ChatGPT ni muundo wa ajabu wa lugha ya akili bandia. Sote tunaitumia kutusaidia katika kazi mbalimbali.
Umewahi kuhoji jinsi ilifunzwa kutoa majibu ambayo yanaonekana kama ya kibinadamu? Katika makala haya, tutachunguza mafunzo ya ChatGPT.
Tutaelezea jinsi imebadilika kuwa moja ya bora zaidi mifano ya lugha. Tunapochunguza ulimwengu unaovutia wa ChatGPT, njoo kwenye safari ya ugunduzi.
Muhtasari wa Mafunzo
ChatGPT ni muundo wa usindikaji wa lugha asilia.
Tukiwa na ChatGPT, tunaweza kushiriki katika mijadala inayoingiliana na mijadala kama ya kibinadamu. Inatumia mbinu inayofanana na ile ya Agiza GPT, ambayo ni kielelezo cha kisasa cha lugha. Iliundwa muda mfupi kabla ya ChatGPT.
Inatumia mbinu ya kuvutia zaidi. Hii inawezesha mwingiliano wa asili wa watumiaji. Kwa hivyo, ni zana bora kwa matumizi anuwai kama vile chatbots na wasaidizi pepe.
Utaratibu wa mafunzo wa ChatGPT ni mchakato wa hatua nyingi. Mafunzo ya Awali ya Kuzalisha ni hatua ya kwanza katika mafunzo ya ChatGPT.
Katika awamu hii, modeli hufunzwa kwa kutumia mkusanyiko mkubwa wa data ya maandishi. Kisha, modeli hugundua uwiano wa takwimu na ruwaza zinazopatikana katika lugha asilia. Kwa hivyo, tunaweza kuwa na jibu sahihi la kisarufi na thabiti.
Kisha tunafuata hatua ya kurekebisha vizuri. Katika sehemu hii, mfano umefunzwa juu ya kazi fulani. Kwa mfano, inaweza kufanya tafsiri ya lugha au kujibu maswali.
Hatimaye, ChatGPT hutumia kujifunza zawadi kutokana na maoni ya binadamu.
Sasa, hebu tuchunguze hatua hizi.
Mafunzo ya Awali ya Kuzalisha
Kiwango cha awali cha mafunzo ni Mafunzo ya Kuzalisha. Ni njia ya kawaida ya kufundisha mifano ya lugha. Ili kuunda mlolongo wa ishara, njia hiyo inatumika "mfano wa utabiri wa hatua inayofuata".
Ina maana gani?
Kila ishara ni tofauti ya kipekee. Wanawakilisha neno au sehemu ya neno. Mtindo hujaribu kubainisha ni neno gani linalowezekana zaidi kuja baada ya kupewa maneno yaliyo mbele yake. Inatumia usambazaji wa uwezekano katika masharti yote katika mlolongo wake.
Madhumuni ya mifano ya lugha ni kuunda mfuatano wa ishara. Mifuatano hii inapaswa kuwakilisha ruwaza na miundo ya lugha ya binadamu. Hii inawezekana kwa mifano ya mafunzo juu ya idadi kubwa ya data ya maandishi.
Kisha, data hii hutumiwa kuelewa jinsi maneno yanavyosambazwa katika lugha.
Wakati wa mafunzo, mfano hubadilisha vigezo vya usambazaji wa uwezekano.
Na, inajaribu kupunguza tofauti kati ya usambazaji unaotarajiwa na halisi wa maneno katika maandishi. Hii inawezekana kwa matumizi ya kazi ya kupoteza. Chaguo za kukokotoa za upotezaji hujumuisha tofauti kati ya usambazaji unaotarajiwa na halisi.
Usindikaji wa lugha ya asili na maono ya kompyuta ni moja ya maeneo ambayo tunatumia Generative Pretraining.
