Что такое ChatGPT? Разметка данных. Как работает ChatGPT? Какими функциями обладает? ChatGPT-4 - следующий шаг в искусственном интеллекте. Знакомство с “промтами”. Работа с темами.
🤖ChatGPT — это версия модели GPT (Generative Pre-trained Transformer) от OpenAI, предназначенная для чатов и диалогов. GPT, или Generative Pre-trained Transformer, это архитектура искусственных нейронных сетей, разработанная для задач обработки естественного языка, таких как перевод текста, ответы на вопросы, генерация текста и другие.
Для представления: GPT-3, одна из предыдущих версий, была обучена на 570 терабайтах текстовых данных. Это огромное количество текста.
Обучение ChatGPT производилось в несколько этапов, сейчас я Вам о них расскажу:
Предобучение: В этом этапе модель обучается предсказывать следующее слово в тексте, используя огромные наборы данных, состоящие из текстов из интернета. Это предоставляет модели общее понимание языка, структуры текста и знание разнообразных тем.
Дообучение: После этапа предобучения, модель может быть дополнительно обучена на более конкретных данных или задачах, чтобы сделать ее более специализированной. Эти данные могут включать диалоги, специфические вопросы и ответы или другие формы интерактивного общения.
Обучение с подкреплением: это метод машинного обучения, где агент (например, программа) изучает, как взаимодействовать с окружающей средой, чтобы достичь определенной цели. Вместо того чтобы просто следовать предопределенным правилам или обучаться на основе явных примеров, как в традиционных методах, агент постоянно пробует разные действия и учится на своих ошибках и успехах, получая "награду" или "штраф" в зависимости от исхода каждого действия.
Безопасность и ответственность: OpenAI также интегрирует подходы к безопасности в свои процедуры обучения. Это может включать в себя фильтрацию определенных типов контента или обучение модели избегать генерации опасного или нежелательного контента.
Разметка данных в ChatGPT
На самом базовом уровне, разметка данных означает прикрепление меток к отдельным элементам данных. Эти метки предоставляют модели информацию или контекст о том, как она должна интерпретировать эти данные.
Для языковых моделей, таких как ChatGPT, разметка данных обычно связана с текстом. Текстовые данные могут быть размечены для различных задач: от классификации эмоций до определения правильных ответов на вопросы.
- Автоматическая разметка: Некоторые задачи разметки могут быть автоматизированы с использованием существующих инструментов или моделей.
- Ручная разметка: Во многих случаях люди должны вручную размечать данные. Это может быть трудоемким, но позволяет обеспечить высокую точность и качество разметки.
Как работает ChatGPT?
ChatGPT основан на модели трансформатора. Трансформаторы - это основа ChatGPT, это архитектура нейронных сетей, которая использует сложные механизмы для обработки последовательностей данных, в частности текста.
Сначала ChatGPT "читает" массу текстов из интернета, учась понимать структуру и смысл языка. Когда вы задаете вопрос, ChatGPT использует то, что он "выучил", чтобы сгенерировать соответствующий ответ, слово за словом, опираясь на свой внутренний "словарь".
Какими функциями обладает ChatGPT?
1. Генерация текста: ChatGPT может создавать новые тексты на основе полученного ввода. Это позволяет ему отвечать на вопросы, писать истории, стихи и многое другое.
Представьте себе ученого, который читал миллиарды страниц книг, статей, блогов и даже твитов. Все эти знания он сохраняет в своем "мозгу". ChatGPT — это именно такой ученый, но в цифровом формате.
2. Мастер понимания контекста: Модель старается понять контекст вашего запроса, чтобы дать наиболее релевантный ответ.
Благодаря специальной архитектуре трансформатора, ChatGPT может улавливать нюансы в ваших вопросах и давать ответы, учитывая контекст.
3. Перевод текста. Он способен переводить текст на множество языков мира.
