Följande artikel hjälper dig: Vad är ChatGPT (Allt du behöver veta)
Vill du veta vad ChatGPT är och hur det fungerar?
ChatGPT är en konversations-AI-modell utvecklad av OpenAI som kan generera mänskliga svar på naturliga språkfrågor.
Modellen är en Large Language Model (LLM) som använder transformatorarkitekturen för att bearbeta indata och generera utdatasekvenser.
I den här artikeln kommer vi att berätta vad ChatGPT är och hur det fungerar. Så, utan att slösa någon tid, låt oss börja.
Vad är ChatGPT?
OpenAI, en ledande forskningsorganisation som fokuserar på att utveckla banbrytande tekniker för artificiell intelligens (AI), skapade ChatGPT, som är en storskalig språkmodell.
Med hjälp av banbrytande djupinlärningstekniker tränades modellen på en enorm mängd text från internet och andra platser. Detta hjälpte det att lära sig mönstren och strukturen i mänskligt språk.
En grupp forskare och ingenjörer på OpenAI, inklusive Sam Altman, Greg Brockman, Ilya Sutskever, Wojciech Zaremba och andra, satte ihop ChatGPT-modellen.
Modellen gjordes som en del av OpenAI:s större mål att göra AI-system som är säkra och hjälpsamma och kan hjälpa till att lösa några av världens största problem.
Den första versionen av ChatGPT kom ut i juni 2018. Den hette GPT-1. Flera andra versioner kom efter det, som GPT-2 och GPT-3, som är mer avancerade och kraftfulla. Med mer än 175 miljarder parametrar är GPT-3, som kom ut i juni 2020, en av de största och mest kraftfulla språkmodellerna som används idag.
Under de senaste tio åren har framsteg inom djupinlärning och naturlig språkbehandling (NLP) gjort det möjligt för ChatGPT att göras.
Forskare har kunnat träna storskaliga språkmodeller på enorma mängder data tack vare dessa teknologier. Detta har lett till stora framsteg inom AI-området.
ChatGPT kan användas för många olika saker, som att förstå naturligt språk, översätta språk, skapa chatbots och skapa innehåll.
Det kan också användas för att göra text som låter som om den är skriven av en person.
Detta inkluderar nyhetsartiklar, berättelser och dikter. Dess förmåga att förstå och skapa språk som låter som mänskligt tal kan förändra många branscher och göra det lättare för oss att använda datorer och andra digitala enheter.
Innan vi går vidare till hur ChatGPT fungerar, låt oss först förstå LLM:s och Transformers.
Stora språkmodeller
Large Language Models (LLM) är maskininlärningsmodeller som används i Natural Language Processing som kan sluta sig till relationer mellan ord i en stor datamängd.
LLM:er har vunnit popularitet under de senaste åren på grund av framsteg inom beräkningskraft, som möjliggör större indatauppsättningar och parameterutrymmen. Den mest grundläggande formen av utbildning för LLMs innebär att förutsäga ett ord i en sekvens av ord.
Det finns två vanliga tekniker för detta:
- Nästa token-förutsägelse
- Maskerad språkmodellering
Förutsägelse av nästa token innebär att förutsäga nästa ord i en sekvens givet sammanhanget för de föregående orden.
Maskerad språkmodellering innebär att maskera ett ord i en sekvens och förutsäga vad det maskerade ordet är baserat på de andra ordens sammanhang.
Dessa tekniker används vanligtvis genom en Long-Short-Term-Memory (LSTM)-modell.
Men LSTM har begränsningar.
De behandlar indata individuellt och sekventiellt. Modellen kan inte värdera några av de omgivande orden mer än andra. Som svar på dessa frågor introducerades transformatorarkitekturen.
Transformatorer och självuppmärksamhet
Transformatorer är en typ av neural nätverksarkitektur som kan behandla all indata samtidigt.
Modellen använder sig av en självuppmärksamhetsmekanism för att ge olika delar av indatadata varierande vikt i förhållande till valfri position i språksekvensen.
Självuppmärksamhet möjliggör bearbetning av betydligt större datamängder och möjliggör mer komplexa relationer mellan ord.
Generative Pre-Training Transformer (GPT)-modeller använder transformatorarkitekturen och har en kodare för att bearbeta ingångssekvensen och en avkodare för att generera utmatningssekvensen.
