ਚੈਟਜੀਪੀਟੀ ਇੱਕ ਕਮਾਲ ਦੀ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦਾ ਮਾਡਲ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਸਾਰੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਸਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਾਂ।
ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਕਦੇ ਸਵਾਲ ਕੀਤਾ ਹੈ ਕਿ ਇਸ ਨੂੰ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਲਈ ਕਿਵੇਂ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਸੀ ਜੋ ਇੰਨੇ ਮਨੁੱਖਾਂ ਵਰਗੇ ਲੱਗਦੇ ਹਨ? ਇਸ ਲੇਖ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਚੈਟਜੀਪੀਟੀ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਾਂਗੇ।
ਅਸੀਂ ਦੱਸਾਂਗੇ ਕਿ ਇਹ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਵਿਕਸਿਤ ਹੋਇਆ ਹੈ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ. ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਅਸੀਂ ਚੈਟਜੀਪੀਟੀ ਦੀ ਦਿਲਚਸਪ ਦੁਨੀਆ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਖੋਜ ਦੀ ਯਾਤਰਾ 'ਤੇ ਆਓ।
ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਸੰਖੇਪ ਜਾਣਕਾਰੀ
ChatGPT ਇੱਕ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਮਾਡਲ ਹੈ।
ChatGPT ਦੇ ਨਾਲ, ਅਸੀਂ ਇੰਟਰਐਕਟਿਵ ਸੰਵਾਦਾਂ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖਾਂ ਵਾਂਗ ਚਰਚਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਾਂ। ਦੇ ਸਮਾਨ ਪਹੁੰਚ ਨੂੰ ਵਰਤਦਾ ਹੈ GPT ਨੂੰ ਨਿਰਦੇਸ਼ ਦਿਓ, ਜੋ ਕਿ ਇੱਕ ਆਧੁਨਿਕ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਹੈ। ਇਹ ChatGPT ਤੋਂ ਥੋੜ੍ਹੀ ਦੇਰ ਪਹਿਲਾਂ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ।
ਇਹ ਇੱਕ ਹੋਰ ਆਕਰਸ਼ਕ ਢੰਗ ਨੂੰ ਨਿਯੁਕਤ ਕਰਦਾ ਹੈ. ਇਹ ਕੁਦਰਤੀ ਉਪਭੋਗਤਾ ਇੰਟਰੈਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਇਹ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਚੈਟਬੋਟਸ ਅਤੇ ਵਰਚੁਅਲ ਅਸਿਸਟੈਂਟਸ ਲਈ ਇੱਕ ਸੰਪੂਰਨ ਸਾਧਨ ਹੈ।
ਚੈਟਜੀਪੀਟੀ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਇੱਕ ਬਹੁ-ਪੜਾਵੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ। ਜੈਨਰੇਟਿਵ ਪ੍ਰੀਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਚੈਟਜੀਪੀਟੀ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦਾ ਪਹਿਲਾ ਕਦਮ ਹੈ।
ਇਸ ਪੜਾਅ ਵਿੱਚ, ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਟੈਕਸਟ ਡੇਟਾ ਦੇ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਕਾਰਪਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਫਿਰ, ਮਾਡਲ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਪਾਏ ਗਏ ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੇ ਸਬੰਧਾਂ ਅਤੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਵਿਆਕਰਨਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਹੀ ਅਤੇ ਇਕਸਾਰ ਜਵਾਬ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਫਿਰ ਅਸੀਂ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੇ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਦੇ ਇੱਕ ਕਦਮ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਇਸ ਹਿੱਸੇ ਵਿੱਚ, ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਇੱਕ ਖਾਸ ਕੰਮ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ. ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇਹ ਭਾਸ਼ਾ ਅਨੁਵਾਦ ਜਾਂ ਸਵਾਲ ਜਵਾਬ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ChatGPT ਮਨੁੱਖੀ ਫੀਡਬੈਕ ਤੋਂ ਇਨਾਮ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਹੁਣ, ਆਓ ਇਹਨਾਂ ਕਦਮਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੀਏ।
ਜਨਰੇਟਿਵ ਪ੍ਰੀਟ੍ਰੇਨਿੰਗ
ਸਿਖਲਾਈ ਦਾ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਪੱਧਰ ਜਨਰੇਟਿਵ ਪ੍ਰੀਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਹੈ। ਇਹ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਇੱਕ ਆਮ ਤਰੀਕਾ ਹੈ। ਟੋਕਨ ਕ੍ਰਮ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਵਿਧੀ "ਅਗਲੇ ਕਦਮ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਪੈਰਾਡਾਈਮ" ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਇਸਦਾ ਕੀ ਅਰਥ ਹੈ?
