ChatGPT అనేది ఒక గొప్ప కృత్రిమ మేధస్సు భాష మోడల్. మనమందరం వివిధ పనులలో మాకు సహాయం చేయడానికి దీనిని ఉపయోగిస్తాము.
మనిషిలాగా అనిపించే ప్రత్యుత్తరాలను రూపొందించడానికి ఇది ఎలా శిక్షణ పొందిందని మీరు ఎప్పుడైనా ప్రశ్నించారా? ఈ వ్యాసంలో, మేము ChatGPT యొక్క శిక్షణను పరిశీలిస్తాము.
ఇది అత్యంత అత్యుత్తమమైనదిగా ఎలా అభివృద్ధి చెందిందో మేము వివరిస్తాము భాషా నమూనాలు. మేము ChatGPT యొక్క చమత్కార ప్రపంచాన్ని అన్వేషిస్తున్నప్పుడు, అన్వేషణ ప్రయాణంలో కలిసి రండి.
శిక్షణ యొక్క అవలోకనం
ChatGPT అనేది సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ మోడల్.
ChatGPTతో, మేము ఇంటరాక్టివ్ డైలాగ్లు మరియు మనుషుల వంటి చర్చలలో పాల్గొనవచ్చు. ఇది మాదిరిగానే ఒక విధానాన్ని ఉపయోగిస్తుంది GPTని సూచించండి, ఇది అత్యాధునిక భాషా నమూనా. ఇది ChatGPTకి కొంతకాలం ముందు అభివృద్ధి చేయబడింది.
ఇది మరింత ఆకర్షణీయమైన పద్ధతిని ఉపయోగిస్తుంది. ఇది సహజమైన వినియోగదారు పరస్పర చర్యలను అనుమతిస్తుంది. కాబట్టి, చాట్బాట్లు మరియు వర్చువల్ అసిస్టెంట్ల వంటి వివిధ రకాల అప్లికేషన్లకు ఇది సరైన సాధనం.
ChatGPT యొక్క శిక్షణా విధానం బహుళ-దశల ప్రక్రియ. చాట్జిపిటి శిక్షణలో జెనరేటివ్ ప్రీట్రైనింగ్ మొదటి దశ.
ఈ దశలో, మోడల్ టెక్స్ట్ డేటా యొక్క గణనీయమైన కార్పస్ని ఉపయోగించి శిక్షణ పొందుతుంది. అప్పుడు, మోడల్ సహజ భాషలో కనిపించే గణాంక సహసంబంధాలు మరియు నమూనాలను కనుగొంటుంది. కాబట్టి, మేము వ్యాకరణపరంగా ఖచ్చితమైన మరియు పొందికైన ప్రతిస్పందనను కలిగి ఉండవచ్చు.
అప్పుడు మేము పర్యవేక్షించబడే ఫైన్-ట్యూనింగ్ యొక్క ఒక దశను అనుసరిస్తాము. ఈ భాగంలో, మోడల్ ఒక నిర్దిష్ట పనిపై శిక్షణ పొందింది. ఉదాహరణకు, ఇది భాషా అనువాదం లేదా ప్రశ్నలకు సమాధానమివ్వగలదు.
చివరగా, ChatGPT మానవ అభిప్రాయాల నుండి రివార్డ్ లెర్నింగ్ని ఉపయోగిస్తుంది.
ఇప్పుడు, ఈ దశలను పరిశీలిద్దాం.
ఉత్పాదక ముందస్తు శిక్షణ
శిక్షణ యొక్క ప్రారంభ స్థాయి జనరేటివ్ ప్రీట్రైనింగ్. భాషా నమూనాలకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి ఇది ఒక సాధారణ పద్ధతి. టోకెన్ సీక్వెన్స్లను రూపొందించడానికి, పద్ధతి "తదుపరి దశ అంచనా నమూనా"ని వర్తిస్తుంది.
దీని అర్థం ఏమిటి?
ప్రతి టోకెన్ ఒక ప్రత్యేక వేరియబుల్. అవి ఒక పదం లేదా పదం యొక్క భాగాన్ని సూచిస్తాయి. మోడల్ దాని ముందు ఉన్న పదాలను ఇచ్చిన తర్వాత ఏ పదం ఎక్కువగా వస్తుందో నిర్ణయించడానికి ప్రయత్నిస్తుంది. ఇది దాని క్రమంలో ఉన్న అన్ని నిబంధనలలో సంభావ్యత పంపిణీని ఉపయోగిస్తుంది.