Både kodaren och avkodaren har en självuppmärksamhetsmekanism med flera huvuden som gör det möjligt för modellen att differentiellt vikta delar av sekvensen för att härleda mening och sammanhang.
Självuppmärksamhetsmekanismen fungerar genom att omvandla tokens (textbitar) till vektorer som representerar vikten av token i inmatningssekvensen.
Multi-head uppmärksamhetsmekanismen som används av GPT itererar självuppmärksamhetsmekanismen flera gånger, varje gång genererar en ny linjär projektion av fråge-, nyckel- och värdevektorerna.
Detta gör det möjligt för modellen att förstå delbetydelser och mer komplexa samband inom indata.
Hur ChatGPT fungerar (förklarat)
För att förstå hur ChatGPT fungerar måste vi bryta ner processen steg för steg.
Steg 1: Träningsdata
ChatGPT tränas på en enorm mängd textdata, såsom böcker, artiklar och webbsidor. Denna träningsdata används för att lära modellen hur man förstår och genererar mänskliga svar på ett brett spektrum av input.
Steg 2: Förbearbetning
Innan träningsdata kan matas in i modellen måste den förbehandlas för att säkerställa att den är i ett format som modellen kan förstå.
Detta involverar uppgifter som tokenisering, där varje ord i texten bryts ner i en separat “token”, och kodning, där varje token representeras som ett numeriskt värde som modellen kan arbeta med.
Steg 3: Utbildning
När data har förbehandlats kan den matas in i modellen för träning. Under träningen justerar modellen sina interna parametrar för att bättre passa mönstren och strukturen för textdata som den matas in.
Detta görs genom en process som kallas backpropagation, där modellen lär sig av sina misstag och gör stegvisa förbättringar över tiden.
Steg 4: Slutledning
Efter att modellen har tränats kan den användas för slutledning, vilket är processen att generera svar på naturligt språkinmatning.
När en användare skriver in text i ChatGPT använder modellen sina interna parametrar för att generera ett svar som den tror mest sannolikt är mänskligt.
Steg 5: Utvärdering
För att säkerställa att svaren som genereras av ChatGPT är av hög kvalitet, utvärderas modellen regelbundet med hjälp av olika mätvärden och tester.
Detta hjälper till att identifiera områden där modellen kan göra misstag eller kämpar för att generera korrekta svar, som sedan kan användas för att förbättra modellens prestanda över tid.
Tja, ovanstående förklaring är bara en mycket enklare. Låt oss nu dyka djupt in i ChatGPT:s bakgrundsbearbetning och hur den genererar data som vi alla ser på front-end.
Hur genererar ChatGPT svar?
GPT-modellen har redan tränats på en stor samling textdata, som Wikipedia, böcker och webbsidor.
Under förträningsfasen lär sig modellen att förutsäga nästa ord i en mening utifrån de ord som kom före det.
Detta kallas modellspråk. GPT-modellen lär sig att förstå de statistiska mönstren och subtiliteterna i mänskligt språk genom att tränas på en enorm mängd data.
När modellen väl har förtränats kan den finjusteras för en specifik uppgift, som en chatbotkonversation. I processen med finjustering tränas modellen på en mindre uppsättning konversationer som är relevanta för chatbotens domän.
Under finjusteringsprocessen ändras modellens parametrar för att få chatboten att producera text som är mer relevant för dess domän.
GPT-modellen används för att skapa en chatbot, som har två huvudsteg:
1. Ingångsbearbetning
Användarens input bearbetas av chatboten för att extrahera syftet med användarens meddelande. Avsikten representerar användarens önskade handling eller information.
Inmatningsbearbetningssteget innefattar typiskt tokenisering av användarens meddelande till en sekvens av ord, avbildning av orden till deras motsvarande vektorer, och överföring av vektorerna genom ett neuralt nätverk för att förutsäga avsikten.
2. Generering av svar
När avsikten har identifierats genererar GPT-modellen ett svar baserat på avsikten och konversationens kontext.
Steget för att generera svar innebär att man använder GPT-modellen för att generera en sekvens av ord som följer konversationens kontext och är relevanta för användarens avsikt. Svarsgenereringssteget involverar typiskt sampling från GPT-modellens sannolikhetsfördelning över nästa ord givet de föregående orden.
