ChatGPT - это новая разработка компании OpenAI, которая вызвала большой ажиотаж среди пользователей. Эта уникальная технология умеет генерировать текст на естественном языке, очень похожий на человеческую речь. ChatGPT уже нашла применение в разных продуктах и сервисах.
Успех ChatGPT подтолкнул и другие крупные IT-компании, например Google, создавать нечто подобное.
Но как именно устроен ChatGPT внутри?
Для неспециалистов это может показаться сложным. Давайте разберемся в простых словах.
В основе ChatGPT лежит технология GPT. Это разновидность нейронных сетей, которые называются трансформерами. Они хорошо справляются с обработкой текстов и других последовательных данных.
Языковые модели и обработка естественного языка (NLP)
Существует множество разных моделей искусственного интеллекта. Они предназначены для решения разных задач.
Для работы с естественным языком (разговоры, распознавание речи, переводы и т.д.) используются специальные языковые модели. Они изучают большие объемы текстов и учатся предсказывать следующие слова или фразы, основываясь на предыдущем контексте.
Например, если мы говорим "Вася любит есть...", модель может предположить, что следующим словом скорее всего будет "борщ", а не "автомобиль".
Такие предсказания основаны на вероятностях. Модель рассчитывает, какое слово в данном контексте наиболее вероятно.
Чтобы текст звучал естественно, в модели добавляется немного случайности при выборе следующего слова из нескольких вариантов.
В целом процесс обработки текста выглядит так:
1. Предобработка текста
2. Преобразование текста в числовые векторы
3. Обработка векторов моделью
4. Преобразование результата обратно в текст
5. Доработка результата
На этом этапе подключаются трансформеры, один из видов нейросетей, хорошо работающих с текстами.
Архитектура трансформера
Трансформеры - это разновидность нейронных сетей, хорошо работающих с текстовыми данными. Они напоминают принцип работы нейронов в мозге.
Особенность трансформеров - использование механизмов внимания и самовнимания. Это позволяет им лучше анализировать контекст и связи между словами в тексте.
Например, в предложении: "Вася любит есть яблоки. Он ест их каждый день". Трансформер поймёт, что "он" относится к "Васе", а "их" - к "яблокам".
Трансформер состоит из:
- Энкодера - анализирует входной текст
- Декодера - генерирует выходной текст
- Дополнительных слоёв для обработки
Энкодер и декодер - основные части трансформера. Энкодер "понимает" входной текст, декодер - генерирует ответ.
Благодаря такой архитектуре, трансформеры хорошо подходят для обработки естественного языка и стали основой для ChatGPT.
Версии Chat GPT
ChatGPT впервые появился в 2019 году и с тех пор претерпел многочисленные обновления и улучшения. Давайте рассмотрим основные возможности первоначальной версии ChatGPT 1.0.
Главной задачей ChatGPT 1.0 было создание диалогового чат-бота на базе передовых алгоритмов глубокого обучения GPT. Он умел отвечать на вопросы пользователей и поддерживать беседу, имитируя реального собеседника.
Основные характеристики ChatGPT 1.0:
- Универсальность - бот мог адаптироваться для решения разных задач и применяться в самых разных компаниях.
- Мультиязычность - поддержка общения на разных языках для охвата глобальной аудитории.
- Контекстные ответы - анализ контекста вопроса для выдачи более точного ответа.
Эти и другие возможности сделали первую версию ChatGPT востребованным инструментом для бизнеса.
В 2020 году вышла новая версия ChatGPT 2.0, которая принесла ряд улучшений:
1. Распознавание речи - теперь чат-бот мог анализировать устные запросы пользователей, что сделало его более удобным в использовании.
2. Анализ тональности - ChatGPT 2.0 получил функцию определения тональности текста (позитивная, негативная) для предоставления более релевантных ответов.
3. Обработка изображений - чат-бот теперь может анализировать изображения, например, чтобы определить местоположение объекта на фото.
В 2021 году вышла очередная версия чат-бота - ChatGPT 3.0, которая принесла несколько важных обновлений:
1. Интеграция с другими системами - теперь ChatGPT может взаимодействовать с CRM, ERP и другими платформами для удобного объединения данных.
