Народ, всем привет. ChatGPT, YandexGPT и прочие GPT уже давно плотно вошли в нашу жизнь. И если вы ими еще не пользовались, то попробуйте, скорее всего вы тоже найдете им применение в своей работе или бизнесе. Однако не понятно, на сколько им можно доверять и как они вообще работают, что стоит в их основе. Давайте сегодня попробуем разобраться, хотя бы поверхностно, как нейронки создают тексты, картинки, видео и даже музыку. А для этого, для начала, нам нужно понять, что такое генеративная модель.
В статье я буду приводить примеры на одном из наиболее известных представителей таких моделей – ChatGPT (она мне больше всех нравится), системе на основе архитектуры GPT (Generative Pre-trained Transformer). Итак, погнали.
Во-первых, генеративные модели – это тип моделей машинного обучения, которые создают новые данные, основанные на ранее изученных примерах. Они не просто как-то структурируют, классифицируют или анализируют данные, а формируют новые, похожие на исходные. Такие модели как раз и применяются в создании реалистичных изображений (DALL·E, MidJourney), текстов (ChatGPT, Gemini), музыки (Jukebox) и даже видео. И бывают они нескольких типов:
- генеративно-состязательные сети (GAN), состоят из двух нейросетей (генератора и дискриминатора), которые обучаются друг у друга, создавая всё более реалистичные данные.
- вариационные автокодировщики (VAE), которые обучаются представлять данные в скрытом пространстве и затем генерировать новые примеры.
- и трансформеры (GPT, BERT) – основаны на механизме само-внимания, что позволяет анализировать последовательности данных и генерировать осмысленные ответы.
Сложно? Давайте проще, как раз на основе ChatGPT. Он у нас трансформер, использует механизм само-внимания (self-attention) и способен на глубокое обучение для обработки и генерации текста. Основной процесс работы ChatGPT можно разделить на несколько этапов:
1. На первом этапе модель обучается на огромном объёме текстовых данных, таких как книги, статьи, форумы и сайты. Она предсказывает следующие слова в предложении, основываясь на контексте. Чем больше данных и чем дольше идёт обучение, тем лучше модель понимает язык и контекст.
2. После основного обучения модель проходит этап обучения с подкреплением от обратной связи с человеком. Это означает, что реальные люди оценивают ответы модели, помогая ей выбрать наиболее осмысленные и полезные. Этот этап помогает устранить бессмысленные или нежелательные ответы.
3. Когда пользователь вводит запрос, модель анализирует контекст, используя свою базу знаний, и генерирует ответ, предсказывая наиболее вероятные следующие слова. Благодаря механизму само-внимания она может учитывать длинные зависимости в тексте и отвечать связно.
Получается, что у таких моделей есть отличительные положительные моменты, некие преимущества, можно так сказать. Они выдают осмысленные и связные ответы, способны даже поддерживать диалог и анализировать сложные запросы. Основано это на возможности обучения на больших объемах данных, что позволяет получать глубокие знания по многим темам. Именно это позволяет широко их использовать, от написания кода до генерации статей и творческих текстов.
Хотите знать больше? Читайте нас в нашем Telegram – там еще больше интересного: новинки гаджетов, технологии, AI, фишки программистов, примеры дизайна и маркетинга.
Но не все так гладко в нашем мире, и есть куда расти. У того же ChatGPT все же ограниченный объём знаний – модель не знает информации после даты ее последнего обновления. На практике надо понимать, что всегда возможны ошибки и галлюцинации – иногда модель придумывает факты, выдавая их за правду. Ведь для нее нет самого понятие правда или вымысел, лишь та информация, которую в нее «загнали». Поэтому любая генерация контента требует контроля, чтобы избежать дезинформации или вредного использования.
Но все же, такие генеративные модели, как ChatGPT, будут продолжать развиваться. В будущем можно ожидать и улучшение точности, и снижение количества ошибок, какую-то глубокую персонализацию и настройку под определённого пользователя. Уже сейчас ее активно совмещают и интегрируют с голосовыми помощниками, виртуальной реальностью и другими технологиями, для облегчения запросов и нашей жизни в целом.
И не стоит этого боятся. Генеративные модели, включая ChatGPT, представляют собой революцию в обработке естественного языка. Они уже сегодня помогают автоматизировать работу, улучшать пользовательский опыт и ускорять процесс создания контента. Но человек весгда должен стоять в цепочке и быть контролёром полученных данных. Но это пока…