ChatGPT គឺជាគំរូភាសាឆ្លាតវៃសិប្បនិម្មិតដ៏គួរឱ្យកត់សម្គាល់។ យើងទាំងអស់គ្នាប្រើវាដើម្បីជួយយើងក្នុងកិច្ចការផ្សេងៗ។
តើអ្នកធ្លាប់ចោទសួរពីរបៀបដែលវាត្រូវបានបណ្តុះបណ្តាលដើម្បីបង្កើតការឆ្លើយតបដែលមើលទៅដូចមនុស្សដែរឬទេ? នៅក្នុងអត្ថបទនេះ យើងនឹងពិនិត្យមើលការបណ្តុះបណ្តាលរបស់ ChatGPT ។
យើងនឹងពន្យល់ពីរបៀបដែលវាបានវិវត្តទៅជាផ្នែកមួយដែលលេចធ្លោជាងគេ គំរូភាសា. នៅពេលដែលយើងរុករកពិភពដ៏គួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍នៃ ChatGPT សូមមកលើដំណើរនៃការរកឃើញ។
ទិដ្ឋភាពទូទៅនៃការបណ្តុះបណ្តាល
ChatGPT គឺជាគំរូដំណើរការភាសាធម្មជាតិ។
ជាមួយ ChatGPT យើងអាចចូលរួមក្នុងការសន្ទនាអន្តរកម្ម និងការពិភាក្សាដូចមនុស្ស។ វាប្រើវិធីសាស្រ្តស្រដៀងនឹង ណែនាំ GPTដែលជាគំរូភាសាទំនើប។ វាត្រូវបានបង្កើតឡើងមិនយូរប៉ុន្មានមុនពេល ChatGPT ។
វាប្រើវិធីសាស្ត្រដែលទាក់ទាញជាងមុន។ នេះអនុញ្ញាតឱ្យមានអន្តរកម្មអ្នកប្រើប្រាស់ធម្មជាតិ។ ដូច្នេះ វាគឺជាឧបករណ៍ដ៏ល្អឥតខ្ចោះសម្រាប់កម្មវិធីជាច្រើនដូចជា chatbots និងជំនួយការនិម្មិត។
នីតិវិធីបណ្តុះបណ្តាលរបស់ ChatGPT គឺជាដំណើរការពហុដំណាក់កាល។ Generative Pretraining គឺជាជំហានដំបូងក្នុងការបណ្តុះបណ្តាល ChatGPT ។
ក្នុងដំណាក់កាលនេះ គំរូត្រូវបានបណ្តុះបណ្តាលដោយប្រើទិន្នន័យអត្ថបទដែលមានទំហំធំ។ បន្ទាប់មក គំរូរកឃើញទំនាក់ទំនងស្ថិតិ និងលំនាំដែលរកឃើញជាភាសាធម្មជាតិ។ ដូច្នេះ យើងអាចមានការឆ្លើយតបតាមវេយ្យាករណ៍ត្រឹមត្រូវ និងស៊ីសង្វាក់គ្នា។
បន្ទាប់មក យើងអនុវត្តតាមជំហាននៃការកែតម្រូវដោយការត្រួតពិនិត្យ។ នៅក្នុងផ្នែកនេះ គំរូត្រូវបានបណ្តុះបណ្តាលលើកិច្ចការជាក់លាក់មួយ។ ឧទាហរណ៍ វាអាចធ្វើការបកប្រែភាសា ឬឆ្លើយសំណួរ។
ជាចុងក្រោយ ChatGPT ប្រើការរៀនសូត្ររង្វាន់ពីមតិកែលម្អរបស់មនុស្ស។
ឥឡូវនេះ ចូរយើងពិនិត្យមើលជំហានទាំងនេះ។
ការបណ្តុះបណ្តាលមុនជំនាន់
កម្រិតដំបូងនៃការបណ្តុះបណ្តាលគឺ Generative Pretraining ។ វាគឺជាវិធីសាស្រ្តទូទៅសម្រាប់ការបណ្តុះបណ្តាលគំរូភាសា។ ដើម្បីបង្កើតលំដាប់សញ្ញាសម្ងាត់ វិធីសាស្ត្រអនុវត្ត "គំរូទស្សន៍ទាយជំហានបន្ទាប់"។
តើវាមានន័យយ៉ាងដូចម្តេច?