4. Имитация стилей: Основываясь на вводе пользователя или заданной инструкции, ChatGPT может имитировать различные стили написания. Это может включать в себя формальный или неформальный стиль, стиль конкретного автора или даже определенный жанр.
5. Ответы на общие вопросы: Благодаря огромной базе данных, на которой он был обучен, ChatGPT может ответить на широкий спектр общих вопросов, от исторических фактов до научных принципов.
6. Обучение на основе предоставленных данных: При наличии нужных ресурсов и знаний, можно "дообучать" ChatGPT, добавляя специфические данные или знания, чтобы модель стала более эффективной в определенной области или задаче.
7. Поддержка различных языков: Хотя первоначально GPT был обучен в основном на английском языке, он способен обрабатывать и отвечать на запросы на многих других языках благодаря многоязычности его обучающих данных.
8. Анализ данных: В некоторых случаях модель может помогать в анализе данных, создании сводок или интерпретации информации.
9. Написание кода. Способность писать код, помогать в отладке, предоставлять примеры кода и консультировать по вопросам программирования.
10. Сложные вычисления. ChatGPT может помогать в более сложных вычислениях или задачах, будь то статистические расчеты, теория вероятностей, логические операции.
11. Создание сценариев. Способность генерировать творческий контент делает ChatGPT удобным помощником для создания сценариев фильмов, театра или даже виртуальных симуляций. Вы можете почувствовать себя режиссером и написать фантастический сценарий для фильма.
ChatGPT-4 - следующий шаг в искусственном интеллекте
Какие же главные отличия ChatGPT - 4 он своего предшественника?Обучающие данные
ChatGPT-4 был обучен на более свежих данных, что позволяет ему быть в курсе недавних событий, тенденций и развития тем, которые появились после выпуска ChatGPT-3.
Точность ответов
Генеративные системы искусственного интеллекта созданы для упрощения нашей жизни и работы. К примеру, занимаясь написанием статей для блога, Вы можете использовать инструменты на базе генеративного ИИ, вроде ChatGPT-3, для создания идей, набросков текста и поиска интересных фактов. Тем не менее, ChatGPT-3 иногда дает неточные ответы. ChatGPT-4, хотя и не устранил этот недостаток полностью, сумел снизить его проявление примерно на 19-29%. Мы ожидаем дальнейшего усовершенствования этой технологии в ближайшем будущем.
GPT-4 обладает усовершенствованными способностями в решении глубоких математических задач, превосходя возможности GPT-3.
В качестве примера, GPT-4 может эффективнее решать высокоуровневые задачи по математическому анализу и предсказывать химические процессы лучше, чем его предшествующая версия.
В GPT-4 были значительно улучшены навыки в понимании и обработке сложных математических и научных идей. Он способен решать математические уравнения и осуществлять разнообразные математические действия, такие как дифференцирование, алгебраические операции.
Более того, GPT-4 демонстрирует глубокое понимание научных дисциплин, включая физику, химию, биологию и космологию.
Благодаря передовым вычислительным способностям и механизмам языковой обработки, GPT-4 может тщательно анализировать научные материалы и предоставлять ясные исследовательские выводы.
На презентации Open AI особое внимание уделялось тому, как команда разработчиков работала над защитой модели от возможных негативных манипуляций, таких как побуждение к насилию или оскорбления. Основной метод защиты заключался в обогащении модели большим объемом данных. Этот шаг крайне важен, особенно если модель используется в службе поддержки или в общении с пользователями, чтобы исключить вероятность насмешек или оскорблений со стороны модели.
На графике представлено насколько может ChatGPT зайти в опасные зоны. Практически 70% времени разработчики находили способы защиты от негативных моделей поведений. Как мы видим, процент неправильного показателя поведения уменьшился.
Модель может обрабатывать большее количество токенов.
Объем токенов представляет собой лимит информационного хранения модели в течение определенного времени. Когда этот лимит достигается, модель начинает "освежать" свою память, удаляя старые данные.
