ChatGPT hinahangaan ang mga tao na may kahanga-hangang detalyado at mahusay na mga tugon sa iba't ibang mga tanong na sumasaklaw sa mga paksa mula sa biology hanggang sa kasaysayan hanggang sa mga trivia sa pop culture.
Ang kakayahang ito na mag-synthesize ng magkakaugnay na mga sagot ay pinapagana ng pagkuha ng napakalaking kaalaman sa panahon ng pretraining - higit sa isang daang bilyong salita mula sa mga website, libro, at higit pa.
Sa post na ito, aalisin namin kung paano pinapagana ng pagkakalantad sa napakalaking dataset ang synthesis ng kaalaman kasama ng ChatGPTmga kakayahan sa pangangatwiran.
Layunin ng Pretraining: Knowledge Ingestion
ChatGPT utang nito ang malawak na base ng kaalaman sa napakalaking sukat ng tekstong natupok sa panahon ng pretraining - Mas maraming data ang mga order ng magnitude kaysa sa mga nakaraang modelo ng wika.
Inilalantad nito ang modelo sa isang malawak na hanay ng mga paksa sa pamamagitan ng:
- Kinukuha ang mga pangunahing detalye at ugnayan mula sa bilyun-bilyong web page
- Pag-ingest ng buong teksto mula sa mahigit 50,000 aklat na sumasaklaw sa mga genre
- Pagsusuri ng mga intricacies sa magkakaibang mga artikulo at nakasulat na mga medium
Ang nagresultang lawak ay nagpapahintulot ChatGPT upang i-synthesize ang mga tugon mula sa isang napakalawak na base ng kaalaman.
Kahit na ang mga niche na paksa ay madalas na may mga kaugnay na halimbawa sa loob ng kanilang data ng pagsasanay upang i-extrapolate.
Mga Pagsasaayos ng Arkitektural para sa Pangangatwiran
Siyempre, hindi sapat ang pagkuha lang ng mga factual nuggets – ang tunay na pangangatwiran ay nangangailangan ng contextual application sa halip na random na maglista ng mga kakanin.
Iyon ang dahilan kung bakit sa tabi ng sukat, ang mga makabagong arkitektura ay nagbibigay ng kasangkapan ChatGPT upang lohikal na i-synthesize ang magkakaugnay, makabuluhang mga tugon:
- Ang mga layunin sa pagmomodelo ng wikang sanhi ay nagpapatibay ng pag-unawa sa sanhi
- Ang self-consistency na pagsasanay ay umiiwas sa tahasang mga kontradiksyon
- Sinusubaybayan ng mga pagpapalaki ng memorya ang naunang pag-uusap para sa pagkakapare-pareho
Pinagsama, ang mga mekanismong ito ay pinagbabatayan ChatGPTAng kaalaman ni sa lohika – nagbibigay-daan sa mga makatwirang nabalangkas na mga sagot kahit tungkol sa mga hindi pamilyar na paksa.
Ang modelo ay nagpapakita ng mga aktwal na kakayahan sa pangangatwiran sa halip na hula lamang sa wika.
Patuloy na Pagpapalawak ng Kaalaman
Tumingin sa unahan, OpenAI patuloy na mabilis na lumalawak ChatGPTkaalaman ni sa pamamagitan ng patuloy na pretraining sa bagong data.
Sinasaklaw ng mga kamakailang karagdagan ang mga paksa tulad ng COVID-19, Web3, pananaliksik sa kaligtasan ng AI, at higit pa – na tumutulong na panatilihing updated ang mga tugon.
Ang kakayahang mahusay na kumuha ng mga umuusbong na impormasyon ay naglalarawan ng laki ng mga pakinabang ng mga modelo ng pundasyon. ChatGPT mas mahusay ang pag-asimila ng bagong data kaysa sa mas makitid na AI.
Habang lumalampas sa isang trilyong salita ang lawak ng dataset, asahan ang mga kakayahan ng kaalaman na maabot ang mga bagong taas. Gayunpaman, ang pag-iwas sa labis na kumpiyansa sa mga tugon ay nananatiling isang patuloy na hamon.
Gayunpaman, responsableng inilapat, maaaring paganahin ang malawak na synthesis ng kaalaman ChatGPT upang tulungan ang mga tao sa napakalaking kapaki-pakinabang na paraan. Ang potensyal ay nananatiling malawak.