ChatGPT — замечательная языковая модель искусственного интеллекта. Мы все используем его, чтобы помочь нам в различных задачах.
Вы когда-нибудь задавались вопросом, как его научили давать ответы, которые кажутся такими человеческими? В этой статье мы рассмотрим обучение ChatGPT.
Мы объясним, как он превратился в один из самых выдающихся языковые модели. Пока мы исследуем интригующий мир ChatGPT, отправляйтесь в путешествие, полное открытий.
Обзор обучения
ChatGPT — это модель обработки естественного языка.
С ChatGPT мы можем участвовать в интерактивных диалогах и обсуждениях, подобных человеческим. Он использует подход, аналогичный подходу Проинструктировать GPT, которая представляет собой передовую языковую модель. Он был разработан незадолго до ChatGPT.
Он использует более привлекательный метод. Это обеспечивает естественное взаимодействие с пользователем. Таким образом, это идеальный инструмент для различных приложений, таких как чат-боты и виртуальные помощники.
Процедура обучения ChatGPT представляет собой многоэтапный процесс. Генеративное предварительное обучение — это первый шаг в обучении ChatGPT.
На этом этапе модель обучается с использованием большого объема текстовых данных. Затем модель обнаруживает статистические корреляции и закономерности, обнаруженные в естественном языке. Таким образом, мы можем получить грамматически точный и связный ответ.
Затем мы следуем шагу контролируемой тонкой настройки. В этой части модель обучается конкретной задаче. Например, он может выполнять языковой перевод или отвечать на вопросы.
Наконец, ChatGPT использует вознаграждение за обучение на основе отзывов людей.
Теперь давайте рассмотрим эти шаги.
Генеративное предварительное обучение
Начальный уровень обучения — Generative Pretraining. Это распространенный метод обучения языковых моделей. Для создания последовательностей токенов метод применяет «парадигму предсказания следующего шага».
Что это значит?
Каждый токен является уникальной переменной. Они обозначают слово или часть слова. Модель пытается определить, какое слово, скорее всего, будет следующим, учитывая слова перед ним. Он использует распределение вероятностей по всем терминам в своей последовательности.
Целью языковых моделей является создание последовательностей токенов. Эти последовательности должны представлять образцы и структуры человеческого языка. Это возможно благодаря обучению моделей на огромном количестве текстовых данных.
Затем эти данные используются для понимания того, как слова распределяются в языке.
Во время обучения модель изменяет параметры распределения вероятностей.
И он пытается уменьшить разницу между ожидаемым и фактическим распределением слов в тексте. Это возможно при использовании функции потерь. Функция потерь вычисляет разницу между ожидаемым и фактическим распределениями.
Обработка естественного языка и компьютерное зрение являются одной из областей, где мы используем генеративное предварительное обучение.
Проблема выравнивания
Проблема выравнивания — одна из трудностей в генеративном предварительном обучении. Это относится к сложности сопоставления распределения вероятностей модели с распределением фактических данных.
Другими словами, сгенерированные моделью ответы должны быть более похожи на человеческие.
Модель может иногда давать неожиданные или неправильные ответы. И это может быть вызвано различными причинами, такими как предвзятость обучающих данных или отсутствие у модели понимания контекста. Проблема выравнивания должна быть решена для повышения качества языковых моделей.
Чтобы решить эту проблему, языковые модели, такие как ChatGPT, используют методы тонкой настройки.
Контролируемая тонкая настройка
Вторая часть обучения ChatGPT — это контролируемая тонкая настройка. В этот момент разработчики-люди вступают в диалоги, выступая как в роли пользователя-человека, так и в роли чат-бота.
Эти разговоры записываются и объединяются в набор данных. Каждый обучающий образец включает в себя отдельную историю разговоров, сопоставленную со следующим ответом разработчика-человека, выступающего в роли «чат-бота».
Цель тонкой настройки под наблюдением состоит в том, чтобы максимизировать вероятность, присвоенную модели последовательности токенов в связанном ответе. Этот метод известен как «имитационное обучение» или «клонирование поведения».
Таким образом модель может научиться давать более естественно звучащие и связные ответы. Он воспроизводит ответы, данные подрядчиками-людьми.
