Sztuczna Inteligencja (AI) ChatGPT - część 2

| PozostałeNowości

Sztuczna 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.