ChatGPT: Κατανόηση του μοντέλου γλώσσας AI
Το ChatGPT είναι ένα μεγάλο μοντέλο γλώσσας που δημιουργήθηκε από το OpenAI το οποίο χρησιμοποιεί αλγόριθμους βαθιάς μάθησης ώστε να παράξει κείμενο που ομοιάζει αρκετά με ένα κείμενο που θα δημιουργούσε ένας άνθρωπος. Η αρχιτεκτονική του βασίζεται στη σειρά GPT (Generative Pre-trained Transformer) και συγκεκριμένα στο γλωσσικό μοντέλο GPT-3.5, το οποίο του επιτρέπει να επεξεργάζεται με διαδοχικό τρόπο δεδομένα, όπως είναι η γλώσσα, με μεγαλύτερη αποτελεσματικότητα από τα προηγούμενα γλωσσικά μοντέλα.
Τα μοντέλα γλώσσας όπως το ChatGPT έχουν γίνει όλο και πιο δημοφιλή τα τελευταία χρόνια λόγω της δυνατότητάς τους να καταλαβαίνουν τη φυσική γλώσσα με αποτέλεσμα να μπορούν να παράξουν απαντήσεις που μιμούνται μια ανθρώπινη συνομιλία. Αυτά τα μοντέλα εκπαιδεύονται σε τεράστιες ποσότητες δεδομένων κειμένου από το Διαδίκτυο, συμπεριλαμβανομένων βιβλίων, ιστότοπων και άλλων πηγών φυσικής γλώσσας, επιτρέποντάς τους, έτσι, να μάθουν τα πρότυπα και τις δομές της γλώσσας.
Πώς εκπαιδεύτηκε το μοντέλο του ChatCPT;
Κατά τη διάρκεια της εκπαίδευσης, το ChatGPT τροφοδοτήθηκε με τεράστιες ποσότητες δεδομένων κειμένου από το Διαδίκτυο. Αυτή η εκπαίδευση επέτρεψε στο μοντέλο να μάθει να προβλέπει την επόμενη λέξη ή ακολουθία λέξεων σε ένα δεδομένο κείμενο, με βάση το πλαίσιο των προηγούμενων λέξεων. Ως αποτέλεσμα, όταν ένας χρήστης εισάγει μια ερώτηση, το ChatGPT μπορεί να αναλύσει το κείμενο και να χρησιμοποιήσει την εκπαιδευμένη κατανόηση των γλωσσικών μοτίβων για να δημιουργήσει μια απάντηση που είναι κατάλληλη για την ερώτηση που έχει λάβει.
Ας δούμε, όμως, λίγο σε βάθος πως ακριβώς έγινε αυτή η εκπαίδευση. Η βελτιστοποίηση του GPT-3.5, έγινε με την χρήση της εποπτευόμενης και της ενισχυτικής μάθησης. Και στις δύο περιπτώσεις χρησιμοποιήθηκαν άνθρωποι εκπαιδευτές. Στην εποπτευόμενη μάθηση δόθηκαν συνομιλίες στις οποίες οι εκπαιδευτές ήταν και ο χρήστης και το ChatGPT. Στην ενισχυτική μάθηση, οι εκπαιδευτές ταξινόμησαν πρώτα τις συνομιλίες οι οποίες είχαν δημιουργηθεί από το μοντέλο σε πρωτύτερη συνομιλία. Αυτές, λοιπόν, οι ταξινομήσεις έγιναν ώστε να κατασκευαστεί ένα «μοντέλο ανταμοιβής» μέσα στο οποίο το ChatGPT έγινε ακόμα καλύτερο.
Περιορισμοί του ChatGPT
Η απόδοση του ChatGPT είναι εντυπωσιακή, δημιουργώντας ανθρώπινες απαντήσεις σε ένα ευρύ φάσμα προτροπών και ερωτήσεων. Ωστόσο, το μοντέλο δεν είναι τέλειο και μερικές φορές είναι δυνατό να παράξει απαντήσεις που είναι άσχετες. Αυτό όμως, έγκειται περισσότερο στον τρόπο με τον οποίο θα γραφτεί η ερώτηση καθώς και στα δεδομένα τα οποία θα απαιτήσουμε εμείς να μας δώσει. Για παράδειγμα, αν η ερώτηση που θα κάνουμε είναι γενική και αόριστη είναι πολύ πιθανό να μας δοθεί και ανάλογη απάντηση. Επιπλέον, το μοντέλο μπορεί να αντιμετωπίσει δυσκολία στην κατανόηση σύνθετων ή αφηρημένων εννοιών.
Επίλογος
Παρά αυτούς τους περιορισμούς οι οποίοι με το πέρασμα του χρόνου καθώς και των ενημερώσεων του ChatGPT είναι πολύ πιθανό να εξαλειφθούν, τα μοντέλα γλώσσας όπως αυτό, έχουν τη δυνατότητα να αλλάξουν τον τρόπο με τον οποίο αλληλοεπιδρούμε με τους υπολογιστές και το διαδίκτυο. Καθώς η τεχνολογία επεξεργασίας φυσικής γλώσσας συνεχίζει να βελτιώνεται, μπορούμε να περιμένουμε ότι τα μοντέλα γλώσσας όπως το ChatGPT θα γίνουν ακόμα πιο προηγμένα και θα μπορούν να παράγουν ακόμη πιο ρεαλιστικές απαντήσεις στα δεδομένα των χρηστών.
