ChatGPT არის შესანიშნავი ხელოვნური ინტელექტის ენის მოდელი. ჩვენ ყველა ვიყენებთ მას სხვადასხვა ამოცანებში დასახმარებლად.
ოდესმე გისვამთ კითხვას, თუ როგორ ასწავლეს მას ისეთი პასუხების გაცემა, რომლებიც ასე ადამიანურად გამოიყურება? ამ სტატიაში განვიხილავთ ChatGPT-ის ტრენინგს.
ჩვენ აგიხსნით, თუ როგორ გადაიქცა ის ერთ-ერთ ყველაზე გამორჩეულად ენის მოდელები. როდესაც ჩვენ ვიკვლევთ ChatGPT-ის დამაინტრიგებელ სამყაროს, წადით აღმოჩენების მოგზაურობაში.
ტრენინგის მიმოხილვა
ChatGPT არის ბუნებრივი ენის დამუშავების მოდელი.
ChatGPT-ის საშუალებით ჩვენ შეგვიძლია ჩავერთოთ ინტერაქტიულ დიალოგებში და ადამიანის მსგავს დისკუსიებში. იგი იყენებს მსგავს მიდგომას დაავალეთ GPT, რომელიც არის უახლესი ენის მოდელი. ის შეიქმნა ChatGPT-მდე ცოტა ხნით ადრე.
იგი იყენებს უფრო მიმზიდველ მეთოდს. ეს უზრუნველყოფს მომხმარებლის ბუნებრივ ურთიერთქმედებას. ასე რომ, ეს არის შესანიშნავი ინსტრუმენტი სხვადასხვა აპლიკაციებისთვის, როგორიცაა ჩატბოტები და ვირტუალური ასისტენტები.
ChatGPT-ის სასწავლო პროცედურა მრავალსაფეხურიანი პროცესია. გენერაციული წინასწარი მომზადება არის ChatGPT-ის ტრენინგის პირველი ნაბიჯი.
ამ ფაზაში მოდელი ივარჯიშება ტექსტური მონაცემების დიდი კორპუსის გამოყენებით. შემდეგ მოდელი აღმოაჩენს ბუნებრივ ენაში არსებულ სტატისტიკურ კორელაციებსა და შაბლონებს. ასე რომ, ჩვენ შეგვიძლია გვქონდეს გრამატიკულად ზუსტი და თანმიმდევრული პასუხი.
შემდეგ ჩვენ მივყვებით ზედამხედველობითი დაზუსტების საფეხურს. ამ ნაწილში მოდელი ივარჯიშება კონკრეტულ დავალებაზე. მაგალითად, მას შეუძლია შეასრულოს ენის თარგმნა ან კითხვებზე პასუხის გაცემა.
და ბოლოს, ChatGPT იყენებს ჯილდოს სწავლას ადამიანის გამოხმაურებიდან.
ახლა განვიხილოთ ეს ნაბიჯები.
გენერაციული წინასწარი მომზადება
ტრენინგის საწყისი დონეა გენერაციული წინასწარი მომზადება. ეს არის ენობრივი მოდელების მომზადების გავრცელებული მეთოდი. ჟეტონების თანმიმდევრობის შესაქმნელად, მეთოდი იყენებს „შემდეგი ნაბიჯის პროგნოზირების პარადიგმას“.
Რას ნიშნავს?
თითოეული ნიშანი არის უნიკალური ცვლადი. ისინი წარმოადგენენ სიტყვას ან სიტყვის ნაწილს. მოდელი ცდილობს დაადგინოს, რომელი სიტყვა იქნება ყველაზე დიდი ალბათობით შემდეგი სიტყვების გათვალისწინებით. ის იყენებს ალბათობის განაწილებას ყველა ტერმინზე თავისი თანმიმდევრობით.
ენის მოდელების დანიშნულებაა ნიშანთა თანმიმდევრობის აგება. ეს თანმიმდევრობები უნდა წარმოადგენდეს ადამიანის ენის ნიმუშებსა და სტრუქტურებს. ეს შესაძლებელია მოდელების სწავლებით უზარმაზარ რაოდენობაზე ტექსტურ მონაცემებზე.
შემდეგ, ეს მონაცემები გამოიყენება იმის გასაგებად, თუ როგორ ნაწილდება სიტყვები ენაში.
ტრენინგის დროს მოდელი ცვლის ალბათობის განაწილების პარამეტრებს.
და ის ცდილობს შეამციროს სხვაობა ტექსტში სიტყვების მოსალოდნელ და რეალურ განაწილებას შორის. ეს შესაძლებელია დაკარგვის ფუნქციის გამოყენებით. დანაკარგის ფუნქცია ითვლის სხვაობას მოსალოდნელ და რეალურ განაწილებას შორის.
ბუნებრივი ენის დამუშავება მდე კომპიუტერული ხედვა არის ერთ-ერთი სფერო, სადაც ჩვენ ვიყენებთ გენერაციულ წინასწარ მომზადებას.
