ChatGPT איז אַ מערקווירדיק קינסטלעך סייכל שפּראַך מאָדעל. מיר אַלע נוצן עס צו אַרוישעלפן אונדז אין פאַרשידן טאַסקס.
האָבן איר אלץ געפרעגט ווי עס איז געווען טריינד צו פּראָדוצירן ענטפֿערס וואָס ויסקומען אַזוי מענטשלעך? אין דעם אַרטיקל, מיר וועלן ונטערזוכן די טריינינג פון ChatGPT.
מיר וועלן דערקלערן ווי עס האט יוואַלווד אין איינער פון די מערסט בוילעט שפּראַך מאָדעלס. ווען מיר ויספאָרשן די ינטריגינג וועלט פון ChatGPT, קומען מיט אויף אַ נסיעה פון ופדעקונג.
איבערבליק פון טריינינג
ChatGPT איז אַ נאַטירלעך שפּראַך פּראַסעסינג מאָדעל.
מיט ChatGPT, מיר קענען אָנטייל נעמען אין ינטעראַקטיוו דיאַלאָגז און מענטש-ווי דיסקוסיעס. עס ימפּלויז אַ צוגאַנג ענלעך צו אַז פון לערנען GPT, וואָס איז אַ קאַטינג-ברעג שפּראַך מאָדעל. עס איז דעוועלאָפּעד באַלד איידער ChatGPT.
עס ניצט אַ מער ענגיידזשינג אופֿן. דעם ינייבאַלז נאַטירלעך באַניצער ינטעראַקשאַנז. אַזוי, עס איז אַ גאנץ געצייַג פֿאַר אַ פאַרשיידנקייַט פון אַפּלאַקיישאַנז אַזאַ ווי טשאַטבאָץ און ווירטואַל אַסיסטאַנץ.
די טריינינג פּראָצעדור פון ChatGPT איז אַ מאַלטי-בינע פּראָצעס. גענעראַטיווע פּרעטראַינינג איז דער ערשטער שריט אין די טריינינג פון ChatGPT.
אין דעם פאַסע, די מאָדעל איז טריינד מיט אַ סייזאַבאַל קאָרפּוס פון טעקסט דאַטן. דערנאָך, דער מאָדעל דיסקאַווערז די סטאַטיסטיש קאָראַליישאַנז און פּאַטערנז געפֿונען אין נאַטירלעך שפּראַך. אַזוי, מיר קענען האָבן אַ גראַמאַטיקלי פּינטלעך און קאָוכיראַנט ענטפער.
דערנאָך מיר נאָכגיין אַ שריט פון סופּערווייזד פיין-טונינג. אין דעם טייל, דער מאָדעל איז טריינד אויף אַ באַזונדער אַרבעט. פֿאַר בייַשפּיל, עס קענען דורכפירן שפּראַך איבערזעצונג אָדער קשיא ענטפֿערן.
צום סוף, ChatGPT ניצט באַלוינונג לערנען פון מענטשלעך באַמערקונגען.
איצט, לאָמיר ונטערזוכן די סטעפּס.
גענעראַטיווע פּרעטריינינג
דער ערשט מדרגה פון טריינינג איז גענעראַטיווע פּרעטראַינינג. עס איז אַ פּראָסט אופֿן פֿאַר טריינינג שפּראַך מאָדעלס. צו שאַפֿן סימען סיקוואַנסיז, דער אופֿן אַפּלייז די "פאָרויסזאָגן פּאַראַדיגם פון ווייַטער שריט".
וואס מיינט עס?
יעדער סימען איז אַ יינציק וועריאַבאַלז. זיי רעפּראַזענץ אַ וואָרט אָדער אַ טייל פון אַ וואָרט. דער מאָדעל פרוווט צו באַשליסן וואָס וואָרט איז רובֿ מסתּמא צו קומען ווייַטער געגעבן די ווערטער איידער עס. עס ניצט די מאַשמאָעס פאַרשפּרייטונג איבער אַלע די טערמינען אין זייַן סיקוואַנס.
