Принципи Роботи ChatGPT

ChatGPT, як і інші моделі сімейства GPT, працює в кілька етапів для створення текстових відповідей. Ось спрощена розбивка того, як працює ChatGPT:

Примітка

У контексті ChatGPT, лексема виводу (токен) означає одиницю тексту, яку модель генерує як частину своєї відповіді.

Як ChatGPT визначає розподіл ймовірностей для генерації наступної лексеми виводу?

ChatGPT визначає розподіл ймовірностей для генерації наступного вихідного токену, використовуючи архітектуру нейронної мережі та попередньо навчені параметри.
Як і кожна нейронна мережа, вона навчається на певних навчальних даних, щоб надавати змістовні відповіді. Процес навчання ChatGPT складався з двох основних етапів:

1. По-перше, він пройшов фазу попереднього навчання, під час якої йому було надано великий масив тексту з Інтернету. На цьому етапі модель вивчила мовні моделі, граматику та загальні знання. Цей процес попереднього навчання забезпечив ChatGPT широке розуміння мови;
2. По-друге, була фаза точного налаштування. На цьому етапі модель уточнювалася на конкретних наборах даних, створених OpenAI. Ці набори даних включали демонстрації правильної поведінки та порівняння для ранжування різних відповідей. Доопрацювання допомогло налаштувати поведінку моделі, зробивши її більш придатною для генерування безпечних і зв'язних відповідей у розмовному контексті. Поєднання попереднього навчання і точного налаштування сприяло розширенню можливостей і поведінки ChatGPT.