გასწორების საკითხი
განლაგების პრობლემა ერთ-ერთი სირთულეა გენერაციულ წინასწარ მომზადებაში. ეს ეხება მოდელის ალბათობის განაწილების რეალურ მონაცემებთან შესაბამისობის სირთულეს.
სხვა სიტყვებით რომ ვთქვათ, მოდელის გენერირებული პასუხები უფრო ადამიანის მსგავსი უნდა იყოს.
მოდელმა შეიძლება ზოგჯერ უზრუნველყოს მოულოდნელი ან არასათანადო პასუხები. და ეს შეიძლება გამოწვეული იყოს სხვადასხვა მიზეზით, როგორიცაა ტრენინგის მონაცემების მიკერძოება ან მოდელის კონტექსტის ცნობიერების ნაკლებობა. გასწორების პრობლემა უნდა მოგვარდეს ენის მოდელების ხარისხის გასაუმჯობესებლად.
ამ პრობლემის დასაძლევად, ენის მოდელები, როგორიცაა ChatGPT, იყენებს დახვეწის დარეგულირების ტექნიკას.
ზედამხედველობით სრულყოფილება
ChatGPT ტრენინგის მეორე ნაწილი არის ზედამხედველობითი დახვეწა. ადამიანური დეველოპერები ამ ეტაპზე დიალოგებში ერთვებიან, როგორც ადამიანური მომხმარებელი, ასევე ჩატბოტი.
ეს საუბრები ჩაიწერება და გროვდება მონაცემთა ბაზაში. ტრენინგის თითოეული ნიმუში მოიცავს განსხვავებულ საუბრის ისტორიას, რომელიც შეესაბამება ადამიანის დეველოპერის შემდეგ პასუხს, რომელიც ემსახურება როგორც "ჩეტბოტს".
ზედამხედველობითი დაზუსტების მიზანია მოდელის მიერ ასოცირებულ პასუხში ნიშნების თანმიმდევრობისთვის მინიჭებული ალბათობის მაქსიმალურად გაზრდა. ეს მეთოდი ცნობილია როგორც "იმიტაციის სწავლა" ან "ქცევის კლონირება".
ამ გზით მოდელს შეუძლია ისწავლოს უფრო ბუნებრივი ჟღერადობის და თანმიმდევრული პასუხების მიცემა. ის იმეორებს ადამიანის კონტრაქტორების პასუხებს.
ზედამხედველობითი დახვეწა არის ადგილი, სადაც ენის მოდელის კორექტირება შესაძლებელია კონკრეტული ამოცანისთვის.
მოვიყვანოთ მაგალითი. დავუშვათ, გვინდა ვასწავლოთ ჩატბოტს, რომ მოგვაწოდოს ფილმის რეკომენდაციები. ჩვენ ვავარჯიშებდით ენის მოდელს ფილმების რეიტინგების პროგნოზირებისთვის ფილმის აღწერილობების საფუძველზე. და ჩვენ გამოვიყენებდით ფილმების აღწერილობისა და რეიტინგების მონაცემთა ნაკრებს.
ალგორითმი საბოლოოდ გაერკვია ფილმის რომელი ასპექტები შეესაბამება მაღალ ან ცუდ რეიტინგებს.
მისი მომზადების შემდეგ, ჩვენ შეგვიძლია გამოვიყენოთ ჩვენი მოდელი, რათა შევთავაზოთ ფილმები ადამიანებს. მომხმარებლებმა შეიძლება აღწერონ ფილმი, რომელიც მათ მოსწონთ და ჩატბოტი გამოიყენებს დახვეწილ ენობრივ მოდელს, რათა რეკომენდაცია გაუწიოს მას უფრო მეტ ფილმს.
ზედამხედველობის შეზღუდვები: სადისტრიბუციო ცვლა
ზედამხედველობითი დახვეწა არის ენის მოდელის სწავლება განსაზღვრული მიზნის შესასრულებლად. ეს შესაძლებელია მოდელის კვების ა მონაცემთა ბაზა შემდეგ კი ავარჯიშებს წინასწარმეტყველების გაკეთებას. ამასთან, ამ სისტემას აქვს შეზღუდვები, რომლებიც ცნობილია როგორც "ზედამხედველობის შეზღუდვები".
ერთ-ერთი ასეთი შეზღუდვაა „დისტრიბუციული ცვლა“. ის გულისხმობს შესაძლებლობას, რომ ტრენინგის მონაცემები შეიძლება ზუსტად არ ასახავდეს იმ მონაცემების რეალურ სამყაროში განაწილებას, რომელსაც მოდელი შეხვდება.
მოდით გადავხედოთ წინა მაგალითს. ფილმის შეთავაზების მაგალითში, მონაცემთა ნაკრები, რომელიც გამოიყენება მოდელის მოსამზადებლად, შეიძლება ზუსტად არ ასახავდეს ფილმების მრავალფეროვნებას და მომხმარებლის პრეფერენციებს, რომლებსაც ჩეთბოტი შეხვდება. ჩეთბოტი შეიძლება არ მუშაობდეს ისე, როგორც ჩვენ გვსურს.
