차례[숨다][보여 주다]
ChatGPT는 놀라운 인공 지능 언어 모델입니다. 우리 모두는 다양한 작업에서 우리를 돕기 위해 그것을 사용합니다.
사람처럼 보이는 대답을 하도록 어떻게 훈련을 받았는지 의문을 가져본 적이 있습니까? 이 기사에서는 ChatGPT 교육에 대해 살펴보겠습니다.
우리는 그것이 가장 뛰어난 중 하나로 어떻게 진화했는지 설명할 것입니다. 언어 모델. ChatGPT의 흥미로운 세계를 탐험하면서 발견의 여정을 함께하세요.
교육 개요
ChatGPT는 자연어 처리 모델입니다.
ChatGPT를 사용하면 대화식 대화와 인간과 같은 토론에 참여할 수 있습니다. 의 접근 방식과 유사한 접근 방식을 사용합니다. GPT 지시, 최첨단 언어 모델입니다. ChatGPT 직전에 개발되었습니다.
더 매력적인 방법을 사용합니다. 이를 통해 자연스러운 사용자 상호 작용이 가능합니다. 따라서 챗봇 및 가상 비서와 같은 다양한 응용 프로그램을 위한 완벽한 도구입니다.
ChatGPT의 교육 절차는 다단계 프로세스입니다. Generative Pretraining은 ChatGPT 교육의 첫 번째 단계입니다.
이 단계에서 모델은 상당한 양의 텍스트 데이터 코퍼스를 사용하여 학습됩니다. 그런 다음 모델은 자연어에서 발견되는 통계적 상관관계와 패턴을 발견합니다. 따라서 문법적으로 정확하고 일관된 응답을 할 수 있습니다.
그런 다음 감독된 미세 조정 단계를 따릅니다. 이 부분에서 모델은 특정 작업에 대해 학습됩니다. 예를 들어 언어 번역이나 질문 답변을 수행할 수 있습니다.
마지막으로 ChatGPT는 사람의 피드백을 통한 보상 학습을 사용합니다.
이제 이러한 단계를 살펴보겠습니다.
생성적 사전 훈련
교육의 초기 수준은 Generative Pretraining입니다. 언어 모델을 학습하는 일반적인 방법입니다. 토큰 시퀀스를 생성하기 위해 이 방법은 "다음 단계 예측 패러다임"을 적용합니다.
무슨 뜻이에요?
각 토큰은 고유한 변수입니다. 단어 또는 단어의 일부를 나타냅니다. 모델은 그 앞에 있는 단어가 주어졌을 때 다음에 올 가능성이 가장 높은 단어를 결정하려고 시도합니다. 시퀀스의 모든 항에 걸쳐 확률 분포를 사용합니다.
언어 모델의 목적은 토큰 시퀀스를 구성하는 것입니다. 이러한 시퀀스는 인간 언어의 패턴과 구조를 나타내야 합니다. 이는 엄청난 양의 텍스트 데이터에 대한 모델 교육을 통해 가능합니다.
그런 다음 이 데이터는 언어에서 단어가 어떻게 분포되는지 이해하는 데 사용됩니다.
학습 중에 모델은 확률 분포 매개변수를 변경합니다.
그리고 텍스트에서 예상되는 단어 분포와 실제 단어 분포 사이의 차이를 줄이려고 합니다. 이는 손실 함수를 사용하면 가능합니다. 손실 함수는 예상 분포와 실제 분포 간의 차이를 계산합니다.
자연 언어 처리 및 컴퓨터 비전 Generative Pretraining을 사용하는 영역 중 하나입니다.
정렬 문제
정렬 문제는 Generative Pretraining의 어려움 중 하나입니다. 이는 모델의 확률분포와 실제 데이터의 분포를 일치시키는 것이 어렵다는 것을 의미합니다.
즉, 모델의 생성된 답변은 보다 인간과 유사해야 합니다.
모델은 때때로 예상치 못한 또는 부적절한 응답을 제공할 수 있습니다. 그리고 이는 교육 데이터 편향 또는 모델의 컨텍스트 인식 부족과 같은 다양한 원인으로 인해 발생할 수 있습니다. 언어 모델의 품질을 개선하려면 정렬 문제를 해결해야 합니다.
이 문제를 극복하기 위해 ChatGPT와 같은 언어 모델은 미세 조정 기술을 사용합니다.
감독된 미세 조정
ChatGPT 교육의 두 번째 부분은 감독된 미세 조정입니다. 인간 개발자는 이 시점에서 대화에 참여하여 인간 사용자와 챗봇 역할을 합니다.
이러한 대화는 녹음되어 데이터 세트로 집계됩니다. 각 교육 샘플에는 "챗봇" 역할을 하는 인간 개발자의 다음 답변과 일치하는 고유한 대화 기록이 포함되어 있습니다.
감독된 미세 조정의 목적은 모델에 의해 연결된 답변의 토큰 시퀀스에 할당된 확률을 최대화하는 것입니다. 이 방법은 "모방 학습" 또는 "행동 복제"로 알려져 있습니다.