В предыдущих версиях модели лимит составлял 4000 токенов. В контексте английского языка это примерно равно 2500-3000 словам, в то время как в русском это эквивалентно 4000 символам.
С последним обновлением этот потолок возрос в 8 раз, достигая 32 000 токенов. Это расширяет горизонты модели, позволяя ей обрабатывать и удерживать больший объем информации. Ожидается, что в последующих версиях этот показатель продолжит рост.
Несмотря на расширенный объем токенов и улучшенное распознавание русского языка, работа на русском остается затратнее по сравнению с английским — в среднем, в 4-5 раз. Этот нюанс важно учитывать.
Знакомство с “промтами” для ChatGPT
Что же такое “промты”?
Промпты (или "подсказки" в переводе с английского "prompt") — это начальные входные данные или стимулы, предоставляемые пользователем модели искусственного интеллекта, чтобы получить от неё определенный ответ или результат.
В контексте генеративных моделей, таких как GPT (Generative Pre-trained Transformer), промпт служит "вопросом" или "запросом", на который модель генерирует ответ.
Как создать эффективные “промты”?
Чёткость.
Сформулируйте Ваш промпт чётко и понятно. Неоднозначные или слишком широкие вопросы могут привести к тому, что модель не сможет понять Ваш запрос. Вместо "Какие растения растут в лесу?" попробуйте "Какие деревья растут в лесах Европы?".
Специфичность запроса.
Сосредоточьтесь на конкретности вашего вопроса. Вместо обобщенного "Расскажи про планеты", уточните свой интерес: уточните свой интерес: "Какова дистанция от Земли до ближайшей звезды?".
Тип вопроса, который вы задаете ИИ.
Он может определить характер ответа. Если Вы ищете глубокий и развернутый ответ, стоит использовать открытые вопросы. Но если цель — получить быстрый и точный ответ, закрытые вопросы будут идеальным выбором. Учитывая контекст вашего запроса, определите, какой тип вопроса наиболее подходит.
База знаний ИИ.
Опираясь на глубокую базу знаний языковых моделей, таких как GPT-4, вы можете направить ИИ к конкретным источникам или контекстуалам. Уточните ваш запрос, акцентируя внимание на специфических источниках или данных.
Пошагово к цели.
К примеру: "Как можно получить прибыль с использованием ИИ?" или "Давайте разберем, как можно монетизировать ИИ, шаг за шагом".
Проба и ошибка в гибком моделировании.
Ключевой момент в работе с ИИ заключается в проверке ваших запросов и их последующей коррекции в зависимости от полученных ответов. Экспериментируйте с разными вариациями запросов, чтобы наилучшим образом настроить их под свои нужды.
Размер ответа.
Эффективнее просить модель формулировать ответы кратко, не превышая 1000 символов. Если требуется более объемный текст, рекомендуется запрашивать его по частям или абзацами.
Особенности взаимодействия.
Иногда модель может не отвечать на прямые запросы.
Чтобы получить ответ, стоит попробовать подойти к вопросу косвенно, используя выражения вроде "Предположим, Допустим, Представь, что это гипотетическая ситуация и так далее".
Работа с темами в ChatGPT
Почему важно делать отдельную тему в ChatGPT?
Разделение диалогов по темам помогает создать более структурированный и ориентированный диалог. Это также облегчает поиск информации и предоставляет пользователю возможность фокусироваться на конкретной теме, минимизируя отвлекающие факторы.
Запоминает ли ChatGPT историю?
ChatGPT не обладает долгосрочной памятью о прошлых сессиях пользователя. В обычной ситуации он помнит примерно последние 2048 токены (слова или символы) текущего диалога. Это ограничение связано с архитектурой модели и означает, что длинные разговоры могут стать недоступными для модели после определенного предела.
Как лучше всего разделять темы в ChatGPT?
Рекомендуется разделять темы, основываясь на конкретных потребностях и интересах пользователя