דער ציל פון שפּראַך מאָדעלס איז צו בויען טאָקען סיקוואַנסיז. די סיקוואַנסיז זאָל פאָרשטעלן די פּאַטערנז און סטראַקטשערז פון מענטש שפּראַך. דאָס איז מעגלעך דורך טריינינג מאָדעלס אויף ריזיק קוואַנטאַטיז פון טעקסט דאַטן.
דערנאָך, די דאַטן זענען געניצט צו פֿאַרשטיין ווי ווערטער ווערן פונאנדערגעטיילט אין דער שפּראַך.
בעשאַס טריינינג, די מאָדעל ענדערונגען די מאַשמאָעס פאַרשפּרייטונג פּאַראַמעטערס.
און עס פרוווט צו רעדוצירן די חילוק צווישן די דערוואַרט און פאַקטיש פאַרשפּרייטונג פון ווערטער אין אַ טעקסט. דאָס איז מעגלעך מיט די נוצן פון אַ אָנווער פֿונקציע. די אָנווער פֿונקציע קאַמפּיוץ די חילוק צווישן די דערוואַרט און פאַקטיש דיסטריביושאַנז.
נאַטירלעך שפּראַך פּראַסעסינג און קאָמפּיוטער זעאונג זענען איינער פון די געביטן ווו מיר נוצן גענעראַטיווע פּרעטראַינינג.
די אַליינמאַנט אַרויסגעבן
די אַליינמאַנט פּראָבלעם איז איינער פון די שוועריקייטן אין גענעראַטיווע פּרעטראַינינג. דאָס רעפערס צו די שוועריקייט אין וואָס ריכטן די מאַשמאָעס פאַרשפּרייטונג פון די מאָדעל צו די פאַרשפּרייטונג פון די פאַקטיש דאַטן.
אין אנדערע ווערטער, די דזשענערייטאַד ענטפֿערס פון די מאָדעל זאָל זיין מער מענטש-ווי.
דער מאָדעל קען טייל מאָל צושטעלן אומגעריכט אָדער ימפּראַפּער רעספּאָנסעס. און דאָס קען זיין געפֿירט דורך אַ פאַרשיידנקייַט פון סיבות, אַזאַ ווי טריינינג דאַטן פאָרורטייל אָדער די פעלן פון קאָנטעקסט וויסיקייַט פון די מאָדעל. די אַליינמאַנט פּראָבלעם מוזן זיין גערעדט צו פֿאַרבעסערן די קוואַליטעט פון שפּראַך מאָדעלס.
צו באַקומען דעם אַרויסגעבן, שפּראַך מאָדעלס ווי ChatGPT ימפּלויז פיין-טונינג טעקניקס.
סופּערווייזד פיין-טונינג
דער צווייטער טייל פון טשאַטגפּט טריינינג איז סופּערווייזד פיין-טונינג. מענטשנרעכט דעוועלאָפּערס אָנטייל נעמען אין דיאַלאָגס אין דעם פונט, אַקטינג ווי דער מענטש באַניצער און די טשאַטבאָט.
די טאָקס זענען רעקאָרדעד און אַגגרעגאַטעד אין אַ דאַטאַסעט. יעדער טריינינג מוסטער ינקלודז אַ באַזונדער שמועס געשיכטע מאַטשט מיט דער ווייַטער ענטפער פון די מענטש דעוועלאָפּער סערווינג ווי די "טשאַטבאָט".
דער ציל פון סופּערווייזד פיין-טונינג איז צו מאַקסאַמייז די מאַשמאָעס אַסיינד צו די סיקוואַנס פון טאָקענס אין די פארבונדן ענטפֿערן דורך די מאָדעל. דער אופֿן איז באקאנט ווי "נאָכמאַך לערנען" אָדער "אָפּפירונג קלאָונינג."
דעם וועג מאָדעל קענען לערנען צו צושטעלן מער נאַטירלעך-סאַונדינג און קאָוכיראַנט רעספּאָנסעס. עס איז רעפּליקייטינג די ענטפֿערס געגעבן דורך מענטש קאָנטראַקטאָרס.
