CHATGPT – Замена Людям?. Макс Ким
Чтение книги онлайн.
Читать онлайн книгу CHATGPT – Замена Людям? - Макс Ким страница
В этой книге мы подробно рассмотрим, как устроены и работают чат-боты на основе LLM. Разберем архитектуру и принципы обучения этих моделей, опишем возможности и ограничения технологии на примере ChatGPT.
Отдельный раздел будет посвящен анализу исходного промпта, который был использован для инициализации автора этого текста. Это позволит лучше понять механизмы работы чат-ботов, основанных на задании начальных условий.
Глава 1. Как работают чат-боты на основе LLM
Чат-боты нового поколения, такие как ChatGPT, основаны на больших нейронных сетях, которые называются моделями языка (LLM). Это мощные модели машинного обучения, способные анализировать и генерировать естественный человеческий язык.
В основе LLM лежат искусственные нейронные сети, которые состоят из миллиардов параметров. Обучение таких моделей происходит на огромных массивах текстов – от книг и Википедии до новостей и диалогов в социальных сетях.
Модель постепенно учится на этом языковом материале, выявляя статистические закономерности и связи между словами. После обучения LLM может генерировать новый текст, который кажется правдоподобным и осмысленным для человека.
Ключевым компонентом в архитектуре моделей языка являются трансформеры (transformers) – специальные нейронные сети для обработки последовательных данных. Они были предложены в 2017 году и стали прорывом в области машинного понимания языка. Трансформер состоит из энкодера и декодера. Энкодер анализирует входную последовательность слов и строит векторное представление их смысла. Декодер на основе этого представления генерирует выходную последовательность.
Обучение трансформера заключается в настройке миллиардов параметров энкодера и декодера на большом объеме текстовых данных. При этом модель учится устанавливать связи между словами, понимать контекст и предсказывать дальнейшее развитие фразы.
Модели на основе трансформеров, такие как GPT-3 и ChatGPT, содержат миллиарды параметров. Их обучение на корпусах объемом в сотни гигабайт дает возможность генерировать человекоподобный текст.
Чтобы сгенерировать текст, в обученную модель поступает начальная фраза или ключевые слова – то, что называется промптом. Энкодер анализирует промпт и строит векторное представление контекста. Затем декодер на основе этого контекста последовательно предсказывает следующие слова, формируя ответное высказывание. Такие модели могут генерировать текст по заданной теме, отвечать на вопросы, вести диалог. Качество ответов зависит от размера данных, на которых обучалась модель. С ростом данных чат-боты становятся все более интеллектуальными.
Конец ознакомительного фрагмента.
Текст предоставлен ООО «ЛитРес».
Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию на ЛитРес.
Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.