ChatGPT एक उल्लेखनीय कृत्रिम बुद्धिमत्ता भाषा मॉडेल आहे. विविध कामांमध्ये मदत करण्यासाठी आपण सर्व त्याचा वापर करतो.
तुम्ही कधी प्रश्न केला आहे का की मानवासारखी वाटणारी उत्तरे तयार करण्याचे प्रशिक्षण कसे दिले गेले? या लेखात आपण ChatGPT च्या प्रशिक्षणाचे परीक्षण करू.
आम्ही ते सर्वात उत्कृष्टपैकी एक कसे विकसित झाले आहे ते स्पष्ट करू भाषा मॉडेल. आम्ही ChatGPT च्या मनोरंजक जगाचा शोध घेत असताना, शोधाच्या प्रवासाला या.
प्रशिक्षणाचा आढावा
ChatGPT एक नैसर्गिक भाषा प्रक्रिया मॉडेल आहे.
ChatGPT सह, आम्ही परस्पर संवाद आणि मानवासारख्या चर्चांमध्ये व्यस्त राहू शकतो. च्या सारखा दृष्टिकोन वापरतो GPT ला निर्देश द्या, जे एक अत्याधुनिक भाषा मॉडेल आहे. हे ChatGPT च्या काही काळापूर्वी विकसित करण्यात आले होते.
हे अधिक आकर्षक पद्धत वापरते. हे नैसर्गिक वापरकर्ता परस्परसंवाद सक्षम करते. तर, चॅटबॉट्स आणि व्हर्च्युअल असिस्टंट्स सारख्या विविध ऍप्लिकेशन्ससाठी हे एक परिपूर्ण साधन आहे.
ChatGPT ची प्रशिक्षण प्रक्रिया ही एक बहु-चरण प्रक्रिया आहे. जनरेटिव्ह प्रीट्रेनिंग ही ChatGPT च्या प्रशिक्षणाची पहिली पायरी आहे.
या टप्प्यात, मॉडेलला मजकूर डेटाचा एक मोठा कॉर्पस वापरून प्रशिक्षण दिले जाते. त्यानंतर, मॉडेल नैसर्गिक भाषेत आढळणारे सांख्यिकीय सहसंबंध आणि नमुने शोधते. त्यामुळे, आम्ही व्याकरणदृष्ट्या अचूक आणि सुसंगत प्रतिसाद देऊ शकतो.
मग आम्ही पर्यवेक्षित फाइन-ट्यूनिंगच्या चरणाचे अनुसरण करतो. या भागात, मॉडेलला विशिष्ट कार्याचे प्रशिक्षण दिले जाते. उदाहरणार्थ, ते भाषा भाषांतर किंवा प्रश्नांची उत्तरे देऊ शकते.
शेवटी, ChatGPT मानवी फीडबॅकमधून रिवॉर्ड लर्निंग वापरते.
आता, या चरणांचे परीक्षण करूया.
जनरेटिव्ह प्रीट्रेनिंग
प्रशिक्षणाचा प्रारंभिक स्तर म्हणजे जनरेटिव्ह प्रीट्रेनिंग. भाषा मॉडेल्सचे प्रशिक्षण देण्याची ही एक सामान्य पद्धत आहे. टोकन अनुक्रम तयार करण्यासाठी, पद्धत "पुढील चरण अंदाज नमुना" लागू करते.
याचा अर्थ काय?
प्रत्येक टोकन एक अद्वितीय व्हेरिएबल आहे. ते शब्द किंवा शब्दाचा भाग दर्शवतात. मॉडेल त्याच्या आधीचे शब्द लक्षात घेऊन कोणता शब्द पुढे येण्याची शक्यता आहे हे ठरवण्याचा प्रयत्न करते. हे त्याच्या अनुक्रमातील सर्व अटींमध्ये संभाव्यता वितरण वापरते.
