Εάν δεν το έχεις μάθει ακόμη, το ChatGPT είναι μια πρωτοπόρα νέα τεχνολογία που μπορεί να φέρει επανάσταση στον τρόπο με τον οποίο αλληλοεπιδρούμε με τις μηχανές! Η αντίστροφη μέτρηση έχει ήδη ξεκινήσει…
Πώς λειτουργεί ο αλγόριθμος του ChatGPT;
Πώς, όμως, λειτουργεί αυτή η πλατφόρμα και πόσο μπορούμε να την εμπιστευτούμε; Ας δούμε με λίγα λόγια τι συμβαίνει πίσω από τον αλγόριθμο του ChatGPT και πώς εξετάζονται τα δεδομένα που εν τέλει λαμβάνει ο χρήστης, δηλαδή εσύ!
ChatGPT και συλλογή δεδομένων
Όπως αναφέρουν οι TheFutureCats, η συλλογή δεδομένων επίδειξης και η εκπαίδευση μιας εποπτευόμενης πολιτικής είναι ένα βασικό βήμα στη χρήση του ChatGPT. Τα δεδομένα μπορούν να συλλεχθούν από διάφορες πηγές, όπως συνομιλίες, απομαγνητοφωνήσεις και έγγραφα κειμένου. Στη συνέχεια, τα δειγματοληπτικά δεδομένα καθαρίζονται, οργανώνονται και προετοιμάζονται για τη διαδικασία της λεπτομερούς ρύθμισης GPT-3.5 με εποπτευόμενη μάθηση.
ChatGPT και αλγόριθμος PRO!
Ναι, αλλά τι είναι ο αλγόριθμος PRO του ChatGpt; Ο αλγόριθμος PRO είναι ένας τύπος ενισχυτικής μάθησης (RL) που χρησιμοποιεί ανταμοιβές και τιμωρίες για να προσαρμόσει τις παραμέτρους του μοντέλου και να βελτιώσει την απόδοσή του.
Ο αλγόριθμος PRO λειτουργεί δίνοντας στο μοντέλο ανταμοιβές ή τιμωρίες με βάση την απόδοσή του. Για παράδειγμα, εάν το μοντέλο παράγει μια απάντηση που είναι παρόμοια με ένα από τα δεδομένα σύγκρισης, του δίνεται μια ανταμοιβή. Εάν το μοντέλο παράγει μια απόκριση που διαφέρει από τα δεδομένα σύγκρισης, του δίνεται μια τιμωρία.
Και ποια είναι τα επόμενα βήματα στο ChatGPT;
Μόλις τα δεδομένα είναι έτοιμα, μπορείς να χρησιμοποιήσεις την εποπτευόμενη μάθηση για να εκπαιδεύσεις το ChatGPT. Αυτό περιλαμβάνει τη χρήση των δεδομένων επίδειξης για τη δημιουργία ενός μοντέλου που μπορεί να παράγει ουσιαστικές συνομιλίες. Το μοντέλο εκπαιδεύεται δίνοντάς του συγκεκριμένα παραδείγματα συνομιλιών και ζητώντας του να δημιουργήσει απαντήσεις. Στη συνέχεια κατατάσσει τα αποτελέσματα του αλγορίθμου από την καλύτερη στη χειρότερη περίπτωση! Αυτά τα δεδομένα επεξεργάζονται και χρησιμοποιούνται για να εκπαιδευτεί το μοντέλο ανταμοιβής.
Τέλος, είναι σημαντικό να δοκιμαστεί και να αξιολογηθεί το μοντέλο για να διασφαλιστεί ότι αποδίδει σωστά και αποτελεσματικά. Πρακτικά, δοκιμάζει τις διαφορετικές εκδοχές αποτελεσμάτων που έχουν δημιουργηθεί και, εν τέλει, η πιο αποδοτική επιλογή είναι και η βέλτιστη. Πιο συγκεκριμένα, ο αλγόριθμος PRO προσαρμόζει τις παραμέτρους του μοντέλου για να βελτιστοποιήσει την απόδοσή του. Αυτή η διαδικασία βελτιστοποίησης επαναλαμβάνεται έως ότου το μοντέλο είναι σε θέση να παράγει αποκρίσεις που είναι παρόμοιες με τα δεδομένα σύγκρισης.
Μόλις το μοντέλο εκπαιδευτεί, μπορεί να αναπτυχθεί σε ένα περιβάλλον πραγματικού κόσμου. Αυτό επιτρέπει στο μοντέλο να παράγει συνομιλίες με χρήστες ή πελάτες.
