Sztuczna Inteligencja (AI) ChatGPT - część 2
| Pozostałe • NowościSztuczna Inteligencja (AI) ChatGPT - część 2
Wprowadzenie
W naszej poprzedniej publikacji odbyliśmy podróż przez urzekającą krainę sztucznej inteligencji (AI), odkrywając jej rodzaje, śledząc jej historię i podkreślając jej głęboki wpływ na nasz współczesny świat. Odkryliśmy, że sztuczna inteligencja to nie tylko futurystyczna koncepcja, ale namacalna technologia głęboko wpleciona w tkankę naszego codziennego życia.
Teraz nadszedł czas, aby zagłębić się w konkretną gałąź sztucznej inteligencji, która rewolucjonizuje interakcję człowiek-maszyna - przetwarzanie języka naturalnego, uosabiane przez przełomowe modele językowe Generative Pretrained Transformer (GPT) opracowane przez OpenAI.
W tym artykule przejdziemy przez ewolucję modeli GPT, począwszy od ich powstania, a skończywszy na najnowszych iteracjach. Odkryjemy wewnętrzne działanie tych modeli językowych, omówimy ich szeroko zakrojone implikacje i porównamy przełomowy model GPT-3 z jego bardziej zaawansowanym następcą, GPT-4. Ponadto zbadamy wyzwania stojące przed tymi skokami technologicznymi i kwestie etyczne, które wysuwają się na pierwszy plan.
Tak więc, niezależnie od tego, czy jesteś zaintrygowany połączeniem lingwistyki i sztucznej inteligencji, zafascynowany ideą konwersacji z maszynami, czy po prostu chcesz zrozumieć technologię stojącą za asystentem e-mail opartym na sztucznej inteligencji, ten artykuł może Cię oświecić i zaangażować. Kontynuujmy naszą eksplorację stale rozwijającego się świata sztucznej inteligencji.
Wprowadzenie do modeli językowych i ChatGPT
Wyjaśnienie tego, czym są modele językowe
Modele językowe są filarem przetwarzania języka naturalnego (z ang. Natural Language Processing, NLP), poddziedziny sztucznej inteligencji, która koncentruje się na interakcji między komputerami a ludzkim językiem. Zasadniczo modele językowe uczą się przewidywać stopień prawdopodobieństwa występowania danego słowa, biorąc pod uwagę poprzednie słowa użyte w tekście. Jest on szkolony na dużych ilościach danych tekstowych, ucząc się złożoności języka, w tym gramatyki, składni, a nawet niektórych informacji kontekstowych, umożliwiając generowanie tekstu podobnego do ludzkiego.
Wprowadzenie do ChatGPT we wspomnianym zakresie
ChatGPT jest specyficzną odmianą modelu językowego opracowanego przez OpenAI. Wykorzystuje on wariant architektury opartej na transformatorze (znanej jako GPT lub Generative Pretrained Transformer) do generowania tekstu podobnego do ludzkiego. ChatGPT zaprojektowano do interakcji z ludźmi w sposób konwersacyjny, a jego różne wersje znalazły zastosowanie w wielu aplikacjach, od redagowania e-maili po udzielanie porad z zakresu różnych dziedzin, a nawet pisanie poezji.
Krótkie tło historyczne serii GPT
Seria GPT rozpoczęła od wersji GPT-1, wprowadzonej przez OpenAI w 2018 roku. Był to prosty model językowy oparty na transformatorach, który wykazał się obiecującymi wynikami w wielu różnorodnych zastosowaniach NLP. Jego następca, GPT-2, był znacznie większy i zademonstrował, w jaki sposób skalowanie modeli językowych może prowadzić do poprawy wydajności. OpenAI uznało GPT-2 za "zbyt niebezpieczny" do pełnej publikacji ze względu na obawy dotyczące potencjalnego niewłaściwego użycia. GPT-3, wydany w czerwcu 2020 r., stanowił kolejny skok w wielkości i możliwościach modeli językowych. W chwili pisania tego artykułu najnowszą wersją jest GPT-4, którą omówimy bardziej szczegółowo w nadchodzących sekcjach.
Źródło: https://tiw-anilk.medium.com/chatgpt-explained-cfca97bc5130
Jak działa ChatGPT?