2. Улучшенная обработка естественного языка - алгоритмы стали работать точнее, также появилась возможность быстрого добавления новых языков.
3. Перенаправление сложных запросов оператору - если вопрос требует глубоких знаний, чат-бот переадресует его человеку.
4. Расширенные возможности машинного обучения - улучшена работа с речевыми запросами, распознавание эмоций и интонаций.
Последней на сегодняшний день версией ChatGPT является 4.0. Она предлагает следующие новые возможности:
1. Создание диалоговых сценариев - позволяет операторам легко конструировать цепочки сообщений и запросов для пользователей.
2. API для интеграции - мощный API дает возможность подключать ChatGPT к другим системам и сервисам.
3. Улучшенная обработка скрытого контекста - более точный анализ неявной информации в запросах.
Ожидается, что следующая версия ChatGPT 5.0 принесёт значительное повышение производительности, новые форматы ответов, расширенные алгоритмы машинного обучения и многое другое.
Вот основные ограничения ChatGPT:
- Нет доступа к интернету, опирается только на заложенные знания
- Знания ограничены базой данных 2021 года
- Запрещено генерировать жестокий или кровавый контент
- Зависит от больших объемов обучающих данных
- Не может применять здравый смысл и понимать эмоции как человек
- Не персонализирует ответы для конкретных пользователей
- Может давать неверную информацию
- Не может выражать политические взгляды или заниматься политикой
Описание моделей GPT-3, доступных через ChatGPT API:
Модели GPT-3 в ChatGPT
ChatGPT использует разные модели GPT-3 для решения разных задач:
- Давинчи - самая мощная модель. Хорошо подходит для творческих задач вроде написания рассказов или стихов.
- Кюри - оптимизирована для простых запросов, ответов на вопросы, переводов. Даёт короткие точные ответы.
- Бэббидж - специализируется на работе с данными и аналитике. Генерирует тексты и визуализации на основе данных.
- Ада - сфокусирована на программировании. Помогает писать и отлаживать код, объясняет концепции.
Как учат чат-ботов генерировать текст
Главная задача при обучении чат-бота - подобрать оптимальные параметры модели, чтобы она как можно точнее предсказывала следующие слова.
Чем больше параметров в модели, тем лучше она предсказывает. Такие большие модели называют LLM (Large Language Models).
Хотя чат-бот генерирует сразу целые фразы, на самом деле он предсказывает текст постепенно, слово за словом. Сперва модель выдаёт первое слово, затем использует его для предсказания второго и т.д.
Вместо одного наиболее вероятного слова модель прогнозирует распределение вероятностей для разных вариантов. Это делает текст естественным и разнообразным.
Статистика по ChatGPT:
- В феврале 2023 года аудитория ChatGPT достигла 100 млн пользователей
- 1 млн пользователей через 5 дней после запуска - рекордный темп роста
- Самый популярный в США (15%) и Индии (7%)
- Прогноз дохода OpenAI - $200 млн в 2023 году, $1 млрд к 2024 году
- Критикуют за возможность неэтичного использования
- Основан на 175 млрд параметров
- В 80% случаев создаёт текст, неразличимый от человеческого
- Доступен на 95 языках в 161 стране
- 616 млн посещений сайта в январе 2023 года
- Модель GPT-3 обрабатывает в 116 раз больше данных, чем GPT-2
- Microsoft инвестировал $1 млрд в 2019 году и $10 млрд в 2023 году в OpenAI
- OpenAI оценивается в $29 млрд после запуска ChatGPT
Переходите на наш сайт macim. ru уже сегодня, чтобы не упустить уникальные предложения, эксклюзивный контент и возможности увеличения заработка.
Присоединяйтесь к нашему вебинару. Будущее уже здесь, и нейросети помогут вам оказаться на шаг впереди, обогнать ваших конкурентов и коллег, увеличить свой заработок и свое благосостояние, и смотреть в будущее более уверенно!
И не забывайте подписываться на наши соц.сети
YouTube: https://www.youtube.com/@MACIM-AI
Телеграм: https://t.me/MACIM_AI
Чат-бот: https://t.me/ChatGPT_Mindjorney_macim_bot
Вконтакте: https://vk.ru/macim_ai
#нейросети
