Table of Contents[Veşartin][Rêdan]
ChatGPT modelek zimanê îstîxbarata sûnî ya balkêş e. Em hemî wê bikar tînin da ku di karên cihêreng de alîkariya me bikin.
Ma we qet pirs kir ku ew çawa hate perwerde kirin ku bersivên ku ew qas mirovî xuya dikin çêbike? Di vê gotarê de, em ê perwerdehiya ChatGPT lêkolîn bikin.
Em ê rave bikin ka ew çawa bûye yek ji yên herî berbiçav modelên ziman. Gava ku em cîhana balkêş a ChatGPT vedikolin, werin rêwîtiyek keşfê.
Pêşniyara Perwerdehiyê
ChatGPT modelek pêvajoya zimanê xwezayî ye.
Bi ChatGPT re, em dikarin di diyalogên înteraktîf û nîqaşên mîna mirovan de tevbigerin. Ew nêzîkatiyek mîna ya bikar tîne GPT hîn bikin, ku modelek zimanî ya herî pêşkeftî ye. Ew demek kin berî ChatGPT hate pêşve xistin.
Ew rêbazek balkêştir bikar tîne. Ev danûstendinên bikarhênerê xwezayî dike. Ji ber vê yekê, ew ji bo cûrbecûr serîlêdanên wekî chatbot û arîkarên virtual amûrek bêkêmasî ye.
Pêvajoya perwerdehiya ChatGPT pêvajoyek pir-qonaxa ye. Pêşdibistana Generative di perwerdehiya ChatGPT de gava yekem e.
Di vê qonaxê de, modela ku bi karûbarek mezin a daneya nivîsê tê perwerde kirin. Dûv re, model pêwendiya statîstîkî û qalibên ku di zimanê xwezayî de têne dîtin kifş dike. Ji ber vê yekê, em dikarin bersivek rêzimanî ya rast û hevgirtî bibin.
Dûv re em gavek baş-ahenga çavdêrîkirî dişopînin. Di vê beşê de, model li ser karekî taybetî tê perwerde kirin. Mînakî, ew dikare wergerandina ziman an bersiva pirsê pêk bîne.
Di dawiyê de, ChatGPT fêrbûna xelatê ji bertekên mirovî bikar tîne.
Naha, werin em van gavan binirxînin.
Pretraining Generative
Asta destpêkê ya perwerdehiyê Pêşdibistana Generative ye. Ji bo perwerdekirina modelên ziman rêbazek hevpar e. Ji bo afirandina rêzikên nîşanan, rêbaz "paradîgmaya pêşbîniya gavê paşîn" bicîh tîne.
Wateya wê çi ye?
Her nîşanek guhêrbarek yekta ye. Ew peyvek an beşek peyvekê temsîl dikin. Model hewl dide ku diyar bike ka kîjan peyv bi îhtimaleke mezin li pey peyvên berî wê tê. Ew di rêza xwe de dabeşkirina îhtîmalê li hemî şertan bikar tîne.
Armanca modelên zimên avakirina rêzikên nîşanan e. Divê ev rêzik şêwe û pêkhateyên zimanê mirovan temsîl bikin. Ev ji hêla modelên perwerdehiyê ve li ser mîqdarên mezin ên daneyên nivîsê gengaz e.
Dûv re, ev dane tê bikar anîn da ku fêm bikin ka peyvan di ziman de çawa têne belav kirin.
Di dema perwerdehiyê de, model pîvanên dabeşkirina îhtîmalê diguhezîne.
Û, ew hewl dide ku ferqa di navbera belavkirina bendewarî û rastîn a peyvan di nivîsekê de kêm bike. Ev bi karanîna fonksiyonek winda dibe. Fonksiyona windabûnê cûdahiya di navbera dabeşên bendewarî û rastîn de hesab dike.
Pêvajoya zimanî û vîzyona computer yek ji wan deverên ku em Pêşdibistana Generative bikar tînin in.
