ChatGPT एक उल्लेखनीय कृत्रिम बुद्धिमत्ता भाषा मोडेल हो। हामी सबैले यसलाई विभिन्न कार्यहरूमा सहयोग गर्न प्रयोग गर्छौं।
के तपाईंले कहिल्यै प्रश्न गर्नुभएको छ कि यो मानवजस्तो देखिने जवाफहरू उत्पादन गर्न कसरी प्रशिक्षित भयो? यस लेखमा, हामी ChatGPT को प्रशिक्षणको जाँच गर्नेछौं।
हामी वर्णन गर्नेछौं कि यो कसरी सबैभन्दा उत्कृष्ट मध्ये एक मा विकसित भएको छ भाषा मोडेलहरू। हामीले ChatGPT को चाखलाग्दो संसार अन्वेषण गर्दा, खोजको यात्रामा आउनुहोस्।
प्रशिक्षण को अवलोकन
ChatGPT एक प्राकृतिक भाषा प्रशोधन मोडेल हो।
ChatGPT को साथ, हामी अन्तरक्रियात्मक संवाद र मानव-जस्तै छलफलहरूमा संलग्न हुन सक्छौं। यो जस्तै एक दृष्टिकोण प्रयोग गर्दछ GPT लाई निर्देशन दिनुहोस्, जुन एक अत्याधुनिक भाषा मोडेल हो। यो ChatGPT भन्दा केही समय अघि विकसित भएको थियो।
यसले थप आकर्षक विधि प्रयोग गर्दछ। यसले प्राकृतिक प्रयोगकर्ता अन्तरक्रियालाई सक्षम बनाउँछ। त्यसोभए, यो च्याटबटहरू र भर्चुअल सहायकहरू जस्ता विभिन्न अनुप्रयोगहरूको लागि उत्तम उपकरण हो।
ChatGPT को प्रशिक्षण प्रक्रिया एक बहु-चरण प्रक्रिया हो। जेनेरेटिभ प्रीट्रेनिङ ChatGPT को प्रशिक्षणमा पहिलो चरण हो।
यस चरणमा, मोडेललाई पाठ डेटाको ठूलो कोर्पस प्रयोग गरेर तालिम दिइन्छ। त्यसपछि, मोडेलले प्राकृतिक भाषामा पाइने सांख्यिकीय सहसंबंध र ढाँचाहरू पत्ता लगाउँछ। त्यसोभए, हामीसँग व्याकरणीय रूपमा सही र सुसंगत प्रतिक्रिया हुन सक्छ।
त्यसपछि हामी पर्यवेक्षित फाइन-ट्यूनिंगको एक चरण पछ्याउँछौं। यस भागमा, मोडेल एक विशेष कार्य मा प्रशिक्षित छ। उदाहरणका लागि, यसले भाषा अनुवाद वा प्रश्नको उत्तर दिन सक्छ।
अन्तमा, ChatGPT ले मानव प्रतिक्रियाबाट पुरस्कार शिक्षा प्रयोग गर्दछ।
अब, यी चरणहरू जाँच गरौं।
उत्पादन पूर्व प्रशिक्षण
प्रशिक्षणको प्रारम्भिक स्तर उत्पादन पूर्व प्रशिक्षण हो। यो भाषा मोडेल प्रशिक्षण को लागी एक सामान्य तरिका हो। टोकन अनुक्रमहरू सिर्जना गर्न, विधिले "अर्को चरण भविष्यवाणी प्रतिमान" लागू गर्दछ।
यसको के मतलब छ?