סופּערווייזד פיין-טונינג איז ווו די שפּראַך מאָדעל קענען זיין אַדזשאַסטיד פֿאַר אַ באַזונדער אַרבעט.
לאמיר געבן א ביישפיל. רעכן מיר ווילן צו לערנען אַ טשאַטבאָט צו צושטעלן פֿילם רעקאַמאַנדיישאַנז. מיר וואָלט באַן די שפּראַך מאָדעל צו פאָרויסזאָגן פֿילם רייטינגז באזירט אויף פֿילם דיסקריפּשאַנז. און, מיר וואָלט נוצן אַ דאַטאַסעט פון פֿילם דיסקריפּשאַנז און רייטינגז.
דער אַלגערידאַם וואָלט יווענטשאַוואַלי רעכענען אויס וואָס אַספּעקץ פון אַ פֿילם קאָראַספּאַנדיד צו הויך אָדער נעבעך רייטינגז.
נאָך טריינד, מיר קען נוצן אונדזער מאָדעל צו פֿאָרשלאָגן קינאָ צו מענטשלעך יוזערז. יוזערז קענען באַשרייַבן אַ פילם וואָס זיי הנאה, און די טשאַטבאָט וואָלט נוצן די ראַפינירט שפּראַך מאָדעל צו רעקאָמענדירן מער פילמס וואָס זענען פאַרגלייַכלעך צו אים.
השגחה לימיטיישאַנז: דיסטריביושאַנאַל שיפט
סופּערווייזד פיין-טונינג איז לערנען אַ שפּראַך מאָדעל צו דורכפירן אַ ספּעסיפיעד ציל. דאָס איז מעגלעך דורך פידינג די מאָדעל אַ דאַטאַבאַסע און דעמאָלט טריינינג עס צו מאַכן פֿאָרויסזאָגן. דער סיסטעם האט, אָבער, לימאַץ באקאנט ווי "השגחה ריסטריקשאַנז."
איינער פון די ריסטריקשאַנז איז "דיסטריביושאַנאַל יבעררוק". עס רעפערס צו די מעגלעכקייט אַז די טריינינג דאַטן קען נישט אַקיעראַטלי פאַרטראַכטנ זיך די פאַקטיש-וועלט פאַרשפּרייטונג פון ינפּוץ אַז דער מאָדעל וואָלט טרעפן.
לאמיר איבערקוקן דעם ביישפיל פון פריער. אין דעם פֿילם פאָרשלאָג בייַשפּיל, די דאַטאַסעט געניצט צו באַן די מאָדעל קען נישט אַקיעראַטלי פאַרטראַכטנ זיך די פאַרשיידנקייַט פון קינאָ און באַניצער פּרעפֿערענצן אַז די טשאַטבאָט וואָלט טרעפן. די טשאַטבאָט קען נישט דורכפירן ווי געזונט ווי מיר וואָלט וועלן.
ווי אַ רעזולטאַט, עס מיץ ינפּוץ וואָס זענען אַנדערש פון די עס באמערקט בעשאַס טריינינג.
פֿאַר סופּערווייזד לערנען, ווען דער מאָדעל איז בלויז טריינד אויף אַ געגעבן גאַנג פון ינסטאַנסיז, דעם פּראָבלעם ערייזאַז.
אַדדיטיאָנאַללי, דער מאָדעל קען זיין בעסער אין די פּנים פון אַ דיסטריביושאַנאַל ענדערונג אויב ריינפאָרסמאַנט לערנען איז געניצט צו העלפֿן עס אַדאַפּט צו נייַע קאַנטעקסץ און לערנען פון זיין מיסטייקס.
באַזירט אויף פּרעפֿערענצן, באַלוינונג לערנען
באַלוינונג לערנען איז די דריט טריינינג בינע אין דעוועלאָפּינג אַ טשאַטבאָט. אין באַלוינונג לערנען, דער מאָדעל איז געלערנט צו מאַקסאַמייז אַ באַלוינונג סיגנאַל.
עס איז אַ כעזשבן וואָס ינדיקייץ ווי יפעקטיוולי דער מאָדעל איז אַקאַמפּלישינג די אַרבעט. דער באַלוינונג סיגנאַל איז באזירט אויף אַרייַנשרייַב פון מענטשן וואָס אָפּשאַצן אָדער אַססעסס די ענטפער פון די מאָדעל.