និមិត្តសញ្ញានីមួយៗគឺជាអថេរតែមួយគត់។ ពួកគេតំណាងឱ្យពាក្យមួយឬផ្នែកនៃពាក្យ។ គំរូព្យាយាមកំណត់ថាពាក្យណាដែលទំនងបំផុតនឹងមកបន្ទាប់ដោយផ្តល់ពាក្យមុនវា។ វាប្រើការចែកចាយប្រូបាប៊ីលីតេនៅទូទាំងពាក្យទាំងអស់នៅក្នុងលំដាប់របស់វា។
គោលបំណងនៃគំរូភាសាគឺដើម្បីបង្កើតលំដាប់សញ្ញាសម្ងាត់។ លំដាប់ទាំងនេះគួរតែតំណាងឱ្យគំរូ និងរចនាសម្ព័ន្ធនៃភាសាមនុស្ស។ នេះអាចធ្វើទៅបានដោយការបណ្តុះបណ្តាលគំរូលើបរិមាណដ៏ធំនៃទិន្នន័យអត្ថបទ។
បន្ទាប់មក ទិន្នន័យនេះត្រូវបានប្រើដើម្បីយល់ពីរបៀបដែលពាក្យត្រូវបានចែកចាយជាភាសា។
កំឡុងពេលបណ្តុះបណ្តាល គំរូផ្លាស់ប្តូរប៉ារ៉ាម៉ែត្រចែកចាយប្រូបាប៊ីលីតេ។
ហើយវាព្យាយាមកាត់បន្ថយភាពខុសគ្នារវាងការចែកចាយពាក្យដែលរំពឹងទុក និងជាក់ស្តែងនៅក្នុងអត្ថបទមួយ។ វាអាចទៅរួចជាមួយនឹងការប្រើប្រាស់មុខងារបាត់បង់។ មុខងារបាត់បង់គណនាភាពខុសគ្នារវាងការចែកចាយដែលរំពឹងទុក និងជាក់ស្តែង។
ដំណើរការភាសាធម្មជាតិ និង ចក្ខុវិស័យកុំព្យូទ័រ គឺជាផ្នែកមួយដែលយើងប្រើ Generative Pretraining។
បញ្ហាតម្រឹម
បញ្ហាតម្រឹមគឺជាការលំបាកមួយក្នុង Generative Pretraining ។ នេះសំដៅទៅលើការលំបាកក្នុងការផ្គូផ្គងការចែកចាយប្រូបាប៊ីលីតេរបស់ម៉ូដែលទៅនឹងការចែកចាយទិន្នន័យជាក់ស្តែង។
ម្យ៉ាងវិញទៀត ចម្លើយដែលបានបង្កើតរបស់គំរូគួរតែមានលក្ខណៈដូចមនុស្សច្រើនជាង។
ម្តងម្កាល គំរូអាចផ្តល់នូវការឆ្លើយតបដែលមិនរំពឹងទុក ឬមិនត្រឹមត្រូវ។ ហើយនេះអាចបណ្តាលមកពីមូលហេតុផ្សេងៗគ្នា ដូចជាភាពលំអៀងនៃទិន្នន័យបណ្តុះបណ្តាល ឬកង្វះការយល់ដឹងអំពីបរិបទរបស់គំរូ។ បញ្ហាតម្រឹមត្រូវតែត្រូវបានដោះស្រាយ ដើម្បីបង្កើនគុណភាពនៃគំរូភាសា។
ដើម្បីជម្នះបញ្ហានេះ គំរូភាសាដូចជា ChatGPT ប្រើបច្ចេកទេសកែតម្រូវ។
ការត្រួតពិនិត្យការលៃតម្រូវការផាកពិន័យ
ផ្នែកទីពីរនៃការបណ្តុះបណ្តាល ChatGPT ត្រូវបានត្រួតពិនិត្យការលៃតម្រូវ។ អ្នកអភិវឌ្ឍន៍មនុស្សចូលរួមក្នុងការសន្ទនានៅចំណុចនេះ ដោយដើរតួជាអ្នកប្រើប្រាស់មនុស្ស និង chatbot ។