ਹਰੇਕ ਟੋਕਨ ਇੱਕ ਵਿਲੱਖਣ ਵੇਰੀਏਬਲ ਹੈ। ਉਹ ਕਿਸੇ ਸ਼ਬਦ ਜਾਂ ਕਿਸੇ ਸ਼ਬਦ ਦੇ ਹਿੱਸੇ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਮਾਡਲ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਸ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਦੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਵੇਖਦਿਆਂ ਅੱਗੇ ਕਿਹੜਾ ਸ਼ਬਦ ਆਉਣ ਦੀ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ। ਇਹ ਇਸਦੇ ਕ੍ਰਮ ਵਿੱਚ ਸਾਰੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਭਾਵਨਾ ਵੰਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਟੋਕਨ ਕ੍ਰਮ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ। ਇਹ ਕ੍ਰਮ ਮਨੁੱਖੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਅਤੇ ਬਣਤਰਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਟੈਕਸਟ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ 'ਤੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਕੇ ਸੰਭਵ ਹੈ।
ਫਿਰ, ਇਸ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇਹ ਸਮਝਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਸ਼ਬਦ ਕਿਵੇਂ ਵੰਡੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਦੌਰਾਨ, ਮਾਡਲ ਸੰਭਾਵਨਾ ਵੰਡ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲਦਾ ਹੈ.
ਅਤੇ, ਇਹ ਇੱਕ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਉਮੀਦ ਅਤੇ ਅਸਲ ਵੰਡ ਦੇ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਨੁਕਸਾਨ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਾਲ ਸੰਭਵ ਹੈ। ਨੁਕਸਾਨ ਫੰਕਸ਼ਨ ਸੰਭਾਵਿਤ ਅਤੇ ਅਸਲ ਵੰਡਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਅੰਤਰ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਅਤੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ ਉਹਨਾਂ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਅਸੀਂ ਜਨਰੇਟਿਵ ਪ੍ਰੀਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਾਂ।
ਅਲਾਈਨਮੈਂਟ ਮੁੱਦਾ
ਅਲਾਈਨਮੈਂਟ ਸਮੱਸਿਆ ਜਨਰੇਟਿਵ ਪ੍ਰੀਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਮੁਸ਼ਕਲਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ। ਇਹ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸੰਭਾਵੀ ਵੰਡ ਨੂੰ ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵੰਡ ਨਾਲ ਮੇਲਣ ਵਿੱਚ ਮੁਸ਼ਕਲ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਦੂਜੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ, ਮਾਡਲ ਦੇ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਜਵਾਬ ਵਧੇਰੇ ਮਨੁੱਖੀ-ਵਰਗੇ ਹੋਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ।
ਮਾਡਲ ਕਦੇ-ਕਦਾਈਂ ਅਚਾਨਕ ਜਾਂ ਗਲਤ ਜਵਾਬ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਅਤੇ, ਇਹ ਕਈ ਕਾਰਨਾਂ ਕਰਕੇ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਪੱਖਪਾਤ ਜਾਂ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸੰਦਰਭ ਜਾਗਰੂਕਤਾ ਦੀ ਘਾਟ। ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ਲਈ ਅਲਾਈਨਮੈਂਟ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਮੁੱਦੇ 'ਤੇ ਕਾਬੂ ਪਾਉਣ ਲਈ, ChatGPT ਵਰਗੇ ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਮਾਡਲ ਵਧੀਆ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨੂੰ ਵਰਤਦੇ ਹਨ।
ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੀ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ
ਚੈਟਜੀਪੀਟੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦਾ ਦੂਜਾ ਹਿੱਸਾ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਮਨੁੱਖੀ ਵਿਕਾਸਕਾਰ ਇਸ ਸਮੇਂ ਸੰਵਾਦਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਮਨੁੱਖੀ ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਤੇ ਚੈਟਬੋਟ ਦੋਵਾਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਇਹ ਗੱਲਬਾਤ ਰਿਕਾਰਡ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਡੇਟਾਸੈਟ ਵਿੱਚ ਇਕੱਠੀ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਹਰੇਕ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਨਮੂਨੇ ਵਿੱਚ "ਚੈਟਬੋਟ" ਵਜੋਂ ਸੇਵਾ ਕਰ ਰਹੇ ਮਨੁੱਖੀ ਵਿਕਾਸਕਾਰ ਦੇ ਅਗਲੇ ਜਵਾਬ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਇੱਕ ਵੱਖਰਾ ਗੱਲਬਾਤ ਇਤਿਹਾਸ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੇ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਮਾਡਲ ਦੁਆਰਾ ਸੰਬੰਧਿਤ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ ਟੋਕਨਾਂ ਦੇ ਕ੍ਰਮ ਲਈ ਨਿਰਧਾਰਤ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਇਸ ਵਿਧੀ ਨੂੰ "ਨਕਲ ਸਿੱਖਣ" ਜਾਂ "ਵਿਵਹਾਰ ਕਲੋਨਿੰਗ" ਵਜੋਂ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਮਾਡਲ ਵਧੇਰੇ ਕੁਦਰਤੀ-ਆਵਾਜ਼ ਵਾਲੇ ਅਤੇ ਇਕਸਾਰ ਜਵਾਬ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ ਸਿੱਖ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਮਨੁੱਖੀ ਠੇਕੇਦਾਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਜਵਾਬਾਂ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ.
ਸੁਪਰਵਾਈਜ਼ਡ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਉਹ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਕੰਮ ਲਈ ਐਡਜਸਟ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਆਓ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ ਦੇਈਏ। ਮੰਨ ਲਓ ਕਿ ਅਸੀਂ ਮੂਵੀ ਸਿਫ਼ਾਰਿਸ਼ਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਚੈਟਬੋਟ ਨੂੰ ਸਿਖਾਉਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਾਂ। ਅਸੀਂ ਮੂਵੀ ਵੇਰਵਿਆਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਮੂਵੀ ਰੇਟਿੰਗਾਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਵਾਂਗੇ। ਅਤੇ, ਅਸੀਂ ਫਿਲਮ ਦੇ ਵਰਣਨ ਅਤੇ ਰੇਟਿੰਗਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾਸੇਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਾਂਗੇ।
ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਆਖਰਕਾਰ ਇਹ ਪਤਾ ਲਗਾ ਲਵੇਗਾ ਕਿ ਫਿਲਮ ਦੇ ਕਿਹੜੇ ਪਹਿਲੂ ਉੱਚ ਜਾਂ ਮਾੜੀ ਰੇਟਿੰਗਾਂ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੇ ਹਨ।
ਇਸ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਅਸੀਂ ਮਨੁੱਖੀ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਫਿਲਮਾਂ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦੇਣ ਲਈ ਆਪਣੇ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ। ਉਪਭੋਗਤਾ ਇੱਕ ਅਜਿਹੀ ਫਿਲਮ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜਿਸਦਾ ਉਹ ਆਨੰਦ ਲੈਂਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਚੈਟਬੋਟ ਇਸ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾਯੋਗ ਹੋਰ ਫਿਲਮਾਂ ਦੀ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਸ਼ੁੱਧ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੇਗਾ।
ਨਿਗਰਾਨੀ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ: ਡਿਸਟਰੀਬਿਊਸ਼ਨਲ ਸ਼ਿਫਟ
ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੀ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਟੀਚੇ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਸਿਖਾ ਰਹੀ ਹੈ। ਇਹ ਮਾਡਲ ਏ ਨੂੰ ਫੀਡ ਕਰਕੇ ਸੰਭਵ ਹੈ ਡੇਟਾਸੇਟ ਅਤੇ ਫਿਰ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਇਸ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿਓ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਸ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ "ਨਿਗਰਾਨੀ ਪਾਬੰਦੀਆਂ" ਵਜੋਂ ਜਾਣੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ।
