Bagaimana ChatGPT berfungsi?

Walaupun anda menggunakannya setiap hari, anda mungkin tertanya-tanya bagaimana ChatGPT berfungsi.

Mari kita selami di sebalik tabir chatbot AI paling popular di dunia.

Gambaran Umum: Cara ChatGPT Berfungsi

Jika anda hanya ada 20 saat, begini cara ChatGPT berfungsi:

1. Anda hantar permintaan. ‘Sila tulis satu emel.’
2. ChatGPT memecahkan input kepada token untuk diproses.
3. Ia menggunakan NLP untuk menganalisis input dan memahami konteks.
4. Ia meramalkan perkataan seterusnya berdasarkan corak yang dipelajari daripada data latihan.
5. Ia memberi tumpuan kepada bahagian paling relevan dalam input anda (menggunakan mekanisme perhatian).
6. ChatGPT menjana respons penuh, satu demi satu perkataan, dan menghantarnya kembali kepada anda.

Ini adalah langkah asas bagaimana ChatGPT menerima dan membalas pertanyaan.

Apa maksud GPT?

GPT dalam ChatGPT bermaksud ‘generative pre-trained transformer’. Ketiga-tiga elemen ini penting untuk memahami cara ChatGPT berfungsi.

1. Generatif

ChatGPT ialah model AI generatif – ia boleh menghasilkan teks, kod, imej, dan bunyi. Contoh lain AI generatif ialah alat penjana imej seperti DALL-E atau penjana audio.

2. Pra-Latihan

Aspek 'pra-latih' pada ChatGPT adalah sebab ia kelihatan mengetahui hampir semua perkara di internet. Model GPT dilatih menggunakan sejumlah besar data melalui proses yang dipanggil 'pembelajaran tanpa penyeliaan'.

Sebelum ChatGPT, model AI dibina menggunakan pembelajaran berpenyeliaan – ia diberikan input dan output yang jelas serta diajar untuk memadankan kedua-duanya. Proses ini agak perlahan kerana set data perlu disediakan oleh manusia.

Apabila model GPT awal didedahkan kepada set data besar yang digunakan untuk latihan, ia menyerap corak bahasa dan makna kontekstual daripada pelbagai sumber.

Inilah sebabnya ChatGPT ialah chatbot pengetahuan umum – ia telah dilatih menggunakan set data yang sangat besar sebelum diperkenalkan kepada umum.

Pengguna yang ingin melatih enjin GPT dengan lebih lanjut – supaya ia menjadi pakar dalam tugas tertentu, seperti menulis laporan untuk organisasi anda yang unik – boleh menggunakan teknik untuk menyesuaikan LLM.

3. Transformer

Transformer ialah sejenis seni bina rangkaian neural yang diperkenalkan dalam kertas kerja tahun 2017 bertajuk "Attention is All You Need" oleh Vaswani et al. Sebelum transformer, model seperti rangkaian neural berulang (RNN) dan rangkaian memori jangka panjang (LSTM) biasa digunakan untuk memproses urutan teks.

RNN dan LSTM akan membaca input teks secara berurutan, seperti manusia. Namun, seni bina transformer membolehkan setiap perkataan dalam ayat diproses dan dinilai secara serentak, membolehkan sesetengah perkataan diberi keutamaan walaupun berada di tengah atau hujung ayat. Ini dikenali sebagai mekanisme perhatian kendiri.

Gunakan ayat contoh: “The mouse couldn’t fit in the cage because it was too big.”

Transformer boleh mengutamakan perkataan ‘mouse’ berbanding ‘cage’, dan mengenal pasti bahawa ‘it’ dalam ayat tersebut merujuk kepada ‘mouse’.

Tetapi model seperti RNN mungkin mentafsir ‘it’ sebagai ‘cage’, kerana itu ialah kata nama terakhir yang diproses.

Aspek ‘transformer’ membolehkan ChatGPT memahami konteks dengan lebih baik dan menghasilkan respons yang lebih bijak berbanding model sebelumnya.

Pemprosesan Bahasa Semula Jadi

Sebahagian daripada keajaiban ChatGPT ialah ia menggunakan pemprosesan bahasa semula jadi. Ia boleh berbual dengan kita kerana ia mampu memproses dan memahami bahasa manusia secara semula jadi.

Apa itu pemprosesan bahasa semula jadi?

Pemprosesan bahasa semula jadi (NLP) ialah cabang kecerdasan buatan yang memberi tumpuan kepada interaksi antara komputer dan manusia melalui bahasa semula jadi.

Ia membolehkan mesin memahami, mentafsir, dan menghasilkan bahasa manusia dengan cara yang bermakna dan berguna.

NLP vs NLU vs NLG

NLP ialah bidang luas yang merangkumi pelbagai sub-disiplin, termasuk pemahaman bahasa semula jadi (NLU) dan penjanaan bahasa semula jadi (NLG).

NLP ialah domain utama, manakala NLU dan NLG adalah bidang khusus di dalamnya. Ini kerana pemprosesan bahasa semula jadi mesti melibatkan pemahaman dan penjanaan semasa perbualan dua hala.

Bagaimana NLP berfungsi?

NLU memecahkan bahasa manusia untuk mentafsir makna dan niatnya. Berikut adalah langkah demi langkah cara ia berfungsi:

1. Teks dipra-proses untuk membuang elemen yang tidak diperlukan (seperti tanda baca dan kata henti).
2. Sistem mengenal pasti komponen utama seperti entiti, kata kunci, dan frasa daripada teks.
3. Ia menganalisis struktur ayat untuk memahami hubungan antara perkataan dan konsep.
4. Model NLU memetakan elemen yang dikenali kepada niat atau matlamat tertentu.
5. Enjin NLU memperhalusi pemahaman berdasarkan konteks dan sejarah interaksi pengguna.

Sistem memberikan output berstruktur yang boleh mencetuskan tindakan atau respons yang sesuai.

Proses Latihan ChatGPT

ChatGPT dilatih melalui dua langkah: pra-latihan dan penalaan.

Pra-latih

Pertama, model AI didedahkan kepada sejumlah besar data teks – daripada buku, laman web, dan fail lain.

Semasa pra-latihan, model belajar untuk meramalkan perkataan seterusnya dalam ayat, yang membantunya memahami corak bahasa. Ia membina pemahaman statistik tentang bahasa, membolehkannya menjana teks yang kedengaran koheren.

Penalaan lanjut

Selepas pra-latihan, model ditala dengan dataset yang lebih khusus. Untuk ChatGPT, ini termasuk dataset yang dikumpul khas untuk perbualan.

Bahagian penting dalam langkah ini melibatkan Pembelajaran Pengukuhan daripada Maklum Balas Manusia (RLHF), di mana jurulatih manusia menilai respons model. Maklum balas ini membantu ChatGPT meningkatkan keupayaannya untuk menghasilkan respons yang sesuai, membantu, dan tepat mengikut konteks.

Istilah Penting ChatGPT

Token

Unit teks (perkataan atau sebahagian perkataan) yang diproses oleh model. Input dan output ChatGPT ditokenkan untuk pengiraan yang cekap.

Pembelajaran zero-shot

Keupayaan model untuk melaksanakan tugas yang tidak dilatih secara khusus dengan bergantung pada pengetahuan amnya.

Pembelajaran one-shot melibatkan pemberian satu contoh kepada model, manakala pembelajaran n-shot melibatkan pemberian banyak contoh untuk model belajar.

Mekanisme perhatian

Komponen dalam model transformer yang membolehkan ia memberi tumpuan kepada bahagian tertentu dalam teks input semasa menjana respons.

Halusinasi

Model AI ‘berhalusinasi’ apabila ia menghasilkan maklumat yang salah atau tidak masuk akal. Halusinasi boleh dikurangkan dengan strategi seperti retrieval-augmented generation (RAG).

Penalaran rantai pemikiran

Kaedah yang membantu model berfikir secara langkah demi langkah, meningkatkan keupayaannya untuk menangani permintaan atau tugas yang kompleks.

Sesetengah model ChatGPT dilengkapi secara automatik dengan strategi ini – seperti model OpenAI o1 terkini. Tetapi anda boleh meminta mana-mana versi untuk melakukan penalaran rantai pemikiran: hanya minta ia jelaskan alasan langkah demi langkah.

Pra-latih

Fasa awal di mana model dilatih dengan dataset besar untuk mempelajari corak bahasa sebelum ditala untuk tugas tertentu.

Penalaan lanjut

Proses memperhalusi model pada dataset atau tugas yang lebih sempit untuk meningkatkan prestasinya dalam kegunaan tertentu.

Tetingkap konteks

Had jumlah teks input yang boleh dipertimbangkan oleh model semasa menjana respons.

Tetingkap konteks yang rendah bermakna anda tidak boleh hantar laporan panjang dan minta ringkasan – model akan ‘lupa’ bahagian awal dokumen.

Cara Menyesuaikan ChatGPT

Terdapat beberapa cara untuk menyesuaikan LLM yang berkuasa, seperti enjin GPT yang menggerakkan ChatGPT. Menyesuaikan agen LLM anda sendiri tidaklah sesukar yang disangka.

GPT Tersuai

OpenAI membenarkan pengguna menyesuaikan GPT mengikut kehendak mereka. Anda boleh mengarahkan GPT tersuai untuk membantu anda belajar peraturan permainan papan tertentu, mereka poster kumpulan rock metal, atau mengajar anda konsep AI.

Agen AI tersuai

Dengan kemajuan teknologi AI, kini mudah (dan percuma) untuk mencipta agen AI anda sendiri yang dikuasakan LLM.

Daripada pembina seret dan lepas tanpa kod, hingga ekosistem pengekodan lanjutan, terdapat platform pembinaan AI yang hebat untuk apa jua kegunaan dan tahap kemahiran.

Membina agen dikuasakan LLM anda sendiri bermakna anda boleh mereka pembantu AI khas yang menjadualkan mesyuarat anda dan menjana laporan metrik mingguan anda. Atau anda boleh membina agen AI sokongan pelanggan yang anda gunakan di WhatsApp. Pilihannya tidak terhad.

Bina Chatbot Berkuasa GPT Secara Percuma

ChatGPT ialah chatbot umum, tetapi anda boleh menggunakan enjin GPT yang berkuasa dari OpenAI untuk membina chatbot AI khusus anda sendiri.

Manfaatkan kuasa LLM terkini dengan chatbot khusus anda sendiri.

Botpress ialah platform chatbot AI yang fleksibel dan boleh diperluaskan tanpa had. Ia membolehkan pengguna membina sebarang jenis agen AI atau chatbot untuk apa-apa jua kegunaan.

Integrasikan chatbot anda ke mana-mana platform atau saluran, atau pilih daripada pustaka integrasi sedia ada kami. Mulakan dengan tutorial di saluran YouTube Botpress atau kursus percuma dari Botpress Academy.

Mula membina hari ini. Ia percuma.

Soalan Lazim

1. Bagaimana ChatGPT berbanding dengan chatbot AI lain seperti Google Bard atau Claude?

ChatGPT cemerlang dalam penaakulan berstruktur dan pengekodan, Bard (dari Google) sangat terintegrasi dengan carian dan data masa nyata melalui Google, manakala Claude (dari Anthropic) direka untuk keselamatan dan konteks ingatan yang lebih panjang.

2. Bolehkah ChatGPT memahami dan menjana teks dalam pelbagai bahasa dengan sama baiknya?

ChatGPT boleh memahami dan menjana teks dalam banyak bahasa, tetapi kefasihan dan ketepatan tertingginya adalah dalam bahasa Inggeris. Ia berfungsi dengan baik dalam bahasa yang banyak digunakan seperti Sepanyol, Perancis, atau Jerman, namun prestasi boleh menurun untuk bahasa yang mempunyai struktur yang lebih kompleks.

3. Adakah ChatGPT "berfikir" atau "memahami" seperti manusia?

ChatGPT tidak berfikir atau memahami seperti manusia. Ia tidak mempunyai kesedaran atau pemahaman sebenar. ChatGPT menjana respons dengan meramalkan perkataan seterusnya berdasarkan corak yang dipelajari semasa latihan, tanpa pemahaman sebenar.

4. Adakah ChatGPT berat sebelah? Bagaimana berat sebelah diukur atau ditangani dalam LLM?

Ya, ChatGPT boleh menunjukkan bias yang berpunca daripada data latihannya, termasuk bias masyarakat atau budaya. OpenAI mengurangkan ini dengan teknik seperti pembelajaran pengukuhan daripada maklum balas manusia (RLHF), red-teaming, dan pemantauan berterusan, walaupun menghapuskan bias sepenuhnya adalah satu cabaran.

5. Seberapa kerap ChatGPT dikemas kini dengan maklumat baharu?

ChatGPT tidak dikemas kini secara masa nyata; pengetahuannya statik dan berdasarkan data latihan sehingga tarikh tertentu. Kemas kini hanya berlaku apabila OpenAI mengeluarkan versi baharu atau melatih semula model, jadi ia mungkin tidak mencerminkan peristiwa terkini kecuali pelayaran web diaktifkan dalam versi tertentu.