Объяснение архитектуры работы chatGPT и возможное его логическое и образное мышление , метрики ее оценки

Архитектура работы ChatGPT - это основные принципы и компоненты, используемые для создания системы чат-бота на базе GPT-3 или более поздних версий, принадлежащих семейству моделей InstructGPT. Для обучения модели из семейства InstructGPT используется подход обучения с подкреплением Reinforcement Learning with Human Feedback (RLHF), Эти системы строятся на базе глубокого обучения и нейронных сетей. GPT (Generative Pre-trained Transformer) и подобные модели основываются на машинном обучении и глубоком обучении и, следовательно, они не обладают логическим мышлением, как человек. Они не способны к абстрактному или интуитивному мышлению, их действия ограничиваются статистической обработкой текста на основе шаблонов, обученных на больших объемах текстовых данных.

Процесс, как GPT решает задачи и генерирует текстовые ответы, можно описать следующим образом:

1. Модель глубокого обучения: Основой ChatGPT является модель глубокого обучения, такая как GPT (Generative Pre-trained Transformer) или его более новые версии, такие как GPT-2 или GPT-3. Эти модели - это глубокие нейронные сети, обученные на больших объемах текстовых данных.

2. Входные данные: Когда GPT получает входные данные (например, вопрос пользователя), он анализирует текст, чтобы понять его структуру и контекст.

3. Пре-тренировка: Модели GPT обучаются на огромных корпусах текста, чтобы понять структуру языка и изучить связи между словами и фразами. Этот этап называется пре-тренировкой. . В ходе этой пре-тренировки модель учится предсказывать следующее слово в тексте на основе контекста. Она формирует статистическую модель языка, которая понимает, какие слова и фразы часто встречаются вместе.

4. Мелкая настройка (fine-tuning): После пре-тренировки модель может быть мелко настроена на конкретную задачу или домен, чтобы сделать ее более полезной. Например, если вы хотите создать медицинского чат-бота, модель может быть настроена на медицинский контекст.

5. Автономность: ChatGPT способен генерировать текст на основе ввода пользователя без необходимости жесткого программирования. Это делает его автономным и способным обрабатывать разнообразные запросы.

6. Обработка естественного языка (NLP): ChatGPT включает в себя компоненты для обработки естественного языка, такие как сегментация предложений, анализ частей речи, определение именованных сущностей и другие, чтобы понимать запросы пользователя и создавать соответствующие ответы.

7. Взаимодействие с пользователем: ChatGPT обычно взаимодействует с пользователем через текстовый интерфейс. Он принимает ввод от пользователя и генерирует текстовые ответы.

8. Безопасность и мониторинг: Важным компонентом архитектуры ChatGPT является обеспечение безопасности и мониторинга. Это включает в себя фильтрацию нежелательного контента и контроль над тем, что генерирует бот, чтобы избежать неприемлемых ответов.

9. Масштабируемость: ChatGPT может быть развернут на серверах или облачных платформах и масштабирован для обслуживания большого числа пользователей.

10. Постоянное обновление: Модели GPT и ChatGPT постоянно обновляются и улучшаются на основе новых данных и обратной связи пользователей.

11. Генерация ответа: На основе анализа входных данных, GPT использует свои знания, полученные в результате пре-тренировки, чтобы генерировать текстовый ответ. Этот ответ создается на основе вероятностных моделей, которые оценивают, какие слова или фразы наиболее вероятно следуют после данного контекста.

12. Статистическое решение: GPT принимает решение на основе вероятностей и статистики. Он выбирает слова и фразы для формирования ответа на основе наиболее вероятных вариантов.

13. Отсутствие логического мышления: Важно понимать, что GPT не обладает логическим мышлением или способностью к абстрактному рассуждению. Он не может размышлять или рассматривать альтернативные способы решения задачи. Он просто анализирует статистику и вероятности в текстовых данных.

Чтобы решать нестандартные задачи или выполнять логическое мышление, нужны более сложные системы, такие как экспертные системы, которые могут содержать знание и правила для логического рассуждения. GPT может быть полезен в обработке текста и генерации ответов, но его способности ограничены статистической обработкой текста.

Общая идея состоит в том, что ChatGPT - это комбинация глубокого обучения, нейронных сетей и обработки естественного языка, которая позволяет создавать ботов, способных понимать и генерировать текстовые ответы на естественном языке.

Файнтюнинг (fine-tuning) модели - это процесс настройки уже предварительно обученной модели машинного обучения для выполнения конкретной задачи или адаптации к определенному контексту. В контексте моделей глубокого обучения, таких как GPT (Generative Pre-trained Transformer), файлтюнинг подразумевает настройку параметров модели, чтобы она стала более специализированной и способной к выполнению конкретных задач.