భాషా నమూనాల ఉద్దేశ్యం టోకెన్ సీక్వెన్స్లను నిర్మించడం. ఈ సన్నివేశాలు మానవ భాష యొక్క నమూనాలు మరియు నిర్మాణాలను సూచించాలి. భారీ మొత్తంలో టెక్స్ట్ డేటాపై మోడల్లకు శిక్షణ ఇవ్వడం ద్వారా ఇది సాధ్యమవుతుంది.
అప్పుడు, భాషలో పదాలు ఎలా పంపిణీ చేయబడతాయో అర్థం చేసుకోవడానికి ఈ డేటా ఉపయోగించబడుతుంది.
శిక్షణ సమయంలో, మోడల్ సంభావ్యత పంపిణీ పారామితులను మారుస్తుంది.
మరియు, ఇది టెక్స్ట్లోని పదాల అంచనా మరియు వాస్తవ పంపిణీ మధ్య వ్యత్యాసాన్ని తగ్గించడానికి ప్రయత్నిస్తుంది. నష్టం ఫంక్షన్ ఉపయోగించడంతో ఇది సాధ్యమవుతుంది. నష్టం ఫంక్షన్ అంచనా మరియు వాస్తవ పంపిణీల మధ్య వ్యత్యాసాన్ని గణిస్తుంది.
సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ మరియు కంప్యూటర్ దృష్టి మేము ఉత్పాదక ముందస్తు శిక్షణను ఉపయోగించే ప్రాంతాలలో ఒకటి.
అమరిక సమస్య
జనరేటివ్ ప్రీట్రైనింగ్లో ఉన్న ఇబ్బందులలో అమరిక సమస్య ఒకటి. మోడల్ యొక్క సంభావ్యత పంపిణీని వాస్తవ డేటా పంపిణీకి సరిపోల్చడంలో ఉన్న కష్టాన్ని ఇది సూచిస్తుంది.
మరో మాటలో చెప్పాలంటే, మోడల్ రూపొందించిన సమాధానాలు మరింత మానవుడిలా ఉండాలి.
మోడల్ అప్పుడప్పుడు ఊహించని లేదా సరికాని ప్రతిస్పందనలను అందించవచ్చు. మరియు, శిక్షణ డేటా బయాస్ లేదా మోడల్కు సందర్భోచిత అవగాహన లేకపోవడం వంటి వివిధ కారణాల వల్ల ఇది సంభవించవచ్చు. భాషా నమూనాల నాణ్యతను మెరుగుపరచడానికి అమరిక సమస్యను తప్పనిసరిగా పరిష్కరించాలి.
ఈ సమస్యను అధిగమించడానికి, ChatGPT వంటి భాషా నమూనాలు ఫైన్-ట్యూనింగ్ టెక్నిక్లను ఉపయోగిస్తాయి.
పర్యవేక్షించబడిన ఫైన్-ట్యూనింగ్
ChatGPT శిక్షణ యొక్క రెండవ భాగం ఫైన్-ట్యూనింగ్ పర్యవేక్షించబడుతుంది. మానవ డెవలపర్లు ఈ సమయంలో డైలాగ్లలో పాల్గొంటారు, మానవ వినియోగదారుగా మరియు చాట్బాట్గా వ్యవహరిస్తారు.
ఈ చర్చలు రికార్డ్ చేయబడ్డాయి మరియు డేటాసెట్లో సమగ్రపరచబడ్డాయి. ప్రతి శిక్షణ నమూనాలో "చాట్బాట్"గా పనిచేస్తున్న మానవ డెవలపర్ యొక్క తదుపరి సమాధానంతో సరిపోలిన విభిన్న సంభాషణ చరిత్ర ఉంటుంది.
పర్యవేక్షించబడే ఫైన్-ట్యూనింగ్ యొక్క ఉద్దేశ్యం మోడల్ ద్వారా అనుబంధిత సమాధానంలో టోకెన్ల క్రమానికి కేటాయించిన సంభావ్యతను పెంచడం. ఈ పద్ధతిని "ఇమిటేషన్ లెర్నింగ్" లేదా "బిహేవియర్ క్లోనింగ్" అంటారు.
ఈ విధంగా మోడల్ మరింత సహజంగా ధ్వనించే మరియు పొందికైన ప్రతిస్పందనలను అందించడం నేర్చుకోవచ్చు. ఇది మానవ కాంట్రాక్టర్లు ఇచ్చిన సమాధానాలను ప్రతిబింబిస్తోంది.
పర్యవేక్షించబడిన ఫైన్-ట్యూనింగ్ అంటే భాష మోడల్ని నిర్దిష్ట పని కోసం సర్దుబాటు చేయవచ్చు.