ការពិភាក្សាទាំងនេះត្រូវបានកត់ត្រា និងប្រមូលផ្តុំទៅក្នុងសំណុំទិន្នន័យ។ គំរូបណ្ដុះបណ្ដាលនីមួយៗរួមមានប្រវត្តិនៃការសន្ទនាផ្សេងគ្នាដែលត្រូវគ្នានឹងចម្លើយបន្ទាប់របស់អ្នកអភិវឌ្ឍន៍មនុស្សដែលបម្រើការជា "chatbot"។
គោលបំណងនៃការលៃតម្រូវការផាកពិន័យដែលមានការត្រួតពិនិត្យគឺដើម្បីបង្កើនប្រូបាប៊ីលីតេដែលត្រូវបានកំណត់ទៅលំដាប់នៃសញ្ញាសម្ងាត់នៅក្នុងចម្លើយដែលពាក់ព័ន្ធដោយគំរូ។ វិធីសាស្រ្តនេះត្រូវបានគេស្គាល់ថាជា "ការរៀនធ្វើត្រាប់តាម" ឬ "ការក្លូនអាកប្បកិរិយា" ។
វិធីនេះ គំរូអាចរៀនដើម្បីផ្តល់នូវការឆ្លើយតបដែលមានលក្ខណៈធម្មជាតិ និងស៊ីសង្វាក់គ្នា។ វាកំពុងចម្លងការឆ្លើយតបដែលផ្តល់ដោយអ្នកម៉ៅការមនុស្ស។
ការកែតម្រូវដោយការត្រួតពិនិត្យគឺជាកន្លែងដែលគំរូភាសាអាចត្រូវបានកែតម្រូវសម្រាប់កិច្ចការជាក់លាក់មួយ។
ចូរយើងផ្តល់ឧទាហរណ៍មួយ។ ឧបមាថាយើងចង់បង្រៀន chatbot ដើម្បីផ្តល់ការណែនាំអំពីភាពយន្ត។ យើងនឹងបណ្តុះបណ្តាលគំរូភាសាដើម្បីទស្សន៍ទាយការវាយតម្លៃភាពយន្តដោយផ្អែកលើការពិពណ៌នាភាពយន្ត។ ហើយយើងនឹងប្រើសំណុំទិន្នន័យនៃការពិពណ៌នាភាពយន្ត និងការវាយតម្លៃ។
នៅទីបំផុត ក្បួនដោះស្រាយនឹងកំណត់ថាតើទិដ្ឋភាពណាមួយនៃភាពយន្តដែលត្រូវនឹងការវាយតម្លៃខ្ពស់ ឬអន់។
បន្ទាប់ពីវាត្រូវបានបណ្តុះបណ្តាល យើងអាចប្រើគំរូរបស់យើងដើម្បីណែនាំភាពយន្តដល់អ្នកប្រើប្រាស់។ អ្នកប្រើប្រាស់អាចពណ៌នាអំពីខ្សែភាពយន្តដែលពួកគេចូលចិត្ត ហើយ chatbot នឹងប្រើគំរូភាសាដែលបានកែលម្អ ដើម្បីណែនាំខ្សែភាពយន្តជាច្រើនទៀតដែលអាចប្រៀបធៀបទៅនឹងវា។
ដែនកំណត់នៃការត្រួតពិនិត្យ៖ ការផ្លាស់ប្តូរការចែកចាយ
ការលៃតម្រូវការផាកពិន័យក្រោមការគ្រប់គ្រងកំពុងបង្រៀនគំរូភាសាដើម្បីអនុវត្តគោលដៅជាក់លាក់មួយ។ នេះអាចធ្វើទៅបានដោយការចិញ្ចឹមគំរូ a សំណុំទិន្នន័យ ហើយបន្ទាប់មកបណ្តុះបណ្តាលវាឱ្យធ្វើការទស្សន៍ទាយ។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ ប្រព័ន្ធនេះមានដែនកំណត់ដែលគេស្គាល់ថាជា "ការរឹតបន្តឹងលើការត្រួតពិនិត្យ"។