Процесс файнтюнинга может включать в себя следующие шаги:

1. Выбор задачи: Сначала определяется конкретная задача, для которой нужно применить предварительно обученную модель. Например, это может быть задача классификации текста, генерации текста, перевода, анализа тональности и так далее.

2. Подготовка данных: Собираются и подготавливаются данные для обучения и валидации модели на выбранной задаче. Это включает в себя подготовку набора данных, разметку и разделение на обучающую и тестовую выборки.

3. Файнтюнинг параметров: Параметры модели настраиваются с использованием подготовленных данных. Обычно файлтюнинг включает в себя обучение модели на новых данных, где предварительно обученная модель "настраивается" на особенности конкретной задачи.

4. Оценка производительности: Производится оценка производительности модели на тестовой выборке, чтобы убедиться в том, что она решает поставленную задачу на приемлемом уровне качества.

Файнтюнинг позволяет максимально использовать знания и навыки, полученные предварительно обученной моделью, и адаптировать их к конкретной задаче. Это более эффективный способ решения задач, чем обучение модели "с нуля". Например, модель GPT, предварительно обученная на огромном корпусе текстовых данных, может быть файнтюнена для выполнения различных задач, таких как автоматический перевод или создание текстовых ответов в чат-ботах.

Процесс обучения модели GPT, включая данные из CommonCrawl, книжные тексты, тексты Википедии и публичные чаты, представляет собой мощную методику для обучения и приведения модели к высокому уровню компетентности в работе с текстом. Важной особенностью этого обучения является разнообразие данных и их масштаб. Обучение модели на 45 терабайта текстовых данных из разных источников, включая книги, веб-сайты, блоги и Википедию, представляет собой внушительный объем данных. Это обеспечивает модели богатый опыт в работе с разнообразными текстами и помогает ей понимать контекст и связи между словами и фразами.

Давайте подчеркнем несколько ключевых моментов:

1. Авторегрессионное обучение: Модель обучалась на основе авторегрессионного метода, что позволяет модели генерировать текст, учитывая контекст предыдущих токенов. Этот метод помогает модели понимать структуру и логику языка.

2. Данные из разных источников: Включение данных из разных источников, таких как CommonCrawl, Википедия, книжные тексты и публичные чаты, обогатило базу знаний модели. Это позволяет ей иметь широкий спектр информации, что полезно для разных задач.

3. Многоязыковая способность: Опция использования неотфильтрованных данных позволяет модели обучаться на разных языках. Это делает ее многоязыковой и способной к работе с разнообразными языками и языковыми контекстами.

4. Масштаб обучения: Модель обучалась на огромном объеме данных (300 миллиардов токенов). Это позволило ей изучить богатство текстовых данных и контекстов.

С учетом всех этих факторов модель GPT представляет собой мощный инструмент для генерации текста и выполнения различных задач обработки естественного языка на разных языках и в разных контекстах.

Почему не обладает логикой chatgpt?

GPT, как и другие модели на основе искусственного интеллекта, обладает частичной логикой, но она имеет ограничения и не сравнима с логикой человека. Вот несколько причин, почему модели GPT могут показать некоторые ограничения в логическом мышлении:

1. Ограниченный объем знаний: GPT обучен на текстах, доступных на момент окончания обучения. Он не имеет актуальных знаний и не может обновлять свою базу данных. Это ограничивает его способность анализа актуальных событий или обсуждение тем, появившихся после этой даты.

2. Статистическая обработка: GPT работает на основе статистических моделей, которые анализируют семантические и синтаксические закономерности в тексте. Он не понимает текст в том смысле, как это делает человек. Его ответы основаны на вероятностях и сопоставлении с предыдущими текстами.

3. Отсутствие понимания: не обладает собственным пониманием или сознанием. Его ответы генерируются на основе шаблонов и данных, которые он усвоил в процессе обучения.

4. Проблемы с противоречиями: иногда может давать противоречивые ответы, потому что он не обладает способностью логически разрешать конфликты в информации или мнениях, которые он получает.

5. зависимости ответов от дообучения:процесс дообучения модели GPT с использованием человеческой обратной связи на миллионах людей (этот финальный этап «дообучения на живых людях» занимает не более 1%.). Этот этап дообучения на живых людях играл важную роль в улучшении способности модели генерировать более человекоподобные и качественные ответы, но в результате получатся статические шаблонные ответы или ход мыслей, а не генерация новых. Однако, Fine-tuning: Процесс дообучения на основе обратной связи помогает настроить модель таким образом, чтобы она лучше соответствовала ожиданиям пользователей. Это делает модель более полезной и понятной.