ਇਹਨਾਂ ਪਾਬੰਦੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ "ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨਲ ਸ਼ਿਫਟ" ਹੈ। ਇਹ ਇਸ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਇਨਪੁਟਸ ਦੀ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਵੰਡ ਨੂੰ ਸਹੀ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਮਿਲਣਗੇ।
ਆਓ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਉਦਾਹਰਣ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰੀਏ। ਮੂਵੀ ਸੁਝਾਅ ਉਦਾਹਰਨ ਵਿੱਚ, ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਣ ਵਾਲਾ ਡੇਟਾਸੈਟ ਸ਼ਾਇਦ ਚੈਟਬੋਟ ਨੂੰ ਮਿਲਣ ਵਾਲੀਆਂ ਫਿਲਮਾਂ ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਤਰਜੀਹਾਂ ਦੀ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਨੂੰ ਸਹੀ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਦਰਸਾਉਂਦਾ। ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਚੈਟਬੋਟ ਉਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨਾ ਕਰੇ ਜਿਵੇਂ ਅਸੀਂ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਾਂ।
ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਇਨਪੁੱਟਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸਿਖਲਾਈ ਦੌਰਾਨ ਦੇਖੇ ਗਏ ਇਨਪੁਟਸ ਤੋਂ ਭਿੰਨ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੀ ਸਿੱਖਣ ਲਈ, ਜਦੋਂ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਉਦਾਹਰਨਾਂ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਸਮੱਸਿਆ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਮਾਡਲ ਵਿਤਰਕ ਤਬਦੀਲੀ ਦੇ ਮੱਦੇਨਜ਼ਰ ਬਿਹਤਰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੇਕਰ ਰੀਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਵੇਂ ਸੰਦਰਭਾਂ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੋਣ ਅਤੇ ਇਸਦੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਤੋਂ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਤਰਜੀਹਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ, ਰਿਵਾਰਡ ਲਰਨਿੰਗ
ਰਿਵਾਰਡ ਲਰਨਿੰਗ ਚੈਟਬੋਟ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨ ਦਾ ਤੀਜਾ ਸਿਖਲਾਈ ਪੜਾਅ ਹੈ। ਇਨਾਮ ਸਿੱਖਣ ਵਿੱਚ, ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਇਨਾਮ ਸਿਗਨਲ ਨੂੰ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿਖਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਇੱਕ ਸਕੋਰ ਹੈ ਜੋ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮਾਡਲ ਕੰਮ ਨੂੰ ਕਿੰਨੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪੂਰਾ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇਨਾਮ ਸਿਗਨਲ ਉਹਨਾਂ ਲੋਕਾਂ ਦੇ ਇਨਪੁਟ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੈ ਜੋ ਮਾਡਲ ਦੇ ਜਵਾਬਾਂ ਨੂੰ ਰੇਟ ਜਾਂ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਰਿਵਾਰਡ ਲਰਨਿੰਗ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਇੱਕ ਚੈਟਬੋਟ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨਾ ਹੈ ਜੋ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਜਵਾਬ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਮਨੁੱਖੀ ਉਪਭੋਗਤਾ ਪਸੰਦ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਅਜਿਹਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਤਕਨੀਕ ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ ਰੀਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ—ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਫੀਡਬੈਕ ਤੋਂ ਸਿੱਖਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ ਇਨਾਮ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ - ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਚੈਟਬੋਟ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੀਆਂ ਪੁੱਛਗਿੱਛਾਂ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਕਾਰਜ ਦੀ ਇਸਦੀ ਮੌਜੂਦਾ ਸਮਝ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਇਨਾਮ ਸਿਖਲਾਈ ਦੌਰਾਨ ਇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਮਨੁੱਖੀ ਜੱਜਾਂ ਦੁਆਰਾ ਜਵਾਬਾਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਚੈਟਬੋਟ ਕਿੰਨੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਸਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਇਨਾਮ ਸੰਕੇਤ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਇਨਾਮ ਸਿਗਨਲ ਚੈਟਬੋਟ ਦੁਆਰਾ ਇਸਦੀਆਂ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਨੂੰ ਸੋਧਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਅਤੇ, ਇਹ ਕਾਰਜ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਇਨਾਮ ਸਿਖਲਾਈ 'ਤੇ ਕੁਝ ਸੀਮਾਵਾਂ
ਇਨਾਮ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਇੱਕ ਕਮਜ਼ੋਰੀ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਚੈਟਬੋਟ ਦੇ ਜਵਾਬਾਂ 'ਤੇ ਫੀਡਬੈਕ ਕੁਝ ਸਮੇਂ ਲਈ ਨਹੀਂ ਆ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਨਾਮ ਸਿਗਨਲ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਅਤੇ ਦੇਰੀ ਨਾਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, ਚੈਟਬੋਟ ਨੂੰ ਸਫਲਤਾਪੂਰਵਕ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਬਹੁਤ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਖਾਸ ਜਵਾਬਾਂ 'ਤੇ ਫੀਡਬੈਕ ਪ੍ਰਾਪਤ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਹੋਰ ਮੁੱਦਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਮਨੁੱਖੀ ਜੱਜਾਂ ਦੇ ਵੱਖੋ-ਵੱਖਰੇ ਵਿਚਾਰ ਜਾਂ ਵਿਆਖਿਆਵਾਂ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਇੱਕ ਸਫਲ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਇਨਾਮ ਸੰਕੇਤ ਵਿੱਚ ਪੱਖਪਾਤ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ, ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਈ ਜੱਜਾਂ ਦੁਆਰਾ ਵਧੇਰੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਇਨਾਮ ਸੰਕੇਤ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਭਵਿੱਖ ਕੀ ਹੋਵੇਗਾ?
ChatGPT ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਹੋਰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਕਈ ਸੰਭਾਵੀ ਭਵਿੱਖੀ ਕਦਮ ਹਨ।
ਮਾਡਲ ਦੀ ਸਮਝ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ, ਇੱਕ ਸੰਭਾਵੀ ਭਵਿੱਖੀ ਰਸਤਾ ਹੋਰ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਗੈਰ-ਟੈਕਸਟੁਅਲ ਇਨਪੁਟਸ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਣ ਲਈ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣਾ ਵੀ ਸੰਭਵ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਮਾਡਲ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਜਾਂ ਆਵਾਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਖਾਸ ਸਿਖਲਾਈ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਕੇ ChatGPT ਨੂੰ ਕੁਝ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਵੀ ਸੁਧਾਰਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇਹ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਜਾਂ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦਾ ਉਤਪਾਦਨ। ਸਿੱਟੇ ਵਜੋਂ, ChatGPT ਅਤੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਅੱਗੇ ਵਧਣ ਲਈ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਵਾਅਦੇ ਦਿਖਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਕੋਈ ਜਵਾਬ ਛੱਡਣਾ