Suala la Mpangilio
Tatizo la upatanishi ni mojawapo ya matatizo katika Mafunzo ya Awali ya Kuzalisha. Hii inarejelea ugumu wa kulinganisha usambazaji wa uwezekano wa mfano na usambazaji wa data halisi.
Kwa maneno mengine, majibu yanayotokana na mfano yanapaswa kuwa kama binadamu zaidi.
Muundo mara kwa mara unaweza kutoa majibu yasiyotarajiwa au yasiyofaa. Na, hii inaweza kusababishwa na sababu mbalimbali, kama vile upendeleo wa data wa mafunzo au ukosefu wa ufahamu wa muktadha wa modeli. Tatizo la ulinganifu lazima lishughulikiwe ili kuboresha ubora wa modeli za lugha.
Ili kuondokana na suala hili, miundo ya lugha kama vile ChatGPT hutumia mbinu za kurekebisha vizuri.
Urekebishaji Mzuri Unaosimamiwa
Sehemu ya pili ya mafunzo ya ChatGPT inasimamiwa urekebishaji mzuri. Wasanidi wa kibinadamu hushiriki katika mazungumzo katika hatua hii, wakifanya kama mtumiaji wa kibinadamu na chatbot.
Mazungumzo haya yanarekodiwa na kujumlishwa kuwa mkusanyiko wa data. Kila sampuli ya mafunzo inajumuisha historia mahususi ya mazungumzo inayowiana na jibu linalofuata la msanidi programu wa kibinadamu anayehudumu kama "chatbot".
Madhumuni ya urekebishaji mzuri unaosimamiwa ni kuongeza uwezekano uliotolewa kwa mlolongo wa tokeni katika jibu linalohusishwa na muundo. Njia hii inajulikana kama "kujifunza kuiga" au "kuiga tabia."
Kwa njia hii modeli inaweza kujifunza kutoa majibu zaidi ya sauti ya asili na madhubuti. Ni kuiga majibu yaliyotolewa na wakandarasi wa kibinadamu.
Urekebishaji mzuri unaosimamiwa ndipo muundo wa lugha unaweza kurekebishwa kwa kazi fulani.
Hebu tutoe mfano. Tuseme tunataka kufundisha chatbot kutoa mapendekezo ya filamu. Tungefunza muundo wa lugha kutabiri ukadiriaji wa filamu kulingana na maelezo ya filamu. Na, tungetumia mkusanyiko wa data wa maelezo na ukadiriaji wa filamu.
Algorithm hatimaye itabaini ni vipengele vipi vya filamu vinavyolingana na ukadiriaji wa juu au duni.
Baada ya kufundishwa, tunaweza kutumia muundo wetu kupendekeza sinema kwa watumiaji wa kibinadamu. Watumiaji wanaweza kuelezea filamu wanayofurahia, na chatbot itatumia muundo wa lugha iliyoboreshwa ili kupendekeza filamu zaidi zinazolingana nayo.
Mapungufu ya Usimamizi: Shift ya Usambazaji
Urekebishaji mzuri unaosimamiwa ni kufundisha muundo wa lugha kutekeleza lengo mahususi. Hii inawezekana kwa kulisha mfano a daftari na kisha kuifundisha kufanya utabiri. Mfumo huu, hata hivyo, una mipaka inayojulikana kama "vizuizi vya usimamizi."
Moja ya vikwazo hivi ni "mabadiliko ya usambazaji". Inarejelea uwezekano kwamba data ya mafunzo inaweza isionyeshe kwa usahihi usambazaji wa ulimwengu halisi wa pembejeo ambao mtindo ungekutana nao.
Wacha tuangalie mfano kutoka mapema. Katika mfano wa pendekezo la filamu, seti ya data inayotumiwa kufunza muundo huo inaweza isiakisi kwa usahihi aina mbalimbali za filamu na mapendeleo ya mtumiaji ambayo chatbot ingekumbana nayo. Chatbot inaweza kufanya vizuri kama tunavyotaka.