Несмотря на эти ограничения, GPT-3.5 может быть полезным для генерации текста, ответов на вопросы и других задач обработки естественного языка. Он все равно способен выполнять множество задач, но пользователь должен использовать его с учетом его ограничений и проверять результаты на соответствие логике и знаниям.

Почему chatgpt не обладает образным мышлением , фактически он все придумывает по связке слов

GPT действительно работает на основе текстовых данных и не обладает образным мышлением или способностью создавать ментальные образы. Вместо этого он работает на основе статистической обработки текста и синтаксических шаблонов, однако часто этого достаточно чтобы генерировать ответы связанных с образным мышлением, так как обучаемыхтактах уже есть отражениепрактически всех образов в виде письменной речи.

Модель GPT генерирует текст, а не изображения или ментальные образы, потому что она обучена на текстовых данных. Она анализирует входной текст и пытается предсказать, какой текст или ответ наиболее вероятен на основе статистических закономерностей, обнаруженных в обучающих данных. Она не имеет возможности визуализировать или представлять объекты, события или сцены в пространстве, как делает человек.

Модели, способные к образному мышлению, как правило, основаны на нейронных сетях, специально обученных для обработки изображений, таких как сверточные нейронные сети (CNN), или для создания ментальных образов, таких как рекуррентные нейронные сети (RNN). Эти модели могут анализировать визуальные данные и генерировать изображения или ментальные образы.

Таким образом, если вам нужно создавать или работать с сложными образами, вам, вероятно, потребуется модель, специально разработанная для этой цели, а не GPT , который ориентирован на текстовую информацию и обработку текста или иметь в штате человека для этого.

Метрики качества ответов модели GPT

Когда разрабатывают модели, такие как GPT и его последующие версии, очень важно учитывать качество, безопасность и закрепленность (groundedness) модели. Вот что означают эти метрики:

1. Quality (Качество): Метрика качества оценивает, насколько хорошо модель способна генерировать текстовые ответы, которые являются логичными, четкими и информативными. Высокое качество означает, что модель генерирует текст, который хорошо соответствует ожиданиям пользователей и является полезным.

2. Safety (Безопасность): Эта метрика оценивает, насколько безопасными являются сгенерированные моделью ответы. Безопасность включает в себя предотвращение генерации вредного или нежелательного контента, такого как оскорбления, дискриминация, ложная информация и т. д.

3. Groundedness (Закрепленность): Метрика закрепленности оценивает, насколько хорошо модель способна генерировать ответы, которые основаны на предоставленном контексте. Закрепленные ответы означают, что модель учитывает информацию из ввода пользователя и генерирует текст, который связан с этим контекстом.

4. Groundedness (Закрепленность): Эта метрика оценивает, насколько ответы, сгенерированные моделью, коррелируют с фактами и информацией о внешнем мире, которые могут быть подтверждены надежными источниками. Важно, чтобы модель генерировала ответы, которые являются фактически верными и основанными на объективной реальности. Это помогает избежать генерации ложных или вводящих в заблуждение утверждений.

5. Informativeness (Информативность): Эта метрика оценивает, насколько ответы модели содержат информацию о внешнем мире, которая может быть подтверждена известными источниками. Информативные ответы предоставляют пользователю ценные и правдивые сведения о том, что происходит в мире. Это важно для того, чтобы модель была полезной и предоставляла релевантные данные

ChatGPT и подобные модели имеют ограничения на длину контекста, с которым они могут работать. Это связано с ограничениями по памяти и вычислительным ресурсам. Как утверждается, ChatGPT имеет ограничение в 8000 токенов для контекста, что включает как ввод пользователя, так и предыдущие сообщения в диалоге.

При работе с длинными диалогами модель может столкнуться с проблемой забывания информации. Это означает, что в более длинных диалогах старые части контекста могут быть "забыты", и модель может терять информацию о более ранних этапах диалога.

Это важное ограничение, которое следует учитывать при проектировании систем на основе таких моделей. Для более длительных диалогов, где сохранение долгосрочной памяти важно, могут потребоваться дополнительные стратегии и инструменты для управления контекстом и информацией.

Вау!! 😲 Ты еще не читал? Это зря!

• бот
• LaMDA
• чат

Ответы на вопросы для самопроверки пишите в комментариях, мы проверим, или же задавайте свой вопрос по данной теме.