प्रत्येक टोकन एक अद्वितीय चर हो। तिनीहरूले एक शब्द वा शब्द को एक भाग को प्रतिनिधित्व गर्दछ। मोडेलले यो भन्दा अगाडिका शब्दहरू दिएर अर्को कुन शब्द आउने सम्भावना छ भनेर निर्धारण गर्ने प्रयास गर्दछ। यसले यसको अनुक्रममा सबै सर्तहरूमा सम्भाव्यता वितरण प्रयोग गर्दछ।
भाषा मोडेलहरूको उद्देश्य टोकन अनुक्रमहरू निर्माण गर्नु हो। यी अनुक्रमहरूले मानव भाषाको ढाँचा र संरचनाहरू प्रतिनिधित्व गर्नुपर्छ। यो पाठ डेटा को ठूलो मात्रा मा प्रशिक्षण मोडेल द्वारा सम्भव छ।
त्यसपछि, यो डेटा भाषामा शब्दहरू कसरी वितरित हुन्छन् भनेर बुझ्न प्रयोग गरिन्छ।
प्रशिक्षणको समयमा, मोडेलले सम्भाव्यता वितरण प्यारामिटरहरू परिवर्तन गर्दछ।
र, यसले पाठमा शब्दहरूको अपेक्षित र वास्तविक वितरण बीचको भिन्नता कम गर्ने प्रयास गर्दछ। यो हानि प्रकार्य को प्रयोग संग सम्भव छ। हानि प्रकार्यले अपेक्षित र वास्तविक वितरण बीचको भिन्नता गणना गर्दछ।
प्राकृतिक भाषा प्रसोधन र कम्प्युटर दृष्टि हामी उत्पादन पूर्व प्रशिक्षण प्रयोग गर्ने क्षेत्रहरू मध्ये एक हो।
पङ्क्तिबद्धता मुद्दा
पङ्क्तिबद्धता समस्या उत्पन्न पूर्व प्रशिक्षण मा कठिनाइहरु मध्ये एक हो। यसले वास्तविक डाटाको वितरणमा मोडेलको सम्भाव्यता वितरणसँग मेल खाने कठिनाईलाई जनाउँछ।
अर्को शब्दमा भन्नुपर्दा, मोडेलको जेनरेट गरिएका उत्तरहरू मानवजस्तै हुनुपर्छ।
मोडेलले कहिलेकाहीं अप्रत्याशित वा अनुचित प्रतिक्रियाहरू प्रदान गर्न सक्छ। र, यो विभिन्न कारणहरूले गर्दा हुन सक्छ, जस्तै प्रशिक्षण डेटा पूर्वाग्रह वा मोडेलको सन्दर्भ जागरूकताको कमी। भाषा मोडेलको गुणस्तर सुधार गर्न पङ्क्तिबद्धता समस्यालाई सम्बोधन गरिनुपर्छ।
यस समस्यालाई पार गर्न, ChatGPT जस्ता भाषा मोडेलहरूले फाइन-ट्यूनिङ प्रविधिहरू प्रयोग गर्छन्।
पर्यवेक्षित फाइन-ट्यूनिङ
ChatGPT तालिमको दोस्रो भाग फाइन ट्युनिङको पर्यवेक्षण गरिएको छ। मानव विकासकर्ताहरू यस बिन्दुमा संवादहरूमा संलग्न हुन्छन्, मानव प्रयोगकर्ता र च्याटबोट दुवैको रूपमा कार्य गर्दै।
यी वार्ताहरू रेकर्ड र डेटासेटमा एकत्रित हुन्छन्। प्रत्येक प्रशिक्षण नमूनाले "च्याटबोट" को रूपमा सेवा गर्ने मानव विकासकर्ताको अर्को जवाफसँग मेल खाने एउटा छुट्टै वार्तालाप इतिहास समावेश गर्दछ।
पर्यवेक्षित फाइन-ट्युनिङको उद्देश्य मोडेलद्वारा सम्बद्ध जवाफमा टोकनहरूको अनुक्रममा तोकिएको सम्भाव्यतालाई अधिकतम बनाउनु हो। यो विधिलाई "नक्कल शिक्षा" वा "व्यवहार क्लोनिङ" भनिन्छ।