이 방법으로 모델은 보다 자연스럽고 일관된 응답을 제공하는 방법을 배울 수 있습니다. 인간 계약자가 제공한 답변을 복제하고 있습니다.
감독된 미세 조정은 특정 작업에 대해 언어 모델을 조정할 수 있는 곳입니다.
예를 들어 보겠습니다. 영화 추천을 제공하도록 챗봇을 가르치고 싶다고 가정합니다. 영화 설명을 기반으로 영화 등급을 예측하도록 언어 모델을 훈련합니다. 그리고 영화 설명 및 등급 데이터 세트를 사용합니다.
알고리즘은 결국 영화의 어떤 측면이 높거나 낮은 등급에 해당하는지 파악합니다.
학습된 후 모델을 사용하여 인간 사용자에게 영화를 제안할 수 있습니다. 사용자는 자신이 즐기는 영화를 설명할 수 있으며 챗봇은 세련된 언어 모델을 사용하여 비슷한 영화를 더 많이 추천합니다.
감독 제한 사항: 분포 이동
지도 미세 조정은 지정된 목표를 수행하도록 언어 모델을 가르치는 것입니다. 이는 모델에 데이터 세트 그런 다음 예측을 수행하도록 훈련합니다. 그러나이 시스템에는 "감독 제한"이라는 제한이 있습니다.
이러한 제한 중 하나는 "분배 이동"입니다. 훈련 데이터가 모델이 직면하게 될 입력의 실제 분포를 정확하게 반영하지 않을 수 있는 가능성을 나타냅니다.
이전의 예를 검토해 보겠습니다. 영화 제안 예에서 모델을 교육하는 데 사용되는 데이터 세트는 챗봇이 접하게 될 다양한 영화 및 사용자 선호도를 정확하게 반영하지 않을 수 있습니다. 챗봇은 우리가 원하는 만큼 잘 작동하지 않을 수 있습니다.
결과적으로 훈련 중에 관찰한 것과는 다른 입력을 충족합니다.
감독 학습의 경우 모델이 주어진 인스턴스 집합에서만 훈련될 때 이 문제가 발생합니다.
또한 강화 학습을 사용하여 새로운 상황에 적응하고 실수로부터 배우는 데 도움이 되는 경우 분포 변화에 직면하여 모델이 더 잘 수행될 수 있습니다.
선호도 기반, 학습 보상
보상 학습은 챗봇 개발의 세 번째 훈련 단계입니다. 보상 학습에서 모델은 보상 신호를 최대화하도록 학습됩니다.
모델이 작업을 얼마나 효과적으로 수행하고 있는지를 나타내는 점수입니다. 보상 신호는 모델의 응답을 평가하거나 평가하는 사람들의 입력을 기반으로 합니다.
보상 학습은 인간 사용자가 선호하는 고품질 답변을 생성하는 챗봇 개발을 목표로 합니다. 이를 위해 기계 학습 기술인 피드백을 통한 학습을 포함하는 강화 학습 보상의 형태로 모델을 훈련하는 데 사용됩니다.
예를 들어 챗봇은 보상 학습 중에 제공되는 작업의 현재 파악에 따라 사용자 문의에 응답합니다. 그런 다음 인간 심사 위원이 응답을 평가한 후 챗봇이 얼마나 효과적으로 수행하는지에 따라 보상 신호가 제공됩니다.
이 보상 신호는 챗봇이 설정을 수정하는 데 사용됩니다. 그리고 작업 수행 능력을 향상시킵니다.
보상 학습에 대한 몇 가지 제한 사항
보상 학습의 단점은 보상 신호가 희박하고 지연될 수 있기 때문에 챗봇의 답변에 대한 피드백이 한동안 오지 않을 수 있다는 것입니다. 결과적으로 챗봇이 훨씬 나중까지 특정 응답에 대한 피드백을 받지 못할 수 있기 때문에 챗봇을 성공적으로 훈련시키는 것이 어려울 수 있습니다.
또 다른 문제는 인간 심판이 성공적인 응답을 만드는 요소에 대해 다양한 견해나 해석을 할 수 있으며, 이로 인해 보상 신호에 편향이 생길 수 있다는 것입니다. 이를 줄이기 위해 보다 신뢰할 수 있는 보상 신호를 전달하기 위해 여러 심사위원이 자주 사용합니다.
미래를 보류은 무엇입니까?
ChatGPT의 성능을 더욱 향상시키기 위한 몇 가지 잠재적인 향후 단계가 있습니다.
모델의 이해도를 높이기 위한 잠재적인 향후 경로는 더 많은 훈련 데이터 세트와 데이터 소스를 포함하는 것입니다. 비텍스트 입력을 이해하고 고려하는 모델의 능력을 향상시키는 것도 가능합니다.
예를 들어 언어 모델은 시각이나 소리를 이해할 수 있습니다.
특정 교육 기술을 통합함으로써 특정 작업에 대해 ChatGPT를 개선할 수도 있습니다. 예를 들어 다음을 수행할 수 있습니다. 심리 분석 또는 자연어 생산. 결론적으로 ChatGPT 및 관련 언어 모델은 발전 가능성이 큽니다.
댓글을 남겨주세요.