Языковые модели и мир будущего, или Путеводитель по ChatGPT - стр. 12

Обучение с подкреплением: В этом методе модель «награждается» или «наказывается» на основе качества ее ответов или действий, что побуждает ее улучшать свои результаты со временем.

Представьте детскую игру, где ребенок управляет радиоуправляемой машинкой, пытаясь проехать по замкнутому треку. В начале ребенок может часто выезжать за пределы трека или сталкиваться с препятствиями.

Но каждый раз, когда машинка успешно проходит круг по треку без ошибок, ребенок радуется и чувствует удовлетворение. Это радостное чувство служит «наградой».

Если же машинка выезжает за пределы трека или сталкивается с препятствием, ребенок может испытать разочарование или фрустрацию – это «наказание».

Со временем, реагируя на эти награды и наказания, ребенок улучшает свои навыки управления машинкой и делает все меньше ошибок.

В мире искусственного интеллекта это аналогично тому, как работает обучение с подкреплением.

Модель, например, играющая в компьютерную игру, получает «награду» за правильные действия и «наказание» за ошибки.

Откликаясь на эти сигналы, модель со временем улучшает свою стратегию игры.

В машинном обучении, особенно в обучении с подкреплением, «поощрения» часто называются «наградами» (rewards), а «наказания» называются «штрафами» (penalties) или «отрицательными наградами» (negative rewards).

Модель стремится максимизировать сумму полученных наград (или минимизировать сумму штрафов) в процессе своего обучения.

Языковые модели не просто «запоминают» слова, но и понимают контекст, в котором они используются. Это помогает им лучше интерпретировать запросы и генерировать более точные ответы.

Вы читаете книгу о космосе и спрашиваете друга: «Как думаешь, сколько еще планет найдут?» Ваш друг понимает, что вы говорите о космических планетах.

Но если вы читаете книгу о древней Греции и задаете тот же вопрос, ваш друг, возможно, подумает, что вы говорите о богах или мифологических персонажах.

По этому же принципу языковые модели пытаются понять контекст ваших запросов.

Если вы спросите модель: «Какой яд?», после обсуждения растений, она, вероятно, предположит, что вы говорите о ядовитых растениях.

Но если этот вопрос задан после обсуждения детективных романов, модель может думать, что речь идет о яде, используемом в преступлениях.

В этой эре цифровизации и автоматизации, умение машин учиться, адаптироваться и развиваться является ключевым.

По мере того как языковые модели становятся все более продвинутыми, их потенциал растет, и это открывает новые возможности для бизнеса и общества в целом.