ఒక ఉదాహరణ ఇద్దాం. సినిమా సిఫార్సులను అందించడానికి మనం చాట్బాట్కు నేర్పించాలనుకుంటున్నాము. సినిమా వివరణల ఆధారంగా సినిమా రేటింగ్లను అంచనా వేయడానికి మేము భాషా నమూనాకు శిక్షణ ఇస్తాము. మరియు, మేము సినిమా వివరణలు మరియు రేటింగ్ల డేటాసెట్ని ఉపయోగిస్తాము.
అల్గోరిథం చివరికి చలనచిత్రం యొక్క ఏ అంశాలు అధిక లేదా పేలవమైన రేటింగ్లకు అనుగుణంగా ఉన్నాయో గుర్తించవచ్చు.
శిక్షణ పొందిన తర్వాత, మానవ వినియోగదారులకు చలనచిత్రాలను సూచించడానికి మేము మా నమూనాను ఉపయోగించవచ్చు. వినియోగదారులు వారు ఆనందించే చలనచిత్రాన్ని వివరించవచ్చు మరియు చాట్బాట్ దానితో పోల్చదగిన మరిన్ని చిత్రాలను సిఫార్సు చేయడానికి శుద్ధి చేసిన భాషా నమూనాను ఉపయోగిస్తుంది.
పర్యవేక్షణ పరిమితులు: డిస్ట్రిబ్యూషనల్ షిఫ్ట్
పర్యవేక్షించబడిన ఫైన్-ట్యూనింగ్ అనేది నిర్దిష్ట లక్ష్యాన్ని సాధించడానికి భాషా నమూనాను బోధించడం. మోడల్కు ఆహారం ఇవ్వడం ద్వారా ఇది సాధ్యమవుతుంది a డేటాసెట్ ఆపై అంచనాలు వేయడానికి శిక్షణ ఇవ్వండి. అయితే, ఈ వ్యవస్థకు "పర్యవేక్షణ పరిమితులు" అని పిలువబడే పరిమితులు ఉన్నాయి.
ఈ పరిమితుల్లో ఒకటి "పంపిణీ షిఫ్ట్". మోడల్ ఎదుర్కొనే ఇన్పుట్ల యొక్క వాస్తవ-ప్రపంచ పంపిణీని శిక్షణ డేటా ఖచ్చితంగా ప్రతిబింబించని అవకాశాన్ని ఇది సూచిస్తుంది.
ముందు నుండి ఉదాహరణను సమీక్షిద్దాం. చలనచిత్ర సూచన ఉదాహరణలో, మోడల్కు శిక్షణ ఇవ్వడానికి ఉపయోగించే డేటాసెట్ చాట్బాట్ ఎదుర్కొనే విభిన్న చలనచిత్రాలు మరియు వినియోగదారు ప్రాధాన్యతలను ఖచ్చితంగా ప్రతిబింబించకపోవచ్చు. చాట్బాట్ మనం కోరుకున్నంత బాగా పని చేయకపోవచ్చు.
ఫలితంగా, ఇది శిక్షణ సమయంలో గమనించిన వాటికి భిన్నంగా ఉండే ఇన్పుట్లను కలుస్తుంది.
పర్యవేక్షించబడే అభ్యాసం కోసం, మోడల్ ఇచ్చిన ఉదాహరణల సెట్పై మాత్రమే శిక్షణ పొందినప్పుడు, ఈ సమస్య తలెత్తుతుంది.
అదనంగా, మోడల్ కొత్త సందర్భాలకు అనుగుణంగా మరియు దాని తప్పుల నుండి నేర్చుకునేందుకు ఉపబల అభ్యాసాన్ని ఉపయోగించినట్లయితే పంపిణీ మార్పుల నేపథ్యంలో మెరుగ్గా పని చేస్తుంది.
ప్రాధాన్యతల ఆధారంగా, రివార్డ్ లెర్నింగ్
చాట్బాట్ను అభివృద్ధి చేయడంలో రివార్డ్ లెర్నింగ్ అనేది మూడవ శిక్షణ దశ. రివార్డ్ లెర్నింగ్లో, రివార్డ్ సిగ్నల్ను గరిష్టీకరించడానికి మోడల్ బోధించబడుతుంది.
ఇది మోడల్ ఉద్యోగాన్ని ఎంత సమర్థవంతంగా సాధిస్తుందో సూచించే స్కోర్. మోడల్ ప్రత్యుత్తరాలను రేట్ చేసే లేదా అంచనా వేసే వ్యక్తుల నుండి ఇన్పుట్ ఆధారంగా రివార్డ్ సిగ్నల్ ఉంటుంది.