შედეგად, ის ხვდება ისეთ მონაცემებს, რომლებიც განსხვავდება ტრენინგის დროს.
ზედამხედველობის ქვეშ მყოფი სწავლისთვის, როდესაც მოდელი მხოლოდ მოცემულ მაგალითებზეა გაწვრთნილი, ეს პრობლემა ჩნდება.
გარდა ამისა, მოდელი შეიძლება უკეთესად იმუშაოს განაწილების ცვლილების ფონზე, თუ განმამტკიცებელი სწავლება გამოყენებული იქნება ახალ კონტექსტებთან ადაპტაციისა და შეცდომებზე სწავლის დასახმარებლად.
პრეფერენციებზე დაყრდნობით, დააჯილდოვეთ სწავლა
დაჯილდოების სწავლა არის მესამე ტრენინგის ეტაპი ჩატბოტის შემუშავებაში. ჯილდოს სწავლისას მოდელს ასწავლიან ჯილდოს სიგნალის მაქსიმიზაციას.
ეს არის ქულა, რომელიც მიუთითებს იმაზე, თუ რამდენად ეფექტურად ასრულებს მოდელი სამუშაოს. ჯილდოს სიგნალი ეფუძნება იმ ადამიანების შეყვანას, რომლებიც აფასებენ ან აფასებენ მოდელის პასუხებს.
ჯილდოს სწავლება მიზნად ისახავს ჩატბოტის შემუშავებას, რომელიც აწარმოებს მაღალი ხარისხის პასუხებს, რომლებსაც ურჩევნიათ ადამიანები. ამისათვის მანქანური სწავლის ტექნიკა ე.წ განმამტკიცებელი სწავლა-რომელიც მოიცავს სწავლას უკუკავშირიდან ჯილდოს სახით-გამოიყენება მოდელის მოსამზადებლად.
ჩატბოტი პასუხობს მომხმარებლის შეკითხვებს, მაგალითად, დამოკიდებულია დავალების ამჟამინდელ გაგებაზე, რომელიც მიეწოდება მას ჯილდოს სწავლის დროს. შემდეგ მოცემულია ჯილდოს სიგნალი იმის საფუძველზე, თუ რამდენად ეფექტურად მუშაობს ჩატბოტი მას შემდეგ, რაც პასუხები შეფასდება ადამიანის მოსამართლეების მიერ.
ამ ჯილდოს სიგნალს ჩეთბოტი იყენებს მისი პარამეტრების შესაცვლელად. და ეს აძლიერებს დავალების შესრულებას.
გარკვეული შეზღუდვები ჯილდოს სწავლაზე
ჯილდოს სწავლის ნაკლი არის ის, რომ ჩეთბოტის პასუხებზე გამოხმაურება შეიძლება გარკვეული დროით არ იყოს, რადგან ჯილდოს სიგნალი შეიძლება იყოს მწირი და დაგვიანებული. შედეგად, შეიძლება რთული იყოს ჩეთბოტის წარმატებით მომზადება, რადგან ის შეიძლება მოგვიანებით არ მიიღოს გამოხმაურება კონკრეტულ პასუხებზე.
სხვა საკითხია ის, რომ მოსამართლეებს შეიძლება ჰქონდეთ განსხვავებული შეხედულებები ან ინტერპრეტაციები იმის შესახებ, თუ რა იწვევს წარმატებულ პასუხს, რამაც შეიძლება გამოიწვიოს მიკერძოება ჯილდოს სიგნალში. ამის შესამცირებლად, მას ხშირად იყენებენ რამდენიმე მოსამართლე უფრო საიმედო ჯილდოს სიგნალის მიწოდებისთვის.
რას გულისხმობს მომავალი?
არსებობს რამდენიმე პოტენციური სამომავლო ნაბიჯი ChatGPT-ის მუშაობის შემდგომი გასაუმჯობესებლად.
მოდელის გაგების გაზრდის მიზნით, სამომავლო ერთ-ერთი პოტენციური მარშრუტი არის მეტი ტრენინგის მონაცემთა ნაკრების და მონაცემთა წყაროების ჩართვა. ასევე შესაძლებელია მოდელის შესაძლებლობების გააზრება და არატექსტუალური მონაცემების გათვალისწინება.
მაგალითად, ენის მოდელებს შეეძლოთ ვიზუალური ან ბგერის გაგება.
სპეციფიური ტრენინგის ტექნიკის ჩართვით ChatGPT ასევე შეიძლება გაუმჯობესდეს გარკვეული ამოცანებისთვის. მაგალითად, მას შეუძლია შეასრულოს განწყობის ანალიზი ან ბუნებრივი ენის წარმოება. დასკვნის სახით, ChatGPT და მასთან დაკავშირებული ენების მოდელები გვიჩვენებს წინსვლის დიდ დაპირებას.
დატოვე პასუხი