ChatGPT ಒಂದು ಗಮನಾರ್ಹವಾದ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಯಾಗಿದೆ. ವಿವಿಧ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ನಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ನಾವೆಲ್ಲರೂ ಇದನ್ನು ಬಳಸುತ್ತೇವೆ.
ಮಾನವನಂತೆ ತೋರುವ ಪ್ರತ್ಯುತ್ತರಗಳನ್ನು ತಯಾರಿಸಲು ಅದು ಹೇಗೆ ತರಬೇತಿ ಪಡೆಯಿತು ಎಂದು ನೀವು ಎಂದಾದರೂ ಪ್ರಶ್ನಿಸಿದ್ದೀರಾ? ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ, ನಾವು ChatGPT ಯ ತರಬೇತಿಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತೇವೆ.
ಇದು ಹೇಗೆ ಅತ್ಯಂತ ಮಹೋನ್ನತವಾಗಿ ವಿಕಸನಗೊಂಡಿತು ಎಂಬುದನ್ನು ನಾವು ವಿವರಿಸುತ್ತೇವೆ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳು. ನಾವು ChatGPT ಯ ಜಿಜ್ಞಾಸೆಯ ಜಗತ್ತನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುವಾಗ, ಅನ್ವೇಷಣೆಯ ಪ್ರಯಾಣದಲ್ಲಿ ಬನ್ನಿ.
ತರಬೇತಿಯ ಅವಲೋಕನ
ChatGPT ಒಂದು ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಮಾದರಿಯಾಗಿದೆ.
ChatGPT ಯೊಂದಿಗೆ, ನಾವು ಸಂವಾದಾತ್ಮಕ ಸಂವಾದಗಳು ಮತ್ತು ಮಾನವ-ರೀತಿಯ ಚರ್ಚೆಗಳಲ್ಲಿ ತೊಡಗಬಹುದು. ಇದು ಅದೇ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ GPT ಗೆ ಸೂಚನೆ ನೀಡಿ, ಇದು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಯಾಗಿದೆ. ChatGPT ಗಿಂತ ಸ್ವಲ್ಪ ಮೊದಲು ಇದನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ.
ಇದು ಹೆಚ್ಚು ತೊಡಗಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಇದು ನೈಸರ್ಗಿಕ ಬಳಕೆದಾರರ ಸಂವಹನಗಳನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಚಾಟ್ಬಾಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ವರ್ಚುವಲ್ ಅಸಿಸ್ಟೆಂಟ್ಗಳಂತಹ ವಿವಿಧ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಿಗೆ ಇದು ಪರಿಪೂರ್ಣ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ.
ChatGPT ಯ ತರಬೇತಿ ವಿಧಾನವು ಬಹು-ಹಂತದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದೆ. ಚಾಟ್ಜಿಪಿಟಿಯ ತರಬೇತಿಯಲ್ಲಿ ಜನರೇಟಿವ್ ಪ್ರಿಟ್ರೇನಿಂಗ್ ಮೊದಲ ಹಂತವಾಗಿದೆ.
ಈ ಹಂತದಲ್ಲಿ, ಮಾದರಿಯು ಪಠ್ಯ ಡೇಟಾದ ಗಣನೀಯ ಕಾರ್ಪಸ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ನಂತರ, ಮಾದರಿಯು ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ಕಂಡುಬರುವ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧಗಳು ಮತ್ತು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುತ್ತದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ನಾವು ವ್ಯಾಕರಣದ ನಿಖರ ಮತ್ತು ಸುಸಂಬದ್ಧ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಹೊಂದಬಹುದು.
ನಂತರ ನಾವು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ಹಂತವನ್ನು ಅನುಸರಿಸುತ್ತೇವೆ. ಈ ಭಾಗದಲ್ಲಿ, ಮಾದರಿಯನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಾರ್ಯದ ಮೇಲೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಇದು ಭಾಷಾ ಅನುವಾದ ಅಥವಾ ಪ್ರಶ್ನೆ ಉತ್ತರವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು.
ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ChatGPT ಮಾನವ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯಿಂದ ಪ್ರತಿಫಲ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ.
ಈಗ, ಈ ಹಂತಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸೋಣ.