ការរឹតបន្តឹងមួយក្នុងចំណោមការរឹតបន្តឹងទាំងនេះគឺ "ការផ្លាស់ប្តូរការចែកចាយ" ។ វាសំដៅទៅលើលទ្ធភាពដែលទិន្នន័យបណ្តុះបណ្តាលអាចមិនឆ្លុះបញ្ចាំងយ៉ាងត្រឹមត្រូវនូវការចែកចាយធាតុចូលក្នុងពិភពពិតដែលគំរូនឹងជួបប្រទះ។
ចូរយើងពិនិត្យមើលឧទាហរណ៍ពីមុន។ នៅក្នុងឧទាហរណ៍នៃការណែនាំអំពីភាពយន្ត សំណុំទិន្នន័យដែលប្រើដើម្បីបណ្តុះបណ្តាលគំរូអាចមិនឆ្លុះបញ្ចាំងយ៉ាងត្រឹមត្រូវអំពីភាពខុសគ្នានៃភាពយន្ត និងចំណូលចិត្តរបស់អ្នកប្រើប្រាស់ដែល chatbot នឹងជួបប្រទះ។ chatbot ប្រហែលជាមិនដំណើរការល្អដូចដែលយើងចង់បានទេ។
ជាលទ្ធផល វាជួបនឹងធាតុចូលដែលមិនស្រដៀងគ្នាពីអ្វីដែលវាសង្កេតឃើញអំឡុងពេលហ្វឹកហាត់។
សម្រាប់ការសិក្សាដែលស្ថិតក្រោមការត្រួតពិនិត្យ ពេលគំរូត្រូវបានបណ្តុះបណ្តាលតែលើសំណុំនៃករណីដែលបានផ្តល់ឱ្យនោះបញ្ហានេះកើតឡើង។
លើសពីនេះ គំរូអាចដំណើរការបានប្រសើរជាងមុននៅពេលប្រឈមមុខនឹងការផ្លាស់ប្តូរការចែកចាយ ប្រសិនបើការរៀនពង្រឹងត្រូវបានប្រើដើម្បីជួយវាសម្របខ្លួនទៅនឹងបរិបទថ្មី និងរៀនពីកំហុសរបស់វា។
ផ្អែកលើចំណូលចិត្ត ការរៀនផ្តល់រង្វាន់
ការរៀនរង្វាន់គឺជាដំណាក់កាលបណ្តុះបណ្តាលទីបីក្នុងការអភិវឌ្ឍន៍ chatbot ។ នៅក្នុងការរៀនរង្វាន់ គំរូត្រូវបានបង្រៀនដើម្បីបង្កើនសញ្ញារង្វាន់។
វាគឺជាពិន្ទុដែលបង្ហាញពីប្រសិទ្ធភាពដែលគំរូកំពុងបំពេញការងារ។ សញ្ញារង្វាន់គឺផ្អែកលើការបញ្ចូលពីមនុស្សដែលវាយតម្លៃ ឬវាយតម្លៃការឆ្លើយតបរបស់ម៉ូដែល។
ការរៀនផ្តល់រង្វាន់មានគោលបំណងអភិវឌ្ឍ chatbot ដែលផលិតការឆ្លើយតបគុណភាពខ្ពស់ដែលអ្នកប្រើប្រាស់ចូលចិត្ត។ ដើម្បីធ្វើដូច្នេះ បច្ចេកទេសរៀនម៉ាស៊ីនហៅថា ការរៀនពង្រឹង - ដែលរួមបញ្ចូលការរៀនពីមតិកែលម្អ នៅក្នុងទម្រង់នៃរង្វាន់ - ត្រូវបានប្រើដើម្បីបណ្តុះបណ្តាលគំរូ។