మానవ వినియోగదారులు ఇష్టపడే అధిక-నాణ్యత ప్రత్యుత్తరాలను ఉత్పత్తి చేసే చాట్బాట్ను అభివృద్ధి చేయడం రివార్డ్ లెర్నింగ్ లక్ష్యం. దీన్ని చేయడానికి, మెషీన్ లెర్నింగ్ టెక్నిక్ అని పిలుస్తారు రీన్ఫోర్స్మెంట్ లెర్నింగ్-ఇందులో ఫీడ్బ్యాక్ నుండి నేర్చుకోవడం కూడా ఉంటుంది బహుమతుల రూపంలో - మోడల్కు శిక్షణ ఇవ్వడానికి ఉపయోగించబడుతుంది.
చాట్బాట్ వినియోగదారు విచారణలకు సమాధానమిస్తుంది, ఉదాహరణకు, టాస్క్పై దాని ప్రస్తుత అవగాహనపై ఆధారపడి, ఇది రివార్డ్ లెర్నింగ్ సమయంలో దానికి సరఫరా చేయబడుతుంది. మానవ న్యాయమూర్తుల ద్వారా ప్రత్యుత్తరాలను అంచనా వేసిన తర్వాత చాట్బాట్ ఎంత ప్రభావవంతంగా పని చేస్తుందనే దాని ఆధారంగా రివార్డ్ సిగ్నల్ ఇవ్వబడుతుంది.
ఈ రివార్డ్ సిగ్నల్ దాని సెట్టింగ్లను సవరించడానికి చాట్బాట్ ద్వారా ఉపయోగించబడుతుంది. మరియు, ఇది పని పనితీరును మెరుగుపరుస్తుంది.
రివార్డ్ లెర్నింగ్పై కొన్ని పరిమితులు
రివార్డ్ లెర్నింగ్లో ఉన్న లోపం ఏమిటంటే, చాట్బాట్ ప్రత్యుత్తరాలపై ఫీడ్బ్యాక్ కొంత సమయం వరకు రాకపోవచ్చు, ఎందుకంటే రివార్డ్ సిగ్నల్ చాలా తక్కువగా మరియు ఆలస్యం కావచ్చు. ఫలితంగా, చాట్బాట్కు విజయవంతంగా శిక్షణ ఇవ్వడం సవాలుగా ఉండవచ్చు, ఎందుకంటే ఇది చాలా కాలం వరకు నిర్దిష్ట ప్రత్యుత్తరాలపై అభిప్రాయాన్ని స్వీకరించకపోవచ్చు.
మరొక సమస్య ఏమిటంటే, మానవ న్యాయమూర్తులు విజయవంతమైన ప్రతిస్పందనకు సంబంధించిన విభిన్న అభిప్రాయాలను లేదా వివరణలను కలిగి ఉండవచ్చు, ఇది రివార్డ్ సిగ్నల్లో పక్షపాతానికి దారితీయవచ్చు. దీన్ని తగ్గించడానికి, మరింత ఆధారపడదగిన రివార్డ్ సిగ్నల్ను అందించడానికి అనేక మంది న్యాయమూర్తులచే ఇది తరచుగా ఉపయోగించబడుతుంది.
భవిష్యత్తు ఏమి చేస్తుంది?
ChatGPT పనితీరును మరింత మెరుగుపరచడానికి అనేక సంభావ్య భవిష్యత్ దశలు ఉన్నాయి.
మోడల్ యొక్క గ్రహణశక్తిని పెంచడానికి, మరిన్ని శిక్షణ డేటాసెట్లు మరియు డేటా సోర్స్లను చేర్చడం అనేది ఒక సంభావ్య భవిష్యత్తు మార్గం. పాఠ్యేతర ఇన్పుట్లను అర్థం చేసుకోవడానికి మరియు పరిగణనలోకి తీసుకునే మోడల్ సామర్థ్యాన్ని మెరుగుపరచడం కూడా సాధ్యమే.
ఉదాహరణకు, భాషా నమూనాలు విజువల్స్ లేదా శబ్దాలను అర్థం చేసుకోగలవు.
నిర్దిష్ట శిక్షణా పద్ధతులను చేర్చడం ద్వారా కొన్ని పనుల కోసం ChatGPTని కూడా మెరుగుపరచవచ్చు. ఉదాహరణకు, ఇది నిర్వహించగలదు సెంటిమెంట్ విశ్లేషణ లేదా సహజ భాషా ఉత్పత్తి. ముగింపులో, ChatGPT మరియు సంబంధిత భాషా నమూనాలు ముందుకు సాగడానికి గొప్ప వాగ్దానాన్ని చూపుతాయి.
సమాధానం ఇవ్వూ