Matokeo yake, hukutana na pembejeo ambazo hazifanani na zile ilizoziona wakati wa mafunzo.
Kwa ujifunzaji unaosimamiwa, wakati mfano umefunzwa tu kwa seti fulani ya matukio, tatizo hili hutokea.
Zaidi ya hayo, modeli inaweza kufanya vyema zaidi katika kukabiliana na mabadiliko ya usambazaji ikiwa mafunzo ya uimarishaji yatatumika kuisaidia kukabiliana na miktadha mipya na kujifunza kutokana na makosa yake.
Kulingana na Mapendeleo, Mafunzo ya Zawadi
Kujifunza kwa zawadi ni hatua ya tatu ya mafunzo katika kutengeneza chatbot. Katika ujifunzaji wa zawadi, modeli hufunzwa kuongeza mawimbi ya zawadi.
Ni alama inayoonyesha jinsi mtindo unatimiza kazi kwa ufanisi. Ishara ya zawadi inategemea maoni kutoka kwa watu wanaokadiria au kutathmini majibu ya modeli.
Mafunzo ya Zawadi yanalenga kutengeneza chatbot ambayo hutoa majibu ya ubora wa juu ambayo watumiaji wa binadamu wanapendelea. Ili kufanya hivyo, mbinu ya kujifunza mashine inaitwa ujifunzaji wa kuimarisha—ambayo inajumuisha kujifunza kutokana na maoni kwa namna ya malipo-hutumiwa kufundisha mfano.
Chatbot hujibu maswali ya mtumiaji, kwa mfano, kulingana na ufahamu wake wa sasa wa kazi, ambayo hutolewa kwake wakati wa kujifunza zawadi. Kisha mawimbi ya zawadi hutolewa kulingana na jinsi chatbot inavyofanya kazi vizuri mara majibu yanapotathminiwa na majaji binadamu.
Mawimbi haya ya zawadi hutumiwa na chatbot kurekebisha mipangilio yake. Na, inaboresha utendaji wa kazi.
Baadhi ya Mapungufu kwenye Mafunzo ya Zawadi
Kikwazo cha kujifunza zawadi ni kwamba huenda maoni kuhusu majibu ya gumzo yasije kwa muda kwa vile mawimbi ya zawadi yanaweza kuwa machache na kuchelewa. Kwa hivyo, inaweza kuwa changamoto kufundisha chatbot kwa mafanikio kwa sababu inaweza isipokee maoni kuhusu majibu mahususi hadi baadaye.
Suala jingine ni kwamba waamuzi wa kibinadamu wanaweza kuwa na maoni tofauti au tafsiri za kile kinachofanya jibu la mafanikio, ambayo inaweza kusababisha upendeleo katika ishara ya malipo. Ili kupunguza hali hii, hutumiwa mara kwa mara na waamuzi kadhaa kutoa ishara inayotegemewa zaidi ya zawadi.
Je! Baadaye Inashikilia Nini?
Kuna uwezekano wa hatua kadhaa za siku zijazo ili kuboresha zaidi utendaji wa ChatGPT.
Ili kuongeza ufahamu wa modeli, njia moja inayoweza kutokea ya baadaye ni kujumuisha hifadhidata zaidi za mafunzo na vyanzo vya data. Kuimarisha uwezo wa modeli wa kuelewa na kuzingatia maingizo yasiyo ya maandishi kunawezekana pia.
Kwa mfano, miundo ya lugha inaweza kuelewa taswira au sauti.
Kwa kujumuisha mbinu maalum za mafunzo ChatGPT pia inaweza kuboreshwa kwa kazi fulani. Kwa mfano, inaweza kufanya uchambuzi wa hisia au uzalishaji wa lugha asilia. Kwa kumalizia, ChatGPT na miundo ya lugha inayohusiana inaonyesha ahadi nzuri ya maendeleo.
Acha Reply