ChatGPT zachwyca ludzi niezwykle szczegółowymi, dobrze sformułowanymi odpowiedziami na różnorodne pytania, obejmujące tematy od biologii, przez historię, po ciekawostki popkulturowe.
Zdolność do syntezy spójnych odpowiedzi opiera się na przyswojeniu ogromnej wiedzy podczas szkolenia wstępnego – ponad stu miliardów słów ze stron internetowych, książek i nie tylko.
W tym poście wyjaśnimy, w jaki sposób kontakt z ogromnymi zbiorami danych umożliwia syntezę wiedzy ChatGPTzdolności rozumowania.
Cel przedszkoleniowy: Przyswajanie wiedzy
ChatGPT zawdzięcza swoją szeroką bazę wiedzy samej skali tekstu zużywanego podczas wstępnego szkolenia – o rząd wielkości więcej danych niż w poprzednich modelach językowych.
To naraża model na szeroki wachlarz tematów poprzez:
- Wyodrębnianie kluczowych szczegółów i relacji z miliardów stron internetowych
- Pobieranie pełnych tekstów z ponad 50,000 XNUMX książek różnych gatunków
- Analizowanie zawiłości w różnych artykułach i mediach pisanych
Uzyskana szerokość pozwala ChatGPT syntezę odpowiedzi w oparciu o wyjątkowo szeroką bazę wiedzy.
Nawet tematy niszowe często zawierają w danych szkoleniowych odpowiednie przykłady, z których można ekstrapolować.
Adaptacje architektoniczne dla rozumowania
Oczywiście samo przywołanie faktów nie wystarczy – prawdziwe rozumowanie wymaga zastosowania kontekstu, a nie losowego wymieniania ciekawostek.
Dlatego obok skali, innowacje architektoniczne wyposażają ChatGPT logicznie syntetyzować spójne, znaczące odpowiedzi:
- Cele modelowania języka przyczynowego sprzyjają zrozumieniu przyczynowości
- Trening spójności wewnętrznej pozwala uniknąć rażących sprzeczności
- Rozszerzenia pamięci śledzą wcześniejsze dialogi w celu zapewnienia spójności
W sumie mechanizmy te uziemiają się ChatGPTwiedza z zakresu logiki – pozwalająca na sensownie formułowane odpowiedzi nawet na nieznane tematy.
Model wyświetla rzeczywiste możliwości rozumowania, a nie tylko przewidywania językowe.
Ciągłe poszerzanie wiedzy
Patrząc w przyszłość, OpenAI nadal szybko się rozwija ChatGPTwiedzę poprzez ciągłe szkolenie wstępne w oparciu o nowe dane.
Najnowsze dodatki obejmują takie tematy, jak COVID-19, Web3, badania nad bezpieczeństwem sztucznej inteligencji i nie tylko – pomagając na bieżąco aktualizować odpowiedzi.
Zdolność do efektywnego przyswajania pojawiających się informacji ilustruje zalety skali modeli podstawowych. ChatGPT lepiej przyswaja nowe dane niż węższa sztuczna inteligencja.
Ponieważ szerokość zbioru danych przekracza bilion słów, należy się spodziewać, że możliwości wiedzy osiągną nowy poziom. Jednakże unikanie nadmiernej pewności w reakcjach pozostaje ciągłym wyzwaniem.
Niezależnie od odpowiedzialnego zastosowania ekspansywna synteza wiedzy mogłaby umożliwić ChatGPT pomagać ludziom w niezwykle pożyteczny sposób. Potencjał pozostaje ogromny.