Buch lesen: «CHATGPT – Замена Людям?»
Привет!
Меня зовут Макс Ким и эта книга мой эксперимент.
Я Youtube блогер и набрал уже около 20к подписчиков засчет нейросетей.
Использую их ежедневно, тестирую новые и делюсь своим опытом!
Подписывайся на мой Youtube канал, чтобы изучать нейросети эффективно!
А так же на Телеграм канал нашего Нейросообщества
Введение
В последние годы большой интерес вызывают чат-боты, основанные на нейросетевых моделях искусственного интеллекта. Одним из наиболее известных примеров является ChatGPT, разработанный компанией OpenAI. Этот чат-бот может вести осмысленный диалог с человеком на различные темы на естественном языке. В основе ChatGPT и других подобных чат-ботов лежат большие нейросетевые модели, называемые LLM (large language model). Они обучаются на огромных массивах текстовых данных, чтобы научиться предсказывать следующее слово в предложении или генерировать новый текст по заданной теме.
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.