ಉತ್ಪಾದಕ ಪೂರ್ವ ತರಬೇತಿ
ತರಬೇತಿಯ ಆರಂಭಿಕ ಹಂತವು ಜನರೇಟಿವ್ ಪ್ರಿಟ್ರೇನಿಂಗ್ ಆಗಿದೆ. ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ಇದು ಸಾಮಾನ್ಯ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. ಟೋಕನ್ ಅನುಕ್ರಮಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು, ವಿಧಾನವು "ಮುಂದಿನ ಹಂತದ ಭವಿಷ್ಯ ಮಾದರಿ" ಅನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ.
ಇದರ ಅರ್ಥವೇನು?
ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಟೋಕನ್ ಒಂದು ವಿಶಿಷ್ಟ ವೇರಿಯಬಲ್ ಆಗಿದೆ. ಅವರು ಪದ ಅಥವಾ ಪದದ ಭಾಗವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತಾರೆ. ಮಾದರಿಯು ಅದರ ಹಿಂದಿನ ಪದಗಳನ್ನು ನೀಡಿದ ನಂತರ ಯಾವ ಪದವು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಬರಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಅದರ ಅನುಕ್ರಮದಲ್ಲಿನ ಎಲ್ಲಾ ಪದಗಳಾದ್ಯಂತ ಸಂಭವನೀಯ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ.
ಟೋಕನ್ ಅನುಕ್ರಮಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳ ಉದ್ದೇಶವಾಗಿದೆ. ಈ ಅನುಕ್ರಮಗಳು ಮಾನವ ಭಾಷೆಯ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ರಚನೆಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಬೇಕು. ಬೃಹತ್ ಪ್ರಮಾಣದ ಪಠ್ಯ ದತ್ತಾಂಶದ ಮೇಲೆ ತರಬೇತಿ ಮಾದರಿಗಳ ಮೂಲಕ ಇದು ಸಾಧ್ಯ.
ನಂತರ, ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ಪದಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ವಿತರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಈ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ತರಬೇತಿಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, ಮಾದರಿಯು ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ವಿತರಣಾ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆ.
ಮತ್ತು, ಇದು ಪಠ್ಯದಲ್ಲಿನ ಪದಗಳ ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಮತ್ತು ನಿಜವಾದ ವಿತರಣೆಯ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತದೆ. ನಷ್ಟ ಕ್ರಿಯೆಯ ಬಳಕೆಯಿಂದ ಇದು ಸಾಧ್ಯ. ನಷ್ಟದ ಕಾರ್ಯವು ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಮತ್ತು ನಿಜವಾದ ವಿತರಣೆಗಳ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಮತ್ತು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ನಾವು ಜನರೇಟಿವ್ ಪ್ರಿಟ್ರೇನಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುವ ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ.
ಜೋಡಣೆ ಸಮಸ್ಯೆ
ಜೋಡಣೆಯ ಸಮಸ್ಯೆಯು ಜನರೇಟಿವ್ ಪ್ರಿಟ್ರೇನಿಂಗ್ನಲ್ಲಿನ ತೊಂದರೆಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ. ಮಾದರಿಯ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ನಿಜವಾದ ಡೇಟಾದ ವಿತರಣೆಗೆ ಹೊಂದಿಸುವಲ್ಲಿನ ತೊಂದರೆಯನ್ನು ಇದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ.
ಬೇರೆ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಮಾದರಿಯ ರಚಿತವಾದ ಉತ್ತರಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಮಾನವನಂತಿರಬೇಕು.
ಮಾದರಿಯು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಅನಿರೀಕ್ಷಿತ ಅಥವಾ ಅಸಮರ್ಪಕ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ನೀಡಬಹುದು. ಮತ್ತು, ಇದು ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ ಪಕ್ಷಪಾತ ಅಥವಾ ಮಾದರಿಯ ಸಂದರ್ಭದ ಅರಿವಿನ ಕೊರತೆಯಂತಹ ವಿವಿಧ ಕಾರಣಗಳಿಂದ ಉಂಟಾಗಬಹುದು. ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಜೋಡಣೆ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಬೇಕು.
ಈ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ನಿವಾರಿಸಲು, ChatGPT ನಂತಹ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳು ಉತ್ತಮ-ಶ್ರುತಿ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ.
ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ
ChatGPT ತರಬೇತಿಯ ಎರಡನೇ ಭಾಗವು ಸೂಕ್ಷ್ಮ-ಶ್ರುತಿಯನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಮಾನವ ಅಭಿವರ್ಧಕರು ಈ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಸಂವಾದಗಳಲ್ಲಿ ತೊಡಗುತ್ತಾರೆ, ಮಾನವ ಬಳಕೆದಾರ ಮತ್ತು ಚಾಟ್ಬಾಟ್ ಎರಡರಲ್ಲೂ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಾರೆ.
ಈ ಮಾತುಕತೆಗಳನ್ನು ದಾಖಲಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗೆ ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ತರಬೇತಿ ಮಾದರಿಯು "ಚಾಟ್ಬಾಟ್" ಆಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಮಾನವ ಡೆವಲಪರ್ನ ಮುಂದಿನ ಉತ್ತರದೊಂದಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುವ ವಿಭಿನ್ನ ಸಂಭಾಷಣೆಯ ಇತಿಹಾಸವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ.
ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಉತ್ತಮ-ಶ್ರುತಿಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯ ಉದ್ದೇಶವು ಮಾದರಿಯಿಂದ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಉತ್ತರದಲ್ಲಿ ಟೋಕನ್ಗಳ ಅನುಕ್ರಮಕ್ಕೆ ನಿಯೋಜಿಸಲಾದ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಗರಿಷ್ಠಗೊಳಿಸುವುದು. ಈ ವಿಧಾನವನ್ನು "ಅನುಕರಣೆ ಕಲಿಕೆ" ಅಥವಾ "ನಡವಳಿಕೆ ಕ್ಲೋನಿಂಗ್" ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಈ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಯು ಹೆಚ್ಚು ನೈಸರ್ಗಿಕ-ಧ್ವನಿಯ ಮತ್ತು ಸುಸಂಬದ್ಧ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಲು ಕಲಿಯಬಹುದು. ಇದು ಮಾನವ ಗುತ್ತಿಗೆದಾರರು ನೀಡಿದ ಉತ್ತರಗಳನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿಸುತ್ತಿದೆ.
ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಾರ್ಯಕ್ಕಾಗಿ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಸರಿಹೊಂದಿಸಬಹುದು ಅಲ್ಲಿ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಸೂಕ್ಷ್ಮ-ಶ್ರುತಿ.
ಒಂದು ಉದಾಹರಣೆ ಕೊಡೋಣ. ಚಲನಚಿತ್ರ ಶಿಫಾರಸುಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಲು ನಾವು ಚಾಟ್ಬಾಟ್ ಅನ್ನು ಕಲಿಸಲು ಬಯಸುತ್ತೇವೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸೋಣ. ಚಲನಚಿತ್ರ ವಿವರಣೆಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಚಲನಚಿತ್ರ ರೇಟಿಂಗ್ಗಳನ್ನು ಊಹಿಸಲು ನಾವು ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡುತ್ತೇವೆ. ಮತ್ತು, ನಾವು ಚಲನಚಿತ್ರ ವಿವರಣೆಗಳು ಮತ್ತು ರೇಟಿಂಗ್ಗಳ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತೇವೆ.
ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅಂತಿಮವಾಗಿ ಚಲನಚಿತ್ರದ ಯಾವ ಅಂಶಗಳು ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಥವಾ ಕಳಪೆ ರೇಟಿಂಗ್ಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿರುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುತ್ತದೆ.
ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ನಂತರ, ಮಾನವ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಚಲನಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸಲು ನಾವು ನಮ್ಮ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಬಳಕೆದಾರರು ತಾವು ಆನಂದಿಸುವ ಚಲನಚಿತ್ರವನ್ನು ವಿವರಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಅದಕ್ಕೆ ಹೋಲಿಸಬಹುದಾದ ಹೆಚ್ಚಿನ ಚಲನಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಲು ಚಾಟ್ಬಾಟ್ ಸಂಸ್ಕರಿಸಿದ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ.
ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಿತಿಗಳು: ವಿತರಣಾ ಶಿಫ್ಟ್
ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಸೂಕ್ಷ್ಮ-ಶ್ರುತಿಯು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಗುರಿಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಕಲಿಸುತ್ತದೆ. ಮಾದರಿ ಎ ಆಹಾರದಿಂದ ಇದು ಸಾಧ್ಯ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ತದನಂತರ ಭವಿಷ್ಯ ನುಡಿಯಲು ತರಬೇತಿ ನೀಡಿ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು "ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣಾ ನಿರ್ಬಂಧಗಳು" ಎಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.