Dogłębny opis architektury transformatora, skupiający się na tym, jak wykorzystują ją modele GPT.
Sercem ChatGPT jest architektura transformatora. Transformator to model głębokiego uczenia, który wykorzystuje mechanizm zwany uwagą (z ang. attention), rozumiejąc kontekst danego słowa w oparciu o wszystkie inne słowa w zdaniu, a nie tylko te znajdujące się w pobliżu. ChatGPT, jako model generatywny, generuje odpowiedzi słowo po słowie. Zaczynając od początkowych danych wejściowych, oblicza prawdopodobieństwo każdego kolejnego słowa, aż wygeneruje pełną odpowiedź.
Źródło: https://daleonai.com/transformers-explained
Wyjaśnienie procesów szkolenia i doskonalenia
Proces tworzenia modelu takiego jak ChatGPT obejmuje dwa etapy: szkolenie wstępne (pre-training) i doskonalenie (fine-tuning). Wstępne szkolenie obejmuje naukę zasad języka poprzez przeczytanie sporej ilości tekstów. W tej fazie model uczy się przewidywać jakie może być następne słowo w danym zdaniu. Odbywa się to przy użyciu ogromnej ilości tekstu internetowego.
Po wstępnym treningu, bazowy model może generować kreatywny tekst, ale kontrolowanie jego wyników może być trudne. W tym miejscu pojawia się etap doskonalenia modelu.
Doskonalenie przypomina proces wyspecjalizowywania się w konkretnym zadaniu. Podczas tego procesu model jest dalej trenowany na węższym zestawie danych, generowanym przy pomocy ludzkich recenzentów, którzy podążają za konkretnymi wytycznymi dostarczonymi przez OpenAI. Proces ten pomaga zapewnić, że wyniki modelu są bardziej zbliżone do ludzkich oczekiwań w środowisku konwersacyjnym.
Źródło: https://www.ruder.io/recent-advances-lm-fine-tuning/
Omówienie ograniczeń i kwestii etycznych w modelach językowych AI
Pomimo imponujących możliwości, ChatGPT ma swoje ograniczenia. Przykładowo, czasami wpisuje niepoprawne lub bezsensowne odpowiedzi, może być wrażliwy na niewielkie zmiany w sformułowaniach danych wejściowych i nie zawsze zadaje pytania klarujące w obliczu niejednoznacznych zapytań.
Z etycznego punktu widzenia istnieją pewne obawy dotyczące niewłaściwego użycia, uprzedzenia w odpowiedziach spowodowane uprzedzeniami w danych treningowych oraz wyzwanie związane z zapewnieniem, że model szanuje wartości użytkownika. OpenAI posiada szczegółowe wytyczne dla recenzentów dotyczące procesu doskonalenia w celu złagodzenia tych kwestii przy jednoczesnym zobowiązaniu się do poprawy przejrzystości i publicznego wkładu w swoje praktyki.
Porównanie GPT-3 i GPT-4
Omówienie GPT-3 i jego możliwości
GPT-3, wydany w czerwcu 2020 roku, był znaczącym krokiem naprzód w świecie modeli językowych. Z 175 miliardami parametrów (części modelu, które uczą się na podstawie danych treningowych), przyćmił swojego poprzednika GPT-2, który liczył 1,5 miliarda parametrów. GPT-3 potrafił generować tekst imponująco podobny do tego napisanego przez człowieka, czasami wręcz od niego niemożliwy do odróżnienia. Zakres jego zastosowań rozciągał się od redagowania e-maili do pisania kodu, a nawet był zdolny do podstawowych translacji i arytmetyki.
Wprowadzenie do GPT-4, jego ulepszenia i dodatkowe funkcje
GPT-4 stanowi kolejny krok w ewolucji modeli językowych. Podczas gdy poszczególne elementy, takie jak dokładna liczba parametrów, mogą się różnić, ogólną tendencją w przejściu z GPT-3 do GPT-4 jest zwiększona skala i wydajność. Mając jeszcze więcej parametrów i będąc trenowanym na bardziej zróżnicowanych i obszernych danych, GPT-4 oferuje lepszą wydajność w rozumieniu i generowaniu tekstu. Jego możliwości rozszerzają możliwości GPT-3, potencjalnie umożliwiając bardziej zniuansowaną konwersację, lepsze zrozumienie kontekstu i lepszą wydajność w różnych językach i tematach.
