ChatGPT. Полное руководство - стр. 2

1.2.2 Разработка GPT-3 и появление ChatGPT

GPT-3, представленная в 2020 году, стала настоящим прорывом в области языковых моделей. С 175 миллиардами параметров, она значительно превосходила предшественников по масштабу и возможностям. GPT-3 продемонстрировала способность к выполнению разнообразных задач без дополнительного обучения, что открыло новые горизонты в области ИИ.

ChatGPT, представленный в ноябре 2022 года, является специализированной версией GPT-3.5, оптимизированной для ведения диалога. Основное отличие заключается в использовании методов обучения с подкреплением на основе обратной связи от людей (RLHF – Reinforcement Learning from Human Feedback), что позволило значительно улучшить качество и релевантность ответов в контексте диалога.

1.2.3 Ключевые этапы эволюции и улучшения модели

Эволюция ChatGPTвключает несколько ключевых этапов:

1. Разработка базовой архитектуры GPT-3.

2. Адаптация модели для диалоговых задач.

3. Внедрение методов RLHFдля улучшения качества ответов.

4. Постоянные итерации и улучшения на основе обратной связи от пользователей.

5. Разработка механизмов безопасности и этических ограничений.

Каждый из этих этапов вносил свой вклад в повышение эффективности и полезности модели.

1.2.4 Роль OpenAI в развитии технологии

OpenAI, некоммерческая исследовательская компания, основанная в 2015 году, сыграла ключевую роль в развитии ChatGPT и связанных технологий. Миссия OpenAIзаключается в обеспечении безопасного и полезного развития искусственного интеллекта.

Компания не только разработала сами модели, но и активно участвует в обсуждении этических аспектов ИИ, способствуя открытому диалогу между исследователями, разработчиками и обществом. Подход OpenAI к поэтапному раскрытию возможностей своих моделей также демонстрирует ответственное отношение к потенциальным рискам, связанным с развитием ИИ.

1.3 Основные принципы работы

1.3.1 Архитектура трансформера

В основе ChatGPT лежит архитектура трансформера, представленная в 2017 году в статье “Attention Is All You Need”. Эта архитектура произвела революцию в области обработки последовательностей, в том числе текстов.

Ключевые особенности архитектуры трансформера:

1. Параллельная обработка входных данных, что значительно ускоряет процесс обучения и генерации.

2. Использование механизма внимания (attention) вместо рекуррентных связей.

3. Способность к обработке длинных последовательностей и удержанию долгосрочных зависимостей.

Трансформер состоит из энкодера, который обрабатывает входные данные, и декодера, генерирующего выходные последовательности. В случае с ChatGPT используется только декодерная часть, что позволяет модели эффективно генерировать текст.