ChatGPT. Полное руководство - стр. 3

1.3.2 Концепция языковых моделей и предсказания следующего токена

ChatGPT работает как автореляционная языковая модель, основная задача которой – предсказать следующий токен (слово или часть слова) на основе предыдущего контекста. Этот процесс можно представить как попытку модели завершить предложение наиболее вероятным образом.

Для этого модель использует статистические закономерности, выявленные в процессе обучения на огромном корпусе текстов. При генерации каждого нового токена модель учитывает весь предыдущий контекст, что позволяет создавать связные и осмысленные тексты.

1.3.3 Процесс обучения на больших объемах данных

Обучение ChatGPT происходит на массивных объемах текстовых данных, включающих книги, статьи, веб-страницы и другие источники. Этот процесс называется предварительным обучением (pre-training) и позволяет модели усвоить общие закономерности языка и накопить широкие знания о мире.

Важно отметить, что процесс обучения не подразумевает простого запоминания текстов. Вместо этого модель учится понимать структуру языка, семантические связи и контекстуальные зависимости.

1.3.4 Механизм внимания и его роль в понимании контекста

Механизм внимания – ключевой элемент архитектуры трансформера и, соответственно, ChatGPT. Он позволяет модели фокусироваться на различных частях входных данных при генерации каждого нового токена.

Благодаря механизму внимания, ChatGPT способен: – Учитывать долгосрочный контекст беседы – Понимать сложные семантические связи – Адаптироваться к изменениям темы разговора

Это значительно улучшает качество генерируемых ответов и позволяет вести более естественный диалог.

1.3.5 Fine-tuning и инструктивное обучение

После предварительного обучения модель проходит процесс тонкой настройки (fine-tuning) для адаптации к конкретным задачам. В случае с ChatGPT это включает оптимизацию для ведения диалога и соблюдения определенных этических норм.

Важным этапом является инструктивное обучение, при котором модель обучается следовать конкретным инструкциям и форматам ответов. Это позволяет сделать взаимодействие с ChatGPT более предсказуемым и полезным для пользователей.

1.4 Сравнение с другими языковыми моделями

1.4.1 ChatGPT vs. традиционные чат-боты

В отличие от традиционных чат-ботов, которые часто работают по заранее заданным сценариям или используют простые алгоритмы поиска ответов, ChatGPT генерирует ответы “на лету”, учитывая весь контекст разговора. Это позволяет вести более гибкий и естественный диалог, адаптируясь к неожиданным поворотам беседы.