यस तरिकाले मोडेलले थप प्राकृतिक-ध्वनि र सुसंगत प्रतिक्रियाहरू प्रदान गर्न सिक्न सक्छ। यसले मानव ठेकेदारहरूले दिएका जवाफहरूको नक्कल गर्दैछ।
पर्यवेक्षित फाइन-ट्यूनिङ भनेको कुनै विशेष कार्यको लागि भाषा मोडेल समायोजन गर्न सकिन्छ।
एउटा उदाहरण दिऔं। मानौं हामी चलचित्र सिफारिसहरू प्रदान गर्न च्याटबट सिकाउन चाहन्छौं। हामी चलचित्र विवरणहरूमा आधारित चलचित्र मूल्याङ्कन भविष्यवाणी गर्न भाषा मोडेललाई तालिम दिनेछौं। र, हामी चलचित्र विवरण र मूल्याङ्कनहरूको डेटासेट प्रयोग गर्नेछौं।
एल्गोरिथ्मले अन्ततः चलचित्रको कुन पक्षहरू उच्च वा खराब मूल्याङ्कनसँग मेल खान्छ भनेर पत्ता लगाउनेछ।
यो प्रशिक्षित भएपछि, हामी मानव प्रयोगकर्ताहरूलाई चलचित्रहरू सुझाव दिन हाम्रो मोडेल प्रयोग गर्न सक्छौं। प्रयोगकर्ताहरूले आफूलाई मनपर्ने फिल्मको वर्णन गर्न सक्छन्, र च्याटबोटले त्यससँग तुलना गर्न मिल्ने थप चलचित्रहरू सिफारिस गर्न परिष्कृत भाषा मोडेल प्रयोग गर्नेछ।
पर्यवेक्षण सीमाहरू: वितरण शिफ्ट
पर्यवेक्षित फाइन-ट्यूनिङले निर्दिष्ट लक्ष्य प्रदर्शन गर्न भाषा मोडेल सिकाउनु हो। यो मोडेल ए खुवाएर सम्भव छ डाटासेट र त्यसपछि भविष्यवाणी गर्न तालिम दिनुहोस्। यद्यपि यस प्रणालीमा "पर्यवेक्षण प्रतिबन्धहरू" भनेर चिनिने सीमाहरू छन्।
यी प्रतिबन्धहरू मध्ये एक "वितरण शिफ्ट" हो। यसले सम्भाव्यतालाई जनाउँछ कि प्रशिक्षण डेटाले मोडेलले सामना गर्ने इनपुटहरूको वास्तविक-विश्व वितरणलाई सही रूपमा प्रतिबिम्बित गर्न सक्दैन।
अघिल्लो उदाहरणको समीक्षा गरौं। चलचित्र सुझाव उदाहरणमा, मोडेललाई तालिम दिन प्रयोग गरिएको डेटासेटले च्याटबोटले सामना गर्ने विभिन्न चलचित्र र प्रयोगकर्ता प्राथमिकताहरूलाई सही रूपमा प्रतिबिम्बित गर्न सक्दैन। च्याटबोटले हामीले चाहेको जस्तो राम्रो प्रदर्शन नगर्न सक्छ।
नतिजाको रूपमा, यसले आगतहरू भेट्छ जुन प्रशिक्षणको क्रममा अवलोकन गरेको भन्दा फरक छ।
पर्यवेक्षित शिक्षाको लागि, जब मोडेललाई उदाहरणहरूको दिइएको सेटमा मात्र तालिम दिइन्छ, यो समस्या उत्पन्न हुन्छ।
थप रूपमा, मोडेलले वितरण परिवर्तनको सामना गर्दा राम्रो प्रदर्शन गर्न सक्छ यदि सुदृढीकरण सिकाइलाई नयाँ सन्दर्भहरूमा अनुकूलन गर्न र यसका गल्तीहरूबाट सिक्न मद्दत गर्न प्रयोग गरिन्छ।
प्राथमिकताहरूमा आधारित, इनाम सिकाइ
रिवार्ड लर्निङ च्याटबोट विकास गर्ने तेस्रो प्रशिक्षण चरण हो। पुरस्कार सिकाइमा, मोडेललाई पुरस्कार सङ्केतलाई अधिकतम बनाउन सिकाइन्छ।