भाषा मॉडेलचा उद्देश टोकन अनुक्रम तयार करणे आहे. हे अनुक्रम मानवी भाषेचे नमुने आणि रचनांचे प्रतिनिधित्व करतात. मोठ्या प्रमाणात टेक्स्ट डेटावर मॉडेल्सचे प्रशिक्षण देऊन हे शक्य आहे.
त्यानंतर, हा डेटा भाषेत शब्द कसे वितरित केले जातात हे समजून घेण्यासाठी वापरले जाते.
प्रशिक्षणादरम्यान, मॉडेल संभाव्यता वितरण पॅरामीटर्स बदलते.
आणि, ते मजकुरातील शब्दांच्या अपेक्षित आणि वास्तविक वितरणातील फरक कमी करण्याचा प्रयत्न करते. लॉस फंक्शनच्या वापराने हे शक्य आहे. लॉस फंक्शन अपेक्षित आणि वास्तविक वितरणांमधील फरकाची गणना करते.
नैसर्गिक भाषा प्रक्रिया आणि संगणक दृष्टी आम्ही जनरेटिव्ह प्रीट्रेनिंग वापरतो अशा क्षेत्रांपैकी एक आहे.
संरेखन समस्या
संरेखन समस्या ही जनरेटिव्ह प्रीट्रेनिंगमधील अडचणींपैकी एक आहे. हे मॉडेलच्या संभाव्यता वितरणाशी वास्तविक डेटाच्या वितरणाशी जुळण्यात अडचण दर्शवते.
दुसऱ्या शब्दांत, मॉडेलची व्युत्पन्न केलेली उत्तरे अधिक मानवासारखी असावीत.
मॉडेल अधूनमधून अनपेक्षित किंवा अयोग्य प्रतिसाद देऊ शकते. आणि, हे विविध कारणांमुळे होऊ शकते, जसे की प्रशिक्षण डेटा पूर्वाग्रह किंवा मॉडेलची संदर्भ जागरूकता नसणे. भाषा मॉडेल्सची गुणवत्ता सुधारण्यासाठी संरेखन समस्येचे निराकरण करणे आवश्यक आहे.
या समस्येवर मात करण्यासाठी, ChatGPT सारखी भाषा मॉडेल्स फाइन-ट्यूनिंग तंत्र वापरतात.
पर्यवेक्षित फाइन-ट्यूनिंग
ChatGPT प्रशिक्षणाचा दुसरा भाग फाइन-ट्यूनिंगचे पर्यवेक्षण आहे. मानवी विकासक मानवी वापरकर्ता आणि चॅटबॉट दोन्ही म्हणून काम करून या टप्प्यावर संवादांमध्ये गुंततात.
या चर्चा रेकॉर्ड केल्या जातात आणि डेटासेटमध्ये एकत्रित केल्या जातात. प्रत्येक प्रशिक्षण नमुन्यात “चॅटबॉट” म्हणून काम करणाऱ्या मानवी विकासकाच्या पुढील उत्तराशी जुळलेला एक वेगळा संभाषण इतिहास समाविष्ट असतो.
पर्यवेक्षित फाइन-ट्यूनिंगचा उद्देश मॉडेलद्वारे संबंधित उत्तरामध्ये टोकनच्या अनुक्रमासाठी नियुक्त केलेली संभाव्यता वाढवणे हा आहे. ही पद्धत "अनुकरण शिक्षण" किंवा "वर्तणूक क्लोनिंग" म्हणून ओळखली जाते.
अशा प्रकारे मॉडेल अधिक नैसर्गिक-आवाज देणारे आणि सुसंगत प्रतिसाद देण्यास शिकू शकतात. हे मानवी कंत्राटदारांनी दिलेल्या उत्तरांची नक्कल करत आहे.
पर्यवेक्षित फाइन-ट्यूनिंग म्हणजे भाषा मॉडेल एका विशिष्ट कार्यासाठी समायोजित केले जाऊ शकते.
एक उदाहरण देऊ. समजा आम्हाला चित्रपटाच्या शिफारसी देण्यासाठी चॅटबॉट शिकवायचा आहे. आम्ही चित्रपट वर्णनावर आधारित चित्रपट रेटिंग अंदाज करण्यासाठी भाषा मॉडेल प्रशिक्षित करू. आणि, आम्ही चित्रपट वर्णन आणि रेटिंगचा डेटासेट वापरू.
अल्गोरिदम शेवटी ठरवेल की चित्रपटाचे कोणते पैलू उच्च किंवा खराब रेटिंगशी संबंधित आहेत.
ते प्रशिक्षित केल्यानंतर, आम्ही मानवी वापरकर्त्यांना चित्रपट सुचवण्यासाठी आमचे मॉडेल वापरू शकतो. वापरकर्ते त्यांना आवडत असलेल्या चित्रपटाचे वर्णन करू शकतात आणि चॅटबॉट त्याच्याशी तुलना करता येण्याजोग्या अधिक चित्रपटांची शिफारस करण्यासाठी परिष्कृत भाषा मॉडेलचा वापर करेल.
पर्यवेक्षण मर्यादा: वितरण शिफ्ट
पर्यवेक्षित फाइन-ट्यूनिंग हे विशिष्ट उद्दिष्ट पूर्ण करण्यासाठी भाषा मॉडेल शिकवत आहे. मॉडेल ए फीड करून हे शक्य आहे डेटासेट आणि नंतर भविष्यवाणी करण्यासाठी प्रशिक्षण द्या. तथापि, या प्रणालीमध्ये "पर्यवेक्षण प्रतिबंध" म्हणून ओळखल्या जाणार्या मर्यादा आहेत.
यापैकी एक निर्बंध "वितरण शिफ्ट" आहे. हे या शक्यतेचा संदर्भ देते की प्रशिक्षण डेटा मॉडेलला येणार्या इनपुटचे वास्तविक-जागतिक वितरण अचूकपणे प्रतिबिंबित करू शकत नाही.
आधीच्या उदाहरणाचे पुनरावलोकन करूया. मूव्ही सूचना उदाहरणामध्ये, मॉडेलला प्रशिक्षित करण्यासाठी वापरलेला डेटासेट कदाचित चॅटबॉटला येणार्या विविध प्रकारच्या चित्रपट आणि वापरकर्त्यांची प्राधान्ये अचूकपणे दर्शवत नाही. चॅटबॉट आम्हाला पाहिजे तसे कार्य करू शकत नाही.
परिणामी, ते प्रशिक्षणादरम्यान पाहिल्या गेलेल्या इनपुटपेक्षा भिन्न इनपुट पूर्ण करते.
पर्यवेक्षी शिक्षणासाठी, जेव्हा मॉडेलला केवळ दिलेल्या उदाहरणांवर प्रशिक्षण दिले जाते, तेव्हा ही समस्या उद्भवते.
याव्यतिरिक्त, नवीन संदर्भांशी जुळवून घेण्यास आणि त्याच्या चुकांमधून शिकण्यास मदत करण्यासाठी मजबुतीकरण शिक्षणाचा वापर केल्यास वितरणात्मक बदलांच्या पार्श्वभूमीवर मॉडेल अधिक चांगली कामगिरी करू शकते.
प्राधान्यांवर आधारित, रिवॉर्ड लर्निंग
रिवॉर्ड लर्निंग हा चॅटबॉट विकसित करण्याचा तिसरा प्रशिक्षण टप्पा आहे. रिवॉर्ड लर्निंगमध्ये, मॉडेलला रिवॉर्ड सिग्नल जास्तीत जास्त करण्यासाठी शिकवले जाते.