Pirsgirêka Alignment
Pirsgirêka hevrêziyê yek ji dijwariyên Pêşdibistana Generative ye. Ev behsa dijwariya lihevhatina dabeşkirina îhtîmala modelê bi dabeşkirina daneyên rastîn dike.
Bi gotinek din, bersivên ku modela têne çêkirin divê bêtir mîna mirovan bin.
Dibe ku model carinan bersivên nediyar an nerast peyda bike. Û, ev dibe ku ji ber sedemên cûrbecûr ve bibe, wek mînak berevajîkirina daneya perwerdehiyê an nebûna hişmendiya çarçovê ya modelê. Ji bo baştirkirina kalîteya modelên ziman divê pirsgirêka hevrêziyê were çareser kirin.
Ji bo derbaskirina vê pirsgirêkê, modelên ziman ên mîna ChatGPT teknîkên baş-ahengkirinê bikar tînin.
Çavdêriya Fine-Tuning
Beşa duyemîn a perwerdehiya ChatGPT-ê bi rêkûpêk verastkirî ye. Pêşdebirên mirovî di vê nuqteyê de diyalogan dikin, hem wekî bikarhênerê mirovî û hem jî wekî chatbotê tevdigerin.
Ev axaftin têne tomar kirin û di nav databasê de têne kom kirin. Her nimûneya perwerdehiyê dîrokek danûstendinê ya cihêreng a ku bi bersiva paşîn a pêşdebirê mirovî re wekî "chatbot" re xizmet dike, vedihewîne.
Mebesta lêkûpêkkirina çavdêrîkirî ew e ku îhtîmala ku ji rêzika nîşanan re di bersiva têkildar de ji hêla modelê ve hatî veqetandin zêde bike. Ev rêbaz wekî "hînbûna teqlîd" an "klonkirina tevgerê" tê zanîn.
Bi vî rengî model dikare fêr bibe ku bersivên xwezayî-dengtir û hevgirtî peyda bike. Ew bersivên ku ji hêla peymankarên mirovî ve têne dayîn dubare dike.
Rêzkirina bi çavdêrîkirin ew e ku modela ziman ji bo karek taybetî were sererast kirin.
Ka em mînakekê bidin. Bifikirin ku em dixwazin chatbotek hîn bikin ku pêşniyarên fîlimê peyda bike. Em ê modela ziman perwerde bikin da ku li gorî ravekirinên fîlimê nirxa fîlimê pêşbîn bike. Û, em ê danehevek danasîn û nirxandinên fîlimê bikar bînin.
Algorîtm dê di dawiyê de fêhm bike ka kîjan aliyên fîlimek bi rêjeyên bilind an belengaz re têkildar in.
Piştî ku ew hat perwerde kirin, em dikarin modela xwe bikar bînin da ku fîliman ji bikarhênerên mirovan re pêşniyar bikin. Bikarhêner dikarin fîlimek ku jê hez dikin diyar bikin, û chatbot dê modela zimanê safîkirî bikar bîne da ku bêtir fîlimên ku bi wî re têne berhev kirin pêşniyar bike.
Sînorên Çavdêriyê: Shift Belavkirina
Rêzkirina bi çavdêrîkirin hînkirina modelek zimanî ye ku armancek diyarkirî pêk bîne. Ev bi xwarina modela a databas û paşê wê perwerde bikin da ku pêşbîniyan bike. Lêbelê, vê pergalê sînorên ku wekî "sînorkirinên çavdêriyê" têne zanîn hene.
Yek ji van qedexeyan "guhertina belavkirinê" ye. Ew îhtîmala ku dibe ku daneyên perwerdehiyê bi rast dabeşkirina cîhana rastîn a têketinên ku model pê re rû bi rû ne nîşan bide vedibêje.
Ka em mînaka berê binirxînin. Di mînaka pêşniyara fîlimê de, daneya ku ji bo perwerdekirina modelê hatî bikar anîn dibe ku cûrbecûr fîlim û vebijarkên bikarhêner ên ku dê chatbot pê re rû bi rû bimîne rast nîşan nede. Dibe ku chatbot bi qasî ku em dixwazin nexebite.
Wekî encamek, ew têgihîştinên ku ji yên ku di dema perwerdehiyê de dîtine cihêreng in.
Ji bo fêrbûna çavdêrîkirî, dema ku model tenê li ser komek mînakan tê perwerde kirin, ev pirsgirêk derdikeve.
Wekî din, heke fêrbûna xurtkirinê were bikar anîn da ku ji wê re bibe alîkar ku ew bi şert û mercên nû re adapte bibe û ji xeletiyên xwe fêr bibe, dibe ku model li pêşberî guherînek dabeşkirinê çêtir bixebite.
Li ser bingeha Vebijarkan, Fêrbûna Xelat
Fêrbûna xelatê di pêşvebirina chatbot de qonaxa perwerdehiya sêyemîn e. Di fêrbûna xelatê de, model tê fêr kirin ku nîşanek xelatê zêde bike.
Ew xalek e ku destnîşan dike ka model çiqasî bi bandor kar dike. Nîşana xelatê li ser têketina mirovên ku bersivên modelê dinirxînin an dinirxînin ve girêdayî ye.
Fêrbûna xelatê armanc dike ku chatbotek ku bersivên kalîteya bilind ên ku bikarhênerên mirovan tercîh dikin çêbike. Ji bo vê yekê, teknîkek fêrbûna makîneyê tê gotin hînbûna xurtkirin-ku hînbûna ji bersivdayînê vedihewîne di forma xelatan de - ji bo perwerdekirina modelê tê bikar anîn.
Chatbot bersivê dide lêpirsînên bikarhêner, mînakî, li gorî têgihîştina wê ya heyî ya peywirê, ku di dema fêrbûna xelatê de jê re tê peyda kirin. Dûv re îşaretek xelatê tê dayîn li ser bingeha ku chatbot çiqasî bi bandor kar dike gava ku bersiv ji hêla dadwerên mirovan ve hatine nirxandin.
Ev nîşana xelatê ji hêla chatbotê ve tê bikar anîn da ku mîhengên xwe biguhezîne. Û, ew performansa peywirê zêde dike.
Hin Sînorkirinên li ser Fêrbûna Xelat
Kêmasiyek fêrbûna xelatê ev e ku bertekên li ser bersivên chatbotê dibe ku ji bo demekê neyên ji ber ku dibe ku nîşana xelatê kêm û dereng be. Wekî encamek, dibe ku meriv bi serfirazî perwerdekirina chatbot-ê dijwar be ji ber ku dibe ku ew li ser bersivên taybetî heya demek dereng bersiv negire.
Pirsgirêkek din ev e ku dadwerên mirovî dibe ku xwedî nêrîn an şîroveyên cihêreng ên ku bersivek serketî çêdike, ku dibe ku di nîşana xelatê de rê li ber alîgiriyê bigire. Ji bo kêmkirina vê yekê, ew bi gelemperî ji hêla gelek dadweran ve tê bikar anîn da ku nîşanek xelata pêbawer peyda bike.
Pêşeroj Çi Dike?
Gelek gavên pêşerojê yên potansiyel hene ku performansa ChatGPT bêtir zêde bikin.
Ji bo zêdekirina têgihîştina modelê, yek rêyek potansiyel a pêşerojê ev e ku bêtir danehevên perwerdehiyê û çavkaniyên daneyê têxin nav xwe. Zêdekirina kapasîteya modelê ya ji bo têgihiştin û hesibandina têketinên ne-tekst jî gengaz e.
Mînakî, modelên ziman dikarin dîmen an deng fam bikin.
Bi tevlêkirina teknîkên perwerdehiya taybetî ChatGPT dikare ji bo hin karan jî were çêtir kirin. Mînakî, ew dikare pêk bîne analîzê an jî hilberîna zimanê xwezayî. Di encamê de, ChatGPT û modelên zimanên têkildar ji bo pêşkeftinê sozek mezin nîşan didin.
Leave a Reply