यो एक स्कोर हो जसले संकेत गर्दछ कि मोडेलले कसरी प्रभावकारी रूपमा काम पूरा गरिरहेको छ। पुरस्कार सङ्केत मोडेलका जवाफहरूलाई मूल्याङ्कन गर्ने वा मूल्याङ्कन गर्ने व्यक्तिहरूको इनपुटमा आधारित हुन्छ।
रिवार्ड लर्निङको उद्देश्य एउटा च्याटबोट विकास गर्ने हो जसले मानव प्रयोगकर्ताहरूले मन पराउने उच्च गुणस्तरका जवाफहरू उत्पादन गर्छ। यसका लागि मेसिन लर्निङ प्रविधि भनिन्छ सुदृढीकरण शिक्षा - जसमा प्रतिक्रियाबाट सिक्ने समावेश छ पुरस्कारको रूपमा - मोडेललाई तालिम दिन प्रयोग गरिन्छ।
च्याटबोटले प्रयोगकर्ताको सोधपुछको जवाफ दिन्छ, उदाहरणका लागि, कार्यको हालको बुझाइमा निर्भर गर्दछ, जुन इनाम सिकाइको समयमा यसलाई प्रदान गरिन्छ। मानव न्यायकर्ताहरूले जवाफहरू मूल्याङ्कन गरिसकेपछि च्याटबोटले कसरी प्रभावकारी रूपमा प्रदर्शन गर्छ भन्ने आधारमा पुरस्कार संकेत दिइन्छ।
यो इनाम संकेत chatbot द्वारा यसको सेटिङहरू परिमार्जन गर्न प्रयोग गरिन्छ। र, यसले कार्य प्रदर्शनलाई बढाउँछ।
पुरस्कार शिक्षामा केही सीमाहरू
इनाम सिकाइको कमजोरी यो हो कि च्याटबोटको जवाफहरूमा प्रतिक्रिया केही समयको लागि नआउन सक्छ किनभने पुरस्कार संकेत विरल र ढिलाइ हुन सक्छ। नतिजाको रूपमा, च्याटबोटलाई सफलतापूर्वक तालिम दिन चुनौतीपूर्ण हुन सक्छ किनभने यसले धेरै पछिसम्म विशिष्ट जवाफहरूमा प्रतिक्रिया प्राप्त नगर्न सक्छ।
अर्को मुद्दा यो हो कि मानव न्यायकर्ताहरूको फरक विचार वा व्याख्या हुन सक्छ जसले सफल प्रतिक्रिया दिन्छ, जसले पुरस्कार संकेतमा पूर्वाग्रह निम्त्याउन सक्छ। यसलाई कम गर्नको लागि, यो प्रायः धेरै न्यायाधीशहरू द्वारा अधिक भरपर्दो इनाम संकेत प्रदान गर्न प्रयोग गरिन्छ।
भविष्यमा के हुन्छ?
ChatGPT को कार्यसम्पादनलाई अझ बृद्धि गर्न धेरै सम्भावित भविष्यका कदमहरू छन्।
मोडेलको समझ बढाउनको लागि, एउटा सम्भावित भविष्यको मार्ग थप प्रशिक्षण डेटासेटहरू र डेटा स्रोतहरू समावेश गर्नु हो। गैर-पाठ्य इनपुटहरू बुझ्न र खातामा लिनको लागि मोडेलको क्षमता बढाउन पनि सम्भव छ।
उदाहरणका लागि, भाषा मोडेलहरूले दृश्य वा ध्वनिहरू बुझ्न सक्छन्।
विशेष प्रशिक्षण प्रविधिहरू समावेश गरेर ChatGPT लाई पनि निश्चित कार्यहरूको लागि सुधार गर्न सकिन्छ। उदाहरणका लागि, यसले प्रदर्शन गर्न सक्छ भावनात्मक विश्लेषण वा प्राकृतिक भाषा उत्पादन। अन्तमा, ChatGPT र सम्बन्धित भाषा मोडेलहरूले अगाडि बढ्नको लागि ठूलो प्रतिज्ञा देखाउँछन्।
जवाफ छाड्नुस्