Generative Pretraining. Iki nuduhake kangelan ing cocog distribusi probabilitas model kanggo distribusi data nyata.
Ing tembung liya, jawaban sing digawe model kudu luwih kaya manungsa.
Model kasebut sok-sok menehi respon sing ora dikarepake utawa ora bener. Lan, iki bisa uga disebabake dening macem-macem panyebab, kayata bias data latihan utawa kekurangan kesadaran konteks model. Masalah keselarasan kudu ditanggulangi kanggo ningkatake kualitas model basa.
Kanggo ngatasi masalah iki, model basa kaya ChatGPT nggunakake teknik fine-tuning.
Diawasi Fine-Tuning
Bagian kapindho latihan ChatGPT diawasi kanthi apik. Pangembang manungsa melu dialog ing wektu iki, tumindak minangka pangguna manungsa lan chatbot.
Dhiskusi kasebut direkam lan dikumpulake dadi set data. Saben conto latihan kalebu riwayat obrolan sing beda-beda sing cocog karo jawaban sabanjure pangembang manungsa sing dadi "chatbot".
Tujuan fine-tuning sing diawasi kanggo nggedhekake kemungkinan sing diwenehake kanggo urutan token ing jawaban sing gegandhengan karo model. Cara iki dikenal minangka "belajar imitasi" utawa "kloning prilaku."
Kanthi cara iki, model bisa sinau nyedhiyakake respon sing luwih alami lan koheren. Iku niru balesan sing diwenehake dening kontraktor manungsa.
Penyetelan sing diawasi yaiku model basa sing bisa diatur kanggo tugas tartamtu.
Ayo menehi conto. Contone, kita pengin ngajar chatbot kanggo menehi rekomendasi film. Kita bakal nglatih model basa kanggo prédhiksi rating film adhedhasar deskripsi film. Lan, kita bakal nggunakake set data deskripsi film lan rating.
Algoritma pungkasane bakal nemtokake aspek film sing cocog karo rating sing dhuwur utawa kurang.
Sawise dilatih, kita bisa nggunakake model kita kanggo menehi saran film kanggo pangguna manungsa. Pangguna bisa njlèntrèhaké film sing disenengi, lan chatbot bakal nggunakake model basa sing apik kanggo nyaranake luwih akeh film sing bisa dibandhingake.
Watesan Pengawasan: Shift Distribusi
Fine-tuning sing diawasi yaiku mulang model basa kanggo nindakake tujuan tartamtu. Iki bisa dening dipakani model a set data banjur latihan kanggo nggawe ramalan. Sistem iki, Nanging, duwe watesan sing dikenal minangka "watesan pengawasan."
Salah sawijining larangan kasebut yaiku "shift distribusi". Iki nuduhake kemungkinan data latihan bisa uga ora nggambarake distribusi input ing donya nyata sing bakal ditemoni model kasebut.
Ayo dideleng conto saka sadurunge. Ing conto saran film, set data sing digunakake kanggo nglatih model kasebut bisa uga ora nggambarake macem-macem film lan pilihan pangguna sing bakal ditemoni chatbot. Chatbot bisa uga ora nindakake kaya sing dikarepake.
Akibaté, ketemu input sing ora padha karo sing diamati nalika latihan.
Kanggo sinau sing diawasi, nalika model mung dilatih ing sawetara kasus tartamtu, masalah iki muncul.
Kajaba iku, model bisa luwih apik nalika ngadhepi owah-owahan distribusi yen sinau penguatan digunakake kanggo mbantu adaptasi karo konteks anyar lan sinau saka kesalahane.
Adhedhasar Preferensi, Reward Learning
Sinau ganjaran minangka tahap latihan katelu ing ngembangake chatbot. Ing pembelajaran ganjaran, model kasebut diwulangake kanggo nggedhekake sinyal ganjaran.
Iku skor sing nuduhake carane efektif model wis accomplishing proyek. Sinyal ganjaran adhedhasar input saka wong sing menehi rating utawa mbiji balesan model kasebut.
Sinau ganjaran tujuane kanggo ngembangake chatbot sing ngasilake balesan kualitas sing disenengi pangguna manungsa. Kanggo nindakake iki, technique learning machine disebut learning reinforcement-kang kalebu sinau saka umpan balik ing wangun ganjaran-digunakake kanggo olahraga model.
Chatbot njawab pitakon pangguna, umpamane, gumantung saka pemahaman tugas sing saiki, sing diwenehake nalika sinau ganjaran. Sinyal ganjaran banjur diwenehake adhedhasar carane efektif chatbot nindakake yen balesan wis ditaksir dening hakim manungsa.
Sinyal ganjaran iki digunakake dening chatbot kanggo ngowahi setelane. Lan, nambah kinerja tugas.
Sawetara Watesan babagan Sinau Ganjaran
Kelemahane sinau ganjaran yaiku umpan balik babagan balesan chatbot bisa uga ora teka sawetara wektu amarga sinyal ganjaran bisa uga arang lan telat. Akibaté, bisa uga angel nglatih chatbot amarga bisa uga ora nampa umpan balik babagan balesan tartamtu nganti mengko.
Masalah liyane yaiku hakim manungsa bisa uga duwe tampilan utawa interpretasi sing beda-beda babagan apa sing ndadekake respon sukses, sing bisa nyebabake bias ing sinyal ganjaran. Kanggo nyuda iki, asring digunakake dening sawetara hakim kanggo ngirim sinyal ganjaran sing luwih bisa dipercaya.
Apa sing Bakal Dadi Mbesuk?
Ana sawetara langkah sabanjure potensial kanggo nambah kinerja ChatGPT.
Kanggo nambah pangerten model, salah sawijining rute potensial ing mangsa ngarep yaiku nyakup set data latihan lan sumber data liyane. Nambah kapasitas model kanggo mangertos lan njupuk menyang akun input non-tekstual uga bisa.
Contone, model basa bisa ngerti visual utawa swara.
Kanthi nggabungake teknik latihan tartamtu, ChatGPT uga bisa ditingkatake kanggo tugas tartamtu. Contone, bisa nindakake analisis sentimen utawa produksi basa alam. Kesimpulane, ChatGPT lan model basa sing gegandhengan nuduhake janji gedhe kanggo maju.
Ninggalake a Reply