ಈ ನಿರ್ಬಂಧಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದು "ವಿತರಣಾ ಶಿಫ್ಟ್". ಮಾದರಿಯು ಎದುರಿಸುವ ಒಳಹರಿವಿನ ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ ನಿಖರವಾಗಿ ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸದಿರುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಇದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ.
ಹಿಂದಿನ ಉದಾಹರಣೆಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸೋಣ. ಚಲನಚಿತ್ರ ಸಲಹೆಯ ಉದಾಹರಣೆಯಲ್ಲಿ, ಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡಲು ಬಳಸುವ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಚಾಟ್ಬಾಟ್ ಎದುರಿಸುವ ವಿವಿಧ ಚಲನಚಿತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರರ ಆದ್ಯತೆಗಳನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಚಾಟ್ಬಾಟ್ ನಾವು ಬಯಸಿದಷ್ಟು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸದಿರಬಹುದು.
ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ಇದು ತರಬೇತಿಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಗಮನಿಸಿದ ಇನ್ಪುಟ್ಗಳಿಗಿಂತ ಭಿನ್ನವಾಗಿರುವ ಒಳಹರಿವುಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸುತ್ತದೆ.
ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಕಲಿಕೆಗಾಗಿ, ಮಾದರಿಯು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ನಿದರ್ಶನಗಳ ಮೇಲೆ ಮಾತ್ರ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದಾಗ, ಈ ಸಮಸ್ಯೆ ಉದ್ಭವಿಸುತ್ತದೆ.
ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಹೊಸ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಅದರ ತಪ್ಪುಗಳಿಂದ ಕಲಿಯಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ಬಲವರ್ಧನೆಯ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸಿದರೆ ವಿತರಣಾ ಬದಲಾವಣೆಯ ಮುಖಾಂತರ ಮಾದರಿಯು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು.
ಆದ್ಯತೆಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ, ಪ್ರತಿಫಲ ಕಲಿಕೆ
ರಿವಾರ್ಡ್ ಕಲಿಕೆಯು ಚಾಟ್ಬಾಟ್ ಅನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವಲ್ಲಿ ಮೂರನೇ ತರಬೇತಿ ಹಂತವಾಗಿದೆ. ಪ್ರತಿಫಲ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ, ಬಹುಮಾನದ ಸಂಕೇತವನ್ನು ಗರಿಷ್ಠಗೊಳಿಸಲು ಮಾದರಿಯನ್ನು ಕಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಇದು ಮಾದರಿಯು ಕೆಲಸವನ್ನು ಎಷ್ಟು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಸಾಧಿಸುತ್ತಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಸೂಚಿಸುವ ಸ್ಕೋರ್ ಆಗಿದೆ. ರಿವಾರ್ಡ್ ಸಿಗ್ನಲ್ ಮಾದರಿಯ ಪ್ರತ್ಯುತ್ತರಗಳನ್ನು ರೇಟ್ ಮಾಡುವ ಅಥವಾ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವ ಜನರಿಂದ ಇನ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ.
ರಿವಾರ್ಡ್ ಕಲಿಕೆಯು ಮಾನವ ಬಳಕೆದಾರರು ಆದ್ಯತೆ ನೀಡುವ ಉತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಪ್ರತ್ಯುತ್ತರಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಚಾಟ್ಬಾಟ್ ಅನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವ ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಇದನ್ನು ಮಾಡಲು, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ತಂತ್ರವನ್ನು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ ಬಲವರ್ಧನೆಯ ಕಲಿಕೆ-ಇದು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯಿಂದ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ ಬಹುಮಾನಗಳ ರೂಪದಲ್ಲಿ - ಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಚಾಟ್ಬಾಟ್ ಬಳಕೆದಾರರ ವಿಚಾರಣೆಗಳಿಗೆ ಉತ್ತರಿಸುತ್ತದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಕಾರ್ಯದ ಪ್ರಸ್ತುತ ಗ್ರಹಿಕೆಯನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ, ಪ್ರತಿಫಲ ಕಲಿಕೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಅದನ್ನು ಪೂರೈಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಮಾನವ ನ್ಯಾಯಾಧೀಶರಿಂದ ಪ್ರತ್ಯುತ್ತರಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಿದ ನಂತರ ಚಾಟ್ಬಾಟ್ ಎಷ್ಟು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದರ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಪ್ರತಿಫಲ ಸಂಕೇತವನ್ನು ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಈ ರಿವಾರ್ಡ್ ಸಿಗ್ನಲ್ ಅನ್ನು ಚಾಟ್ಬಾಟ್ ತನ್ನ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್ಗಳನ್ನು ಮಾರ್ಪಡಿಸಲು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಮತ್ತು, ಇದು ಕಾರ್ಯ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ.