När avsikten är känd kommer GPT-modellen med ett svar baserat på avsikten och resten av samtalet.
I steget att göra ett svar används GPT-modellen för att komma fram till en rad ord som är vettiga i konversationskontexten och som är relevanta för vad användaren vill ha.
I de flesta fall innebär svarsgenereringssteget att man tar ett urval från GPT-modellens sannolikhetsfördelning för nästa ord baserat på de ord som redan har sagts.
GPT-modellen skapar text ett ord i taget baserat på orden som kom före den. Modellens utdata omvandlas till en sannolikhetsfördelning över vokabulären med hjälp av en softmax-funktion. Nästa ord väljs utifrån sannolikhetsfördelningen, som sedan matas tillbaka till modellen som input.
GPT-modellen är gjord för att göra text som är vettig och använder korrekt grammatik. Men modellen är inte perfekt och ger ibland svar som inte är vettiga eller är utanför ämnet.
För att hantera detta kan chatbotutvecklare göra saker som att filtrera bort olämpliga svar, använda feedback från användare för att göra modellen bättre eller använda regelbaserad logik för att styra modellens utdata.
ChatGPT: Lär dig av mänsklig feedback
ChatGPT är en spinoff av InstructGPT, som introducerade ett nytt tillvägagångssätt för att införliva mänsklig feedback i utbildningsprocessen.
Tekniken kallas Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF). RLHF gör det möjligt för modellen att lära av mänsklig feedback i realtid, vilket förbättrar modellens förmåga att anpassa sig till användarnas avsikter och producera användbara och korrekta svar.
RLHF fungerar genom att presentera användarens input och modellens svar för en mänsklig operatör som kan ge feedback på kvaliteten på svaret.
Feedbacken används sedan för att uppdatera modellens parametrar, vilket förbättrar modellens förmåga att generera korrekta svar i framtiden.
ChatGPT innehåller också ytterligare innovationer, såsom en dialoghanterare som säkerställer överensstämmelse mellan svar och en sentimentklassificerare som filtrerar bort giftigt eller stötande innehåll.
Dessa innovationer gör ChatGPT till en av de mest avancerade konversations-AI-modellerna som finns tillgängliga idag.
Vad kan ChatGPT göra?
Som vid det här laget kanske du har fått en uppfattning om hur ChatGPT faktiskt fungerar. Den enda fråga som ställs ofta är vad ChatGPT kan?
Så här är en lista över allt som ChatGPT kan göra:
- Textgenerering: ChatGPT kan generera människoliknande text genom att förutsäga det mest troliga nästa ord eller mening baserat på den inmatade texten. Detta är särskilt användbart i applikationer som chatbots, innehållsgenerering och sammanfattning.
- Språköversättning: ChatGPT kan översätta text från ett språk till ett annat genom att generera en sekvens av ord på målspråket som bäst förmedlar betydelsen av inmatningstexten. Detta används ofta i onlineöversättningstjänster.
- Sentimentanalys: ChatGPT kan analysera känslan av en text och avgöra om den uttrycker positiv, negativ eller neutral känsla. Detta är användbart i applikationer som övervakning av sociala medier och analys av kundfeedback.
- Fråga svar: ChatGPT kan svara på frågor som ställs på naturligt språk genom att generera ett svar baserat på dess kunskap om ämnet. Detta är särskilt användbart i applikationer som virtuella assistenter och sökmotorer.
- Textklassificering: ChatGPT kan klassificera text i fördefinierade kategorier baserat på dess innehåll. Detta är användbart i applikationer som skräppostfiltrering, nyhetskategorisering och sentimentanalys.
- Namngiven enhetsidentifiering: ChatGPT kan identifiera och klassificera namngivna enheter (som personer, organisationer och platser) i ett stycke text. Detta är användbart i applikationer som informationsextraktion och entitetslänkning.
- Chatbotutveckling: ChatGPT kan användas för att utveckla chatbots som kan delta i naturliga språkkonversationer med användare. Detta är särskilt användbart i kundtjänst- och supportapplikationer.
- Textsammanfattning: ChatGPT kan sammanfatta långa textstycken genom att generera en kortare version som fångar huvudpunkterna. Detta är användbart i applikationer som sammanfattning av nyhetsartiklar och sammanfattning av dokument.