ជាឧទាហរណ៍ chatbot ឆ្លើយសំណួររបស់អ្នកប្រើ អាស្រ័យលើការចាប់យកបច្ចុប្បន្នរបស់វានៃកិច្ចការ ដែលត្រូវបានផ្គត់ផ្គង់ទៅឱ្យវាក្នុងអំឡុងពេលសិក្សារង្វាន់។ បន្ទាប់មក សញ្ញារង្វាន់ត្រូវបានផ្តល់ឱ្យដោយផ្អែកលើរបៀបដែល chatbot ដំណើរការប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព នៅពេលដែលការឆ្លើយតបត្រូវបានវាយតម្លៃដោយចៅក្រមរបស់មនុស្ស។
សញ្ញារង្វាន់នេះត្រូវបានប្រើដោយ chatbot ដើម្បីកែប្រែការកំណត់របស់វា។ ហើយវាបង្កើនការអនុវត្តការងារ។
ដែនកំណត់មួយចំនួនលើការរៀនរង្វាន់
គុណវិបត្តិនៃការរៀនផ្តល់រង្វាន់គឺថា មតិកែលម្អលើការឆ្លើយតបរបស់ chatbot ប្រហែលជាមិនមកមួយរយៈទេ ដោយសារសញ្ញារង្វាន់អាចនឹងមានតិច និងពន្យារពេល។ ជាលទ្ធផល វាអាចមានបញ្ហាក្នុងការបណ្តុះបណ្តាល chatbot ដោយជោគជ័យ ព្រោះវាប្រហែលជាមិនទទួលបានមតិកែលម្អលើការឆ្លើយតបជាក់លាក់ទេ រហូតដល់ពេលក្រោយ។
បញ្ហាមួយទៀតគឺថា ចៅក្រមរបស់មនុស្សអាចមានទស្សនៈខុសៗគ្នា ឬការបកស្រាយអំពីអ្វីដែលធ្វើឱ្យការឆ្លើយតបប្រកបដោយជោគជ័យ ដែលអាចនាំឱ្យមានភាពលំអៀងនៅក្នុងសញ្ញារង្វាន់។ ដើម្បីកាត់បន្ថយនេះ វាត្រូវបានប្រើប្រាស់ជាញឹកញាប់ដោយចៅក្រមជាច្រើន ដើម្បីផ្តល់សញ្ញារង្វាន់ដែលអាចទុកចិត្តបាន។
តើអនាគតមានអ្វីខ្លះ?
មានជំហានអនាគតដ៏មានសក្តានុពលមួយចំនួន ដើម្បីបង្កើនប្រសិទ្ធភាពការងាររបស់ ChatGPT បន្ថែមទៀត។
ដើម្បីបង្កើនការយល់ដឹងរបស់គំរូ ផ្លូវអនាគតដ៏មានសក្តានុពលមួយគឺការរួមបញ្ចូលសំណុំទិន្នន័យបណ្តុះបណ្តាល និងប្រភពទិន្នន័យបន្ថែមទៀត។ ការបង្កើនសមត្ថភាពរបស់គំរូក្នុងការយល់ និងគិតគូរពីធាតុចូលដែលមិនមែនជាអត្ថបទគឺអាចធ្វើទៅបានផងដែរ។
ឧទាហរណ៍ គំរូភាសាអាចយល់ពីរូបភាព ឬសំឡេង។
តាមរយៈការបញ្ចូលបច្ចេកទេសបណ្តុះបណ្តាលជាក់លាក់ ChatGPT ក៏អាចត្រូវបានកែលម្អសម្រាប់កិច្ចការជាក់លាក់ផងដែរ។ ឧទាហរណ៍វាអាចអនុវត្តបាន។ ការវិភាគមនោសញ្ចេតនា ឬផលិតភាសាធម្មជាតិ។ សរុបសេចក្តីមក ChatGPT និងគំរូភាសាដែលពាក់ព័ន្ធបង្ហាញពីការសន្យាដ៏អស្ចារ្យសម្រាប់ការឈានទៅមុខ។
សូមផ្ដល់យោបល់