हे एक गुण आहे जे दर्शवते की मॉडेल किती प्रभावीपणे कार्य पूर्ण करत आहे. रिवॉर्ड सिग्नल हा मॉडेलच्या उत्तरांना रेट करणाऱ्या किंवा मूल्यांकन करणाऱ्या लोकांच्या इनपुटवर आधारित असतो.
रिवॉर्ड लर्निंगचा उद्देश चॅटबॉट विकसित करणे हा आहे जो मानवी वापरकर्त्यांना प्राधान्य देणारी उच्च-गुणवत्तेची उत्तरे तयार करतो. हे करण्यासाठी, मशीन लर्निंग तंत्र म्हणतात मजबुतीकरण शिक्षण - ज्यामध्ये अभिप्रायामधून शिकणे समाविष्ट आहे बक्षिसेच्या स्वरूपात - मॉडेलला प्रशिक्षण देण्यासाठी वापरला जातो.
चॅटबॉट वापरकर्त्याच्या चौकशीची उत्तरे देतो, उदाहरणार्थ, रिवॉर्ड लर्निंग दरम्यान त्याला पुरवले जाणारे कार्य त्याच्या सध्याच्या आकलनावर अवलंबून असते. मानवी न्यायाधीशांद्वारे प्रत्युत्तरांचे मूल्यांकन केल्यावर चॅटबॉट किती प्रभावीपणे कार्य करते यावर आधारित बक्षीस सिग्नल दिला जातो.
हा रिवॉर्ड सिग्नल चॅटबॉट त्याच्या सेटिंग्जमध्ये बदल करण्यासाठी वापरतो. आणि, ते कार्य कार्यक्षमता वाढवते.
रिवॉर्ड लर्निंगवर काही मर्यादा
रिवॉर्ड लर्निंगचा एक दोष म्हणजे चॅटबॉटच्या प्रत्युत्तरांवरील फीडबॅक काही काळासाठी येऊ शकत नाही कारण रिवॉर्ड सिग्नल विरळ आणि विलंबित असू शकतो. परिणामी, चॅटबॉटला यशस्वीरित्या प्रशिक्षित करणे कदाचित आव्हानात्मक असू शकते कारण त्याला नंतर काही विशिष्ट उत्तरांवर अभिप्राय प्राप्त होणार नाही.
दुसरी समस्या अशी आहे की मानवी न्यायाधीशांची भिन्न मते असू शकतात किंवा यशस्वी प्रतिसाद कशामुळे होतो, ज्यामुळे पुरस्कार सिग्नलमध्ये पूर्वाग्रह होऊ शकतो. हे कमी करण्यासाठी, अधिक विश्वासार्ह रिवॉर्ड सिग्नल वितरीत करण्यासाठी अनेक न्यायाधीशांद्वारे याचा वारंवार वापर केला जातो.
भविष्यात काय आहे?
ChatGPT चे कार्यप्रदर्शन आणखी वाढविण्यासाठी भविष्यातील अनेक संभाव्य पावले आहेत.
मॉडेलचे आकलन वाढवण्यासाठी, एक संभाव्य भविष्यातील मार्ग म्हणजे अधिक प्रशिक्षण डेटासेट आणि डेटा स्रोत समाविष्ट करणे. नॉन-टेक्स्टुअल इनपुट समजून घेण्याची आणि विचारात घेण्याची मॉडेलची क्षमता वाढवणे देखील शक्य आहे.
उदाहरणार्थ, भाषा मॉडेल व्हिज्युअल किंवा ध्वनी समजू शकतात.
विशिष्ट प्रशिक्षण तंत्रांचा समावेश करून चॅटजीपीटी देखील काही कामांसाठी सुधारित केले जाऊ शकते. उदाहरणार्थ, ते कार्य करू शकते भावना विश्लेषण किंवा नैसर्गिक भाषा निर्मिती. शेवटी, ChatGPT आणि संबंधित भाषा मॉडेल्स प्रगतीसाठी उत्तम आश्वासन दर्शवतात.
प्रत्युत्तर द्या