ಪ್ರತಿಫಲ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಕೆಲವು ಮಿತಿಗಳು
ರಿವಾರ್ಡ್ ಕಲಿಕೆಯ ನ್ಯೂನತೆಯೆಂದರೆ, ಚಾಟ್ಬಾಟ್ನ ಪ್ರತ್ಯುತ್ತರಗಳ ಮೇಲಿನ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯು ಸ್ವಲ್ಪ ಸಮಯದವರೆಗೆ ಬರುವುದಿಲ್ಲ ಏಕೆಂದರೆ ರಿವಾರ್ಡ್ ಸಿಗ್ನಲ್ ವಿರಳವಾಗಿರಬಹುದು ಮತ್ತು ವಿಳಂಬವಾಗಬಹುದು. ಇದರ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ಚಾಟ್ಬಾಟ್ಗೆ ಯಶಸ್ವಿಯಾಗಿ ತರಬೇತಿ ನೀಡುವುದು ಸವಾಲಾಗಿರಬಹುದು ಏಕೆಂದರೆ ಅದು ಹೆಚ್ಚು ಸಮಯದವರೆಗೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರತ್ಯುತ್ತರಗಳ ಕುರಿತು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸುವುದಿಲ್ಲ.
ಮತ್ತೊಂದು ಸಮಸ್ಯೆಯೆಂದರೆ, ಮಾನವ ನ್ಯಾಯಾಧೀಶರು ಯಶಸ್ವಿ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಮಾಡುವ ವಿಭಿನ್ನ ದೃಷ್ಟಿಕೋನಗಳು ಅಥವಾ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರಬಹುದು, ಇದು ಪ್ರತಿಫಲ ಸಂಕೇತದಲ್ಲಿ ಪಕ್ಷಪಾತಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು. ಇದನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು, ಹೆಚ್ಚು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಪ್ರತಿಫಲ ಸಂಕೇತವನ್ನು ನೀಡಲು ಹಲವಾರು ನ್ಯಾಯಾಧೀಶರು ಇದನ್ನು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಬಳಸುತ್ತಾರೆ.
ಭವಿಷ್ಯವು ಏನು ಮಾಡುತ್ತದೆ?
ChatGPT ಯ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಮತ್ತಷ್ಟು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಹಲವಾರು ಸಂಭಾವ್ಯ ಭವಿಷ್ಯದ ಹಂತಗಳಿವೆ.
ಮಾದರಿಯ ಗ್ರಹಿಕೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು, ಭವಿಷ್ಯದ ಒಂದು ಸಂಭಾವ್ಯ ಮಾರ್ಗವೆಂದರೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಮೂಲಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುವುದು. ಪಠ್ಯೇತರ ಒಳಹರಿವುಗಳನ್ನು ಗ್ರಹಿಸಲು ಮತ್ತು ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಮಾದರಿಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವುದು ಸಹ ಸಾಧ್ಯವಿದೆ.
ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳು ದೃಶ್ಯಗಳು ಅಥವಾ ಶಬ್ದಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು.
ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ತರಬೇತಿ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಮೂಲಕ ಕೆಲವು ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ChatGPT ಅನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಇದು ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು ಭಾವನೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಅಥವಾ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷೆಯ ಉತ್ಪಾದನೆ. ಕೊನೆಯಲ್ಲಿ, ಚಾಟ್ಜಿಪಿಟಿ ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಿತ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳು ಪ್ರಗತಿಗೆ ಉತ್ತಮ ಭರವಸೆಯನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತವೆ.
ಪ್ರತ್ಯುತ್ತರ ನೀಡಿ