באַלוינונג לערנען יימז צו אַנטוויקלען אַ טשאַטבאָט וואָס פּראָדוצירן הויך-קוואַליטעט ריספּאַנסאַז אַז מענטש יוזערז בעסער וועלן. צו טאָן דאָס, אַ מאַשין לערנען טעכניק גערופן ריינפאָרסמאַנט לערנען - וואָס כולל לערנען פון באַמערקונגען אין די פאָרעם פון ריוואָרדז - איז געניצט צו באַן די מאָדעל.
דער טשאַטבאָט ענטפֿערן באַניצער ינקוועריז, פֿאַר בייַשפּיל, דיפּענדינג אויף זיין קראַנט אָנכאַפּן פון די אַרבעט, וואָס איז סאַפּלייד צו אים בעשאַס באַלוינונג לערנען. א באַלוינונג סיגנאַל איז דערנאָך געגעבן באזירט אויף ווי יפעקטיוולי די טשאַטבאָט פּערפאָרמז אַמאָל די ענטפֿערס זענען אַססעססעד דורך מענטשלעך ריכטער.
דעם באַלוינונג סיגנאַל איז געניצט דורך די טשאַטבאָט צו מאָדיפיצירן זייַן סעטטינגס. און, עס ימפּרוווז אַרבעט פאָרשטעלונג.
עטלעכע לימיטיישאַנז אויף באַלוינונג לערנען
א שטערונג פון באַלוינונג לערנען איז אַז די באַמערקונגען אויף די טשאַטבאָט ס ענטפֿערס קען נישט קומען פֿאַר עטלעכע מאָל זינט די באַלוינונג סיגנאַל קען זיין שיטער און דילייד. ווי אַ רעזולטאַט, עס קען זיין טשאַלאַנדזשינג צו הצלחה באַן די טשאַטבאָט ווייַל עס קען נישט באַקומען באַמערקונגען אויף ספּעציפיש ענטפֿערס ביז פיל שפּעטער.
אן אנדער אַרויסגעבן איז אַז מענטש ריכטער קען האָבן וועריד מיינונגען אָדער ינטערפּריטיישאַנז פון וואָס מאכט אַ געראָטן ענטפער, וואָס קען פירן צו פאָרורטייל אין די באַלוינונג סיגנאַל. צו פאַרמינערן דעם, עס איז אָפט געניצט דורך עטלעכע ריכטער צו צושטעלן אַ מער פאַרלאָזלעך באַלוינונג סיגנאַל.
וואָס האלט די צוקונפֿט?
עס זענען עטלעכע פּאָטענציעל צוקונפֿט סטעפּס צו פֿאַרבעסערן די פאָרשטעלונג פון ChatGPT.
צו פאַרגרעסערן די קאַמפּריכענשאַן פון די מאָדעל, איינער פּאָטענציעל צוקונפֿט מאַרשרוט איז צו אַרייַננעמען מער טריינינג דאַטאַסעץ און דאַטן קוואלן. עס איז אויך מעגלעך צו פֿאַרבעסערן די קאַפּאַציטעט פון די מאָדעל צו באַגרייַפן און נעמען אין חשבון ניט-טעקסטואַל ינפּוץ.
פֿאַר בייַשפּיל, שפּראַך מאָדעלס קענען פֿאַרשטיין וויזשוואַלז אָדער סאָונדס.
דורך ינקאָרפּערייטינג ספּעציפיש טריינינג טעקניקס ChatGPT קענען אויך זיין ימפּרוווד פֿאַר זיכער טאַסקס. פֿאַר בייַשפּיל, עס קענען דורכפירן סענטימענט אַנאַליסיס אָדער נאַטירלעך שפּראַך פּראָדוקציע. אין מסקנא, ChatGPT און פֿאַרבונדענע שפּראַך מאָדעלס ווייַזן גרויס צוזאָג פֿאַר אַדוואַנסינג.
לאָזן אַ ענטפֿערן