Контролируемая тонкая настройка — это то, где языковая модель может быть настроена для конкретной задачи.
Приведем пример. Предположим, мы хотим научить чат-бота давать рекомендации фильмов. Мы обучим языковую модель прогнозировать рейтинги фильмов на основе описаний фильмов. И мы будем использовать набор данных описаний и рейтингов фильмов.
Алгоритм в конечном итоге должен был выяснить, какие аспекты фильма соответствуют высоким или низким рейтингам.
После обучения мы можем использовать нашу модель, чтобы предлагать фильмы пользователям-людям. Пользователи могут описать фильм, который им нравится, и чат-бот будет использовать усовершенствованную языковую модель, чтобы рекомендовать больше фильмов, которые сопоставимы с ним.
Ограничения надзора: распределительный сдвиг
Контролируемая тонкая настройка — это обучение языковой модели выполнению поставленной цели. Это возможно путем подачи модели Набор данных а затем обучить его делать прогнозы. Однако у этой системы есть ограничения, известные как «ограничения надзора».
Одним из таких ограничений является «распределительный сдвиг». Это относится к возможности того, что обучающие данные могут не точно отражать реальное распределение входных данных, с которыми столкнется модель.
Давайте рассмотрим пример из предыдущего. В примере с предложением фильмов набор данных, используемый для обучения модели, может неточно отражать разнообразие фильмов и предпочтения пользователей, с которыми столкнется чат-бот. Чат-бот может работать не так хорошо, как хотелось бы.
В результате он встречает входные данные, которые отличаются от тех, которые он наблюдал во время обучения.
Эта проблема возникает при обучении с учителем, когда модель обучается только на заданном наборе экземпляров.
Кроме того, модель может работать лучше перед лицом изменения распределения, если используется обучение с подкреплением, чтобы помочь ей адаптироваться к новым контекстам и учиться на своих ошибках.
На основе предпочтений, вознаграждение за обучение
Обучение с вознаграждением — это третий этап обучения в разработке чат-бота. При обучении с вознаграждением модель учат максимизировать сигнал вознаграждения.
Это оценка, которая показывает, насколько эффективно модель выполняет работу. Сигнал вознаграждения основан на информации, полученной от людей, которые оценивают ответы модели.
Обучение с вознаграждением направлено на разработку чат-бота, который выдает высококачественные ответы, которые предпочитают люди. Для этого используется метод машинного обучения, называемый обучение с подкреплением, которое включает обучение на основе обратной связи в виде поощрений — используется для обучения модели.
Чат-бот отвечает на запросы пользователей, например, в зависимости от его текущего понимания задачи, которая предоставляется ему во время обучения с вознаграждением. Затем дается сигнал вознаграждения в зависимости от того, насколько эффективно работает чат-бот после того, как ответы были оценены судьями-людьми.
Этот сигнал вознаграждения используется чат-ботом для изменения его настроек. И это повышает производительность задачи.
Некоторые ограничения обучения за вознаграждение
Недостаток обучения с вознаграждением заключается в том, что обратная связь по ответам чат-бота может не поступать в течение некоторого времени, поскольку сигнал вознаграждения может быть разреженным и задержанным. В результате может быть сложно успешно обучить чат-бота, потому что он может не получать обратную связь по конкретным ответам намного позже.
Другая проблема заключается в том, что у судей-людей могут быть разные взгляды или интерпретации того, что делает ответ успешным, что может привести к предвзятости в сигнале вознаграждения. Чтобы уменьшить это, некоторые судьи часто используют его для подачи более надежного сигнала вознаграждения.
Что день грядущий?
Есть несколько возможных будущих шагов для дальнейшего повышения производительности ChatGPT.
Один из возможных путей в будущем, чтобы улучшить понимание модели, состоит в том, чтобы включить больше обучающих наборов данных и источников данных. Также возможно расширение способности модели понимать и учитывать нетекстовые входные данные.
Например, языковые модели могут понимать визуальные эффекты или звуки.
Включив определенные методы обучения, ChatGPT также можно улучшить для определенных задач. Например, он может выполнять анализ настроений или производство естественного языка. В заключение, ChatGPT и родственные языковые модели демонстрируют большие перспективы для развития.
Оставьте комментарий