Źródło: https://economictimes.indiatimes.com/tech/newsletters/tech-top-5/chatgpt-maker-openai-launches-new-model-gpt-4-apple-delays-bonuses-limits-hiring-to-cut-costs/articleshow/98665380.cms?from=mdr
Porównanie obu rozwiązań pod względem wydajności, skali i rzeczywistych zastosowań
Porównując GPT-3 i GPT-4, najbardziej znaczące zmiany dotyczą skali i wynikającego z niej wzrostu wydajności. Jak widzieliśmy w trakcie ewolucji serii GPT, zwiększenie rozmiaru modelu, przy odpowiednich i zróżnicowanych danych treningowych, generalnie prowadzi do lepszej wydajności. Przekłada się to na dokładniejsze generowanie tekstu, lepsze zrozumienie zniuansowanych podpowiedzi i ogólnie bardziej ludzką interakcję. Jeśli chodzi o rzeczywiste zastosowania, postępy w GPT-4 mogą prowadzić do bardziej realistycznych wirtualnych asystentów, dokładniejszych systemów automatycznego tłumaczenia oraz systemów sztucznej inteligencji zdolnych do rozumienia i generowania tekstu w szerszym zakresie języków i dialektów.
Źródło: https://www.thoughtspot.com/data-trends/ai/gpt-4-vs-gpt-3-5
Objaśnienie wszelkich wyzwań napotkanych podczas aktualizacji z GPT-3 do GPT-4
Przejście z GPT-3 na GPT-4 nie jest pozbawione wyzwań. Najbardziej oczywistym z nich jest kwestia obliczeniowa: szkolenie tak dużych modeli wymaga znacznych zasobów. Istnieje również wyzwanie związane z danymi: zapewnienie zróżnicowanego, obszernego i bezstronnego zbioru danych do szkolenia nie jest trywialnym zadaniem. Co więcej, wraz ze wzrostem rozmiaru i możliwości tych modeli, stają się one trudniejsze do kontrolowania, co prowadzi do potencjalnych zagrożeń. Wreszcie, im większy i bardziej złożony model, tym trudniej jest zinterpretować, dlaczego podejmuje określone decyzje, co jest kluczową kwestią w dążeniu do przejrzystej i zrozumiałej sztucznej inteligencji.
Podsumowanie
Podczas naszej wędrówki w tym artykule zbadaliśmy fascynujący świat modeli językowych GPT i innych popularnych modeli sztucznej inteligencji, takich jak BERT i BARD. Prześledziliśmy ich ewolucję, zrozumieliśmy ich działanie i przeanalizowaliśmy ich wieloaspektowe możliwości, uwzględniając sposób, w jaki przyjęły je główne platformy, takie jak Bing.
Porównaliśmy GPT-3 i GPT-4, badając skoki technologiczne i wyzwania napotkane w tym procesie. Ponadto omówiliśmy proces przejścia algorytmu wyszukiwania Bing na GPT-4, podkreślając moc i zdolność adaptacji tych modeli.
Wspomniane modele językowe, stanowiące szerszy aspekt sztucznej inteligencji, wpływają na naszą interakcję z maszynami i platformami cyfrowymi, stawiając nas przed głębokimi kwestiami etycznymi i społecznymi. Jest to świadectwo wpływu i zasięgu sztucznej inteligencji w naszym życiu, a także ekscytujące zerknięcie w przyszłość.
Ale na tym nie kończy się nasza eksploracja. W naszym następnym artykule zagłębimy się w świat GPT, badając, w jaki sposób te modele językowe mogą zostać jeszcze bardziej wzbogacone za pomocą wtyczek. Zbadamy, czym są te wtyczki, jak współdziałają z modelami GPT i jaki jest ich potencjał w kształtowaniu przyszłych doświadczeń związanych ze sztuczną inteligencją. Jeśli jesteś ciekawy, jak możemy rozszerzyć możliwości tych już imponujących modeli językowych, koniecznie przeczytaj nasz następny artykuł.
Powiązane strony: