ChatGPT кереметтүү жасалма интеллект тил модели болуп саналат. Биз баарыбыз аны ар кандай иштерге жардам берүү үчүн колдонобуз.
Сиз качандыр бир жолу суроо берип көрдүңүз беле? Бул макалада биз ChatGPT тренингин карап чыгабыз.
Биз анын эң көрүнүктүүлөрдүн бирине кантип айланганын түшүндүрөбүз тил моделдери. ChatGPTтин кызыктуу дүйнөсүн изилдеп жатканыбызда, ачылыш сапарына келиңиз.
Тренингге сереп салуу
ChatGPT табигый тил иштетүү модели болуп саналат.
ChatGPT менен биз интерактивдүү диалогдорго жана адамга окшош талкууларга катыша алабыз. Ага окшош ыкманы колдонот GPT инструктаж, бул алдыңкы тил модели. Ал ChatGPT чейин бир аз мурда иштелип чыккан.
Бул көбүрөөк кызыктуу ыкмасын колдонот. Бул табигый колдонуучу өз ара аракеттенүүгө мүмкүндүк берет. Ошентип, бул чатботтор жана виртуалдык жардамчылар сыяктуу ар кандай тиркемелер үчүн эң сонун курал.
ChatGPT окутуу процедурасы көп этаптуу процесс. Generative Pretraining ChatGPT окутуунун биринчи кадамы болуп саналат.
Бул этапта модель тексттик маалыматтардын чоң корпусун колдонуу менен үйрөтүлөт. Андан кийин, модель табигый тилде табылган статистикалык корреляцияларды жана схемаларды ачат. Ошентип, биз грамматикалык жактан так жана ырааттуу жооп алабыз.
Андан кийин биз көзөмөлдөнгөн так жөндөө кадамын аткарабыз. Бул бөлүктө модель белгилүү бир тапшырма боюнча үйрөтүлөт. Мисалы, ал тил котормосун же суроого жооп бере алат.
Акыр-аягы, ChatGPT адамдын пикири боюнча сыйлыктарды үйрөнүүнү колдонот.
Эми бул кадамдарды карап көрөлү.
Генеративдик алдын ала даярдоо
Окутуунун баштапкы деңгээли Генеративдик алдын ала даярдоо. Бул тил моделдерин окутуу үчүн жалпы ыкмасы болуп саналат. Токен ырааттуулугун түзүү үчүн, ыкма "кийинки кадамды алдын ала айтуу парадигмасын" колдонот.
Ал эмнени билдирет?
Ар бир токен уникалдуу өзгөрмө болуп саналат. Алар сөздү же сөздүн бир бөлүгүн билдирет. Модель анын алдындагы сөздөрдү эске алганда, кайсы сөз кийинки келээрин аныктоого аракет кылат. Ал ырааттуулугу боюнча бардык терминдер боюнча ыктымалдык бөлүштүрүүнү колдонот.
Тилдик моделдердин максаты - токендик тизмектерди түзүү. Бул ырааттуулуктар адам тилинин калыптарын жана структураларын чагылдырышы керек. Бул тексттик маалыматтардын чоң көлөмү боюнча моделдерди окутуу аркылуу мүмкүн болот.
Андан кийин, бул маалыматтар сөздөрдүн тилде кантип таралышын түшүнүү үчүн колдонулат.
Окутуунун жүрүшүндө модель ыктымалдык бөлүштүрүүнүн параметрлерин өзгөртөт.
Жана, ал тексттеги сөздөрдүн күтүлгөн жана иш жүзүндөгү бөлүштүрүлүшүнүн ортосундагы айырманы азайтууга аракет кылат. Бул жоготуу функциясын колдонуу менен мүмкүн болот. Жоготуу функциясы күтүлгөн жана реалдуу бөлүштүрүүнүн ортосундагы айырманы эсептейт.
Табигый тилди иштетүү жана компьютер көрүнүш Генеративдик алдын ала даярдоону колдонгон аймактардын бири.
Тегиздөө маселеси
Тегиздөө маселеси Генеративдик алдын ала даярдоодогу кыйынчылыктардын бири болуп саналат. Бул моделдин ыктымалдык бөлүштүрүлүшүн чыныгы маалыматтардын бөлүштүрүлүшүнө дал келүүдөгү кыйынчылыкты билдирет.
Башка сөз менен айтканда, моделдин түзүлгөн жооптору көбүрөөк адамга окшош болушу керек.
Модель кээде күтүлбөгөн же туура эмес жоопторду бериши мүмкүн. Жана, бул ар кандай себептерден улам келип чыгышы мүмкүн, мисалы, окутуу маалыматтарынын туура эместиги же моделдин контексттик кабардар болбошу. Тил моделдеринин сапатын жакшыртуу үчүн тегиздөө маселеси чечилиши керек.
Бул көйгөйдү чечүү үчүн ChatGPT сыяктуу тил моделдери тактоо ыкмаларын колдонот.
Көзөмөлгө алынган жакшы жөндөө
ChatGPT тренингинин экинчи бөлүгү көзөмөлдөнөт. Адам иштеп чыгуучулар бул учурда адам колдонуучу жана чатбот катары иш алып барышып, диалогдорго катышышат.
Бул сүйлөшүүлөр жазылат жана маалымат топтомуна бириктирилет. Ар бир машыгуу үлгүсү "чатбот" катары кызмат кылган адам иштеп чыгуучунун кийинки жообу менен дал келген так сүйлөшүү тарыхын камтыйт.
Көзөмөлдөнгөн так жөндөөнүн максаты - модель менен байланышкан жоопто токендердин ырааттуулугуна ыйгарылган ыктымалдуулукту максималдуу көбөйтүү. Бул ыкма "имитация үйрөнүү" же "жүрүм-турумду клондоо" деп аталат.
Ушундай жол менен модель табигый угулат жана ырааттуу жоопторду берүүгө үйрөнө алат. Бул адам подрядчылардын жоопторун кайталап жатат.
Көзөмөлгө алынган так жөндөө - бул тил моделин белгилүү бир тапшырма үчүн тууралоого болот.
Мисал келтирели. Биз чатботту кино боюнча сунуштарды берүүгө үйрөткүбүз келет дейли. Биз тил моделин кинонун сүрөттөмөсүнө таянып тасма рейтингин алдын ала айтууга үйрөтмөкпүз. Ошондой эле, биз кино сүрөттөмөлөрүнүн жана рейтингдеринин маалымат топтомун колдонмокпуз.
Алгоритм акыры тасманын кайсы аспекттери жогорку же начар рейтингге туура келерин аныктайт.
Ал үйрөтүлгөндөн кийин, биз колдонуучуларга тасмаларды сунуштоо үчүн моделибизди колдоно алабыз. Колдонуучулар өздөрүнө жаккан тасманы сүрөттөп бериши мүмкүн жана чатбот аны менен салыштырууга боло турган көбүрөөк тасмаларды сунуштоо үчүн такталган тил моделин колдонот.
Көзөмөл боюнча чектөөлөр: бөлүштүрүү жылыш
Көзөмөлгө алынган так баптоо – бул белгиленген максатты аткаруу үчүн тил моделин үйрөтүү. Бул модель а азыктандыруу менен мүмкүн болот танышуусуна анан аны алдын ала айтууга үйрөтөт. Бирок бул системада "көзөмөлгө чектөөлөр" деп аталган чектөөлөр бар.
Бул чектөөлөрдүн бири "бөлүштүрүү жылышуу" болуп саналат. Бул окутуу маалыматтары моделге туш боло турган киргизүүлөрдүн реалдуу дүйнөдөгү бөлүштүрүлүшүн так чагылдырбашы мүмкүндүгүн билдирет.
Келгиле, мурунку мисалды карап көрөлү. Тасманы сунуштоо мисалында, моделди үйрөтүү үчүн колдонулган маалымат топтому чатбот туш боло турган тасмалардын ар түрдүүлүгүн жана колдонуучунун каалоолорун так чагылдырбашы мүмкүн. Чатбот биз каалагандай иштебеши мүмкүн.
Натыйжада, ал окутуу учурунда байкалгандан айырмаланган киргизүүлөргө жооп берет.
Көзөмөлгө алынган окутуу үчүн, модель берилген инстанциялардын топтому боюнча гана үйрөтүлгөндө, бул көйгөй пайда болот.
Кошумчалай кетсек, жаңы контексттерге ыңгайлашууга жана каталарынан сабак алууга жардам берүү үчүн бекемдөөчү окутуу колдонулса, модел бөлүштүрүүчү өзгөрүүлөрдүн алдында жакшыраак иштеши мүмкүн.
Артыкчылыктарга негизделген, Окууну сыйлоо
Сыйлыктарды үйрөнүү - чатботту өнүктүрүүдөгү үчүнчү окуу этабы. Сыйлыкты үйрөнүүдө модель сыйлык сигналын максималдаштырууга үйрөтүлөт.
Бул моделдин ишти канчалык натыйжалуу аткарып жатканын көрсөткөн упай. Сыйлык сигналы моделдин жоопторун баалаган же баалаган адамдардын киргизүүсүнө негизделген.
Сыйлыктарды үйрөнүү адамдын колдонуучулары жактырган жогорку сапаттагы жоопторду чыгарган чатботту өнүктүрүүгө багытталган. Бул үчүн, машина үйрөнүү ыкмасы деп аталат бекемдөөчү окутуу—анын ичинде пикирлерден үйрөнүү сыйлык түрүндө — моделди үйрөтүү үчүн колдонулат.
Чатбот колдонуучунун суроолоруна жооп берет, мисалы, сыйлыкты үйрөнүү учурунда ага берилген тапшырманы учурдагы түшүнүүсүнө жараша. Андан кийин жооптор соттор тарабынан баалангандан кийин чатбот канчалык эффективдүү иштегенине жараша сыйлык сигналы берилет.
Бул сыйлык сигналы чатбот тарабынан анын жөндөөлөрүн өзгөртүү үчүн колдонулат. Жана, бул иштин натыйжалуулугун жогорулатат.
Сыйлыктарды үйрөнүү боюнча кээ бир чектөөлөр
Сыйлыкты үйрөнүүнүн кемчилиги - чатботтун жооптору боюнча пикир бир нече убакытка чейин келбей калышы мүмкүн, анткени сыйлык сигналы сейрек жана кечигиши мүмкүн. Натыйжада, чатботту ийгиликтүү үйрөтүү кыйынга турушу мүмкүн, анткени ал конкреттүү жооптор боюнча бир топ кийинчерээк пикир ала албайт.
Дагы бир маселе, соттордун ар кандай көз караштары же интерпретациялары ийгиликтүү жооп берген нерсеге ээ болушу мүмкүн, бул сыйлык сигналында бир тараптуулукка алып келиши мүмкүн. Муну азайтуу үчүн, ал ишенимдүү сыйлык сигналын жеткирүү үчүн бир нече судья тарабынан колдонулат.
Келечек кандай болот?
ChatGPTтин иштешин мындан ары жогорулатуу үчүн бир нече потенциалдуу кадамдар бар.
Модельди түшүнүүнү жогорулатуу үчүн, келечектеги потенциалдуу маршруттардын бири - көбүрөөк окутуу маалымат топтомдорун жана маалымат булактарын кошуу. Тексттик эмес киргизүүлөрдү түшүнүү жана эске алуу үчүн моделдин мүмкүнчүлүктөрүн жогорулатуу да мүмкүн.
Мисалы, тил моделдери визуалдык же үндөрдү түшүнө алат.
Атайын окутуу ыкмаларын кошуу менен ChatGPT айрым тапшырмалар үчүн да жакшыртылышы мүмкүн. Мисалы, аткара алат сезимдерди талдоо же табигый тил өндүрүшү. Жыйынтыктап айтканда, ChatGPT жана ага тиешелүү тил моделдери алдыга жылуу үчүн чоң үмүт берет.
Таштап Жооп