Det finns fler coola saker som du kan göra på ChatGPT som att koda, fixa buggar, skriva dikter eller låtar och till och med skriva uppsatser eller böcker, det också i vilken stil du vill. Men för att berätta för ChatGPT vad du vill att den ska göra för dig, måste du veta om uppmaningar.
Låt oss diskutera vad som är uppmaningar i ChatGPT och varför är de viktiga.
Vad är uppmaningar i ChatGPT?
ChatGPT-uppmaningar är avgörande för att generera användbara och relevanta resultat från språkmodellen. En prompt är ett uttalande eller en fråga som ges till ChatGPT, som modellen sedan använder för att generera ett svar.
Vikten av snabb ingenjörskonst ligger i att skapa uppmaningar som är specifika, tydliga och otvetydiga så att ChatGPT kan producera korrekta och relevanta utdata.
Snabb ingenjörskonst innebär att designa, skapa och utvärdera uppmaningar för konversationsbaserade AI-modeller.
Huvudmålet med prompt engineering är att skapa högkvalitativa, informativa och engagerande uppmaningar som kan framkalla relevanta och korrekta svar från ChatGPT.
Utformningen av en prompt är avgörande för att styra modellen mot den önskade utgången.
Uppmaningen bör vara noggrant konstruerad för att tillhandahålla den nödvändiga informationen som ChatGPT behöver för att generera ett korrekt och relevant svar. Det är viktigt att förstå hur ChatGPT är utbildad för att skapa en välarbetad prompt.
Modellen tränas med hjälp av nollskott, ett skottoch fåskott lärande, vilket gör det möjligt för den att känna igen och klassificera nya objekt eller koncept med begränsade eller inga träningsexempel.
Zero-shot-inlärning hänvisar till ChatGPT:s förmåga att känna igen och klassificera nya objekt eller begrepp som den aldrig har sett förut, beroende på dess förståelse av relaterade begrepp.
Till exempel kan en noll-shot-inlärningsmodell som tränas på olika hundraser kunna klassificera en ny ras som den aldrig har sett förut baserat på dess förståelse av hundrasernas egenskaper.
One-shot learning, å andra sidan, syftar på ChatGPT:s förmåga att känna igen och klassificera nya objekt eller koncept med endast ett träningsexempel.
Till exempel kan en engångsmodell för inlärning tränas för att identifiera en individs ansikte baserat på en enda bild.
Få-shot-inlärning hänvisar till ChatGPT:s förmåga att känna igen och klassificera nya objekt eller koncept med ett litet antal träningsexempel.
Till exempel kan en inlärningsmodell med få skott tränas för att identifiera olika typer av frukter med endast ett fåtal träningsexempel av varje typ.
En av fördelarna med prompt engineering är att det gör det möjligt för oss att ändra ChatGPT:s svar.
Till exempel, om ChatGPT genererar ett dumt svar, kan vi modifiera prompten för att ge en mer informativ fråga eller uttalande för att vägleda modellen mot den önskade utgången.
Snabbteknik låter oss också träna ChatGPT att svara på specifika frågor eller uppmaningar. Vi kan till exempel använda engångs- eller få-stegs-inlärning för att ge exempel på det resultat vi vill ha i prompten. Detta hjälper ChatGPT att generera mer exakta och relevanta svar.
Nu vet du vad ChatGPT är!
ChatGPT är ett kraftfullt verktyg som kan hjälpa till med ett brett utbud av uppgifter, från att svara på frågor till att skapa text.
Men för att få bästa resultat är det viktigt att förstå hur modellen fungerar och hur man använder uppmaningar effektivt. Snabb teknik, inklusive noll-, one-shot och få-shot-inlärning, kan bidra till att förbättra kvaliteten på svaren och säkerställa att modellen fungerar som avsett.
Även om ChatGPT bara är en aspekt av artificiell intelligens, representerar det en spännande utveckling inom naturlig språkbehandling, och som sådan kan förståelsen av hur det fungerar vara en värdefull färdighet för alla som är intresserade av AI och dess applikationer.
Om du vill lära dig mer om uppmaningar kan du kolla in några av de bästa resurserna på vår webbplats: