Nawet jeśli korzystasz z niej na co dzień, możesz mieć pytania dotyczące działania ChatGPT.
Przyjrzyjmy się kulisom działania najpopularniejszego na świecie czatbota AI.
Przegląd: Jak działa ChatGPT
Jeśli masz tylko 20 sekund, oto jak działa ChatGPT:
- Wysyłasz zapytanie. „Napisz e-mail.”
- ChatGPT dzieli Twoje zapytanie na tokeny do przetwarzania.
- Wykorzystuje NLP do analizy treści i zrozumienia kontekstu.
- Przewiduje kolejne słowo na podstawie wzorców poznanych podczas treningu.
- Koncentruje się na najistotniejszych fragmentach Twojego zapytania (dzięki mechanizmowi uwagi).
- ChatGPT generuje pełną odpowiedź, słowo po słowie, i odsyła ją do Ciebie.
To podstawowe etapy, w których ChatGPT odbiera i odpowiada na zapytania.
Co oznacza skrót GPT?
GPT w ChatGPT to skrót od „generative pre-trained transformer”. Każdy z tych trzech elementów jest kluczowy do zrozumienia, jak działa ChatGPT.
1. Generatywny
ChatGPT to model AI generujący – potrafi tworzyć tekst, kod, obrazy i dźwięk. Inne przykłady generatywnej AI to narzędzia do generowania obrazów, takie jak DALL-E, czy generatory dźwięku.
2. Wstępnie wytrenowany
To, że ChatGPT jest „wstępnie wytrenowany”, sprawia, że wydaje się znać wszystko z internetu. Model GPT został wytrenowany na ogromnych zbiorach danych w procesie zwanym „uczeniem nienadzorowanym”.
Przed ChatGPT modele AI budowano w oparciu o uczenie nadzorowane – otrzymywały jasno oznaczone dane wejściowe i wyjściowe, ucząc się powiązań między nimi. Proces ten był dość powolny, ponieważ zestawy danych musieli przygotowywać ludzie.
Gdy wczesne modele GPT zostały wystawione na duże zbiory danych, na których je trenowano, przyswajały wzorce językowe i kontekst z różnorodnych źródeł.
Dlatego ChatGPT to chatbot o szerokiej wiedzy – został wytrenowany na ogromnym zbiorze danych jeszcze przed udostępnieniem publicznie.
Użytkownicy, którzy chcą dalej trenować silnik GPT – aby wyspecjalizować go w określonych zadaniach, np. pisaniu raportów dla swojej organizacji – mogą wykorzystać techniki personalizacji LLM.
3. Transformer
Transformery to rodzaj architektury sieci neuronowych, wprowadzony w pracy „Attention is All You Need” autorstwa Vaswani i in. z 2017 roku. Przed transformerami do przetwarzania tekstu powszechnie używano modeli takich jak rekurencyjne sieci neuronowe (RNN) i sieci LSTM.
RNN i LSTM przetwarzały tekst sekwencyjnie, podobnie jak człowiek czyta tekst. Jednak architektura transformerów pozwala analizować każde słowo w zdaniu jednocześnie, dzięki czemu może uznać niektóre słowa za ważniejsze – nawet jeśli znajdują się w środku lub na końcu zdania. To tzw. mechanizm samo-uwagi (self-attention).
Weźmy zdanie: „Mysz nie zmieściła się w klatce, bo była za duża.”
Transformer może uznać słowo „mysz” za ważniejsze niż „klatka” i poprawnie zidentyfikować, że „ona” w zdaniu odnosi się do myszy.
Natomiast model taki jak RNN mógłby zinterpretować „ona” jako klatkę, ponieważ to ostatni przetworzony rzeczownik.
Dzięki „transformerowi” ChatGPT lepiej rozumie kontekst i generuje inteligentniejsze odpowiedzi niż wcześniejsze modele.
Przetwarzanie języka naturalnego
Część tego, co sprawia, że ChatGPT wydaje się „magiczny”, to wykorzystanie przetwarzania języka naturalnego. Może prowadzić z nami rozmowę, ponieważ potrafi przetwarzać i rozumieć ludzki język.
Czym jest przetwarzanie języka naturalnego?
Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) to dziedzina sztucznej inteligencji, która koncentruje się na interakcji między komputerami a ludźmi za pomocą naturalnego języka.
Pozwala maszynom rozumieć, interpretować i generować ludzki język w sposób użyteczny i sensowny.
NLP vs NLU vs NLG
NLP to szeroka dziedzina obejmująca różne podobszary, w tym rozumienie języka naturalnego (NLU) oraz generowanie języka naturalnego (NLG).
NLP to nadrzędny obszar, a NLU i NLG to jego wyspecjalizowane części. Wynika to z faktu, że przetwarzanie języka naturalnego musi obejmować zarówno rozumienie, jak i generowanie podczas rozmowy.
Jak działa NLP?
NLU rozkłada ludzki język, aby zinterpretować jego znaczenie i intencje. Oto jak wygląda ten proces krok po kroku:
- Tekst jest wstępnie przetwarzany w celu usunięcia zbędnych elementów (takich jak interpunkcja czy słowa nieistotne).
- System identyfikuje kluczowe elementy, takie jak byty, słowa kluczowe i frazy w tekście.
- Analizuje strukturę zdań, aby zrozumieć relacje między słowami i pojęciami.
- Model NLU przypisuje rozpoznane elementy do konkretnych intencji lub celów.
- Silnik NLU doprecyzowuje zrozumienie na podstawie kontekstu i historii interakcji użytkownika.
System zwraca uporządkowany wynik, który może wywołać odpowiednie działania lub odpowiedzi.
Proces trenowania ChatGPT
ChatGPT jest trenowany w dwóch etapach: wstępne uczenie (pre-training) i dostrajanie (fine-tuning).
Wstępne trenowanie
Najpierw model AI otrzymuje ogromną ilość danych tekstowych – z książek, stron internetowych i innych plików.
Podczas wstępnego trenowania model uczy się przewidywać kolejne słowo w zdaniu, co pozwala mu rozumieć wzorce językowe. Buduje w ten sposób statystyczne rozumienie języka, dzięki czemu generowany tekst jest spójny.
Dostrajanie (fine-tuning)
Po wstępnym treningu model jest dostrajany na bardziej wyspecjalizowanych zbiorach danych. W przypadku ChatGPT są to zbiory przygotowane specjalnie do rozmów.
Kluczowym elementem tego etapu jest uczenie ze wzmocnieniem na podstawie opinii ludzi (RLHF), gdzie trenerzy oceniają odpowiedzi modelu. Ta pętla informacji zwrotnej pomaga ChatGPT lepiej generować trafne, pomocne i kontekstowo odpowiednie odpowiedzi.
Kluczowe pojęcia ChatGPT
Tokeny
Jednostki tekstu (słowa lub ich fragmenty), które model przetwarza. Wejścia i wyjścia ChatGPT są tokenizowane dla wydajniejszego działania.
Uczenie zero-shot
Zdolność modelu do wykonywania zadań, do których nie był specjalnie trenowany, dzięki ogólnej wiedzy.
Uczenie one-shot polega na podaniu modelowi jednego przykładu, a uczenie n-shot – wielu przykładów, aby mógł się nauczyć.
Mechanizm uwagi
Element modelu transformer, który pozwala mu skupiać się na różnych częściach tekstu wejściowego podczas generowania odpowiedzi.
Halucynacja
Model AI „halucynuje”, gdy generuje nieprawdziwe lub bezsensowne informacje. Halucynacje można ograniczać za pomocą takich strategii jak generowanie wspomagane wyszukiwaniem (RAG).
Rozumowanie łańcuchowe
Metoda pomagająca modelowi rozumować krok po kroku, co zwiększa jego skuteczność przy złożonych poleceniach lub zadaniach.
Niektóre modele ChatGPT mają tę strategię wbudowaną – jak najnowsze modele OpenAI o1. Jednak każdą wersję można poprosić o rozumowanie łańcuchowe: wystarczy poprosić o wyjaśnienie rozumowania krok po kroku.
Wstępne trenowanie
Początkowa faza, w której model jest trenowany na ogromnym zbiorze danych, aby nauczyć się wzorców językowych przed dostrojeniem do konkretnych zadań.
Dostrajanie (fine-tuning)
Proces udoskonalania modelu na węższym zbiorze danych lub zadaniu, aby poprawić jego skuteczność w określonych zastosowaniach.
Okno kontekstu
Ograniczenie ilości tekstu wejściowego, który model może uwzględnić przy generowaniu odpowiedzi.
Przy małym oknie kontekstu nie można wysłać długiego raportu i poprosić o podsumowanie – model „zapomni” początek dokumentu.
Jak dostosować ChatGPT
Istnieje kilka sposobów na dostosowanie zaawansowanych LLM, takich jak silnik GPT napędzający ChatGPT. Stworzenie własnego agenta LLM nie jest tak trudne, jak się wydaje.
Własne GPT
OpenAI umożliwia użytkownikom dostosowanie GPT do własnych potrzeb. Możesz polecić własnemu GPT, by nauczył cię zasad gry planszowej, zaprojektował plakat zespołu rockowego lub wyjaśnił pojęcia związane ze sztuczną inteligencją.
Własne agenty AI
Dzięki rozwojowi technologii AI łatwo (i bezpłatnie) stworzyć własnego agenta AI opartego na LLM.
Od narzędzi typu low-code z funkcją przeciągnij i upuść, po zaawansowane środowiska programistyczne – istnieją świetne platformy do budowy AI dla każdego poziomu umiejętności i zastosowania.
Tworząc własnego agenta opartego na LLM, możesz zaprojektować spersonalizowanego asystenta AI, który umawia spotkania i generuje tygodniowe raporty. Możesz też zbudować agenta AI do obsługi klienta, którego wdrożysz na WhatsApp. Możliwości są niemal nieograniczone.
Zbuduj czatbota opartego na GPT za darmo
ChatGPT to chatbot ogólnego przeznaczenia, ale możesz wykorzystać silnik GPT od OpenAI do stworzenia własnego, dopasowanego chatbota AI.
Wykorzystaj najnowsze modele LLM, tworząc własnego chatbota AI.
Botpress to elastyczna i nieograniczenie rozbudowywalna platforma do chatbotów AI. Pozwala tworzyć dowolne chatboty lub agentów AI do każdego zastosowania.
Zintegruj swojego czatbota z dowolną platformą lub kanałem albo wybierz coś z naszej biblioteki gotowych integracji. Zacznij od samouczków na kanale YouTube Botpress lub bezpłatnych kursów w Botpress Academy.
Rozpocznij budowę już dziś. To nic nie kosztuje.
Najczęstsze pytania
1. Jak ChatGPT wypada w porównaniu z innymi chatbotami AI, takimi jak Google Bard czy Claude?
ChatGPT wyróżnia się w zadaniach wymagających logicznego rozumowania i kodowania, Bard (od Google) jest mocno zintegrowany z wyszukiwarką i danymi w czasie rzeczywistym, a Claude (od Anthropic) został zaprojektowany z myślą o bezpieczeństwie i dłuższym kontekście pamięci.
2. Czy ChatGPT potrafi równie dobrze rozumieć i generować tekst w różnych językach?
ChatGPT potrafi rozumieć i generować tekst w wielu językach, ale największą płynność i dokładność osiąga w języku angielskim. W popularnych językach, takich jak hiszpański, francuski czy niemiecki, radzi sobie dobrze, jednak w przypadku bardziej złożonych języków jego skuteczność może być niższa.
3. Czy ChatGPT „myśli” lub „rozumie” jak człowiek?
ChatGPT nie myśli ani nie rozumie jak człowiek. Nie posiada świadomości ani prawdziwego zrozumienia. Generuje odpowiedzi, przewidując statystycznie najbardziej prawdopodobne kolejne słowo na podstawie wzorców poznanych podczas treningu, bez rzeczywistego zrozumienia.
4. Czy ChatGPT jest stronniczy? Jak mierzy się lub ogranicza stronniczość w LLM-ach?
Tak, ChatGPT może wykazywać stronniczość wynikającą z danych, na których był trenowany, w tym uprzedzenia społeczne czy kulturowe. OpenAI ogranicza to, stosując techniki takie jak uczenie ze wzmocnieniem na podstawie opinii ludzi (RLHF), testy bezpieczeństwa i stały monitoring, choć całkowite wyeliminowanie stronniczości jest trudne.
5. Jak często ChatGPT jest aktualizowany o nowe informacje?
ChatGPT nie jest aktualizowany w czasie rzeczywistym; jego wiedza jest statyczna i oparta na danych do określonej daty. Aktualizacje pojawiają się tylko wtedy, gdy OpenAI wypuszcza nową wersję lub ponownie trenuje model, więc może nie uwzględniać najnowszych wydarzeń, chyba że w niektórych wersjach włączone jest przeglądanie internetu.
.webp)
