ChatGPT är mer än bara en avancerad teknik.
Det är en revolution inom kommunikation och kreativitet, drivet av artificiell intelligens (AI) och maskininlärning.
ChatGPT står för “Chat Generative Pre-trained Transformer” och är en del av en ny era inom naturligt språkbehandling (NLP).
Vad Är ChatGPT?
ChatGPT är en AI-baserad plattform som kan utföra en mängd olika uppgifter.
Från att svara på frågor till att skapa originella texter och delta i djupgående samtal, erbjuder detta verktyg en unik interaktiv upplevelse.
Skapat av AI-forskningsjätten OpenAI, bygger ChatGPT på GPT-tekniken.
GPT, eller “Generative Pre-trained Transformer”, är en banbrytande modell för språkbehandling.
Den har tränats på en omfattande mängd data för att förstå och generera naturligt språk.
ChatGPTs Utveckling & Versioner
ChatGPT har genomgått flera utvecklingsstadier.
GPT-3, den tredje generationen, blev berömd för att skriva en komplett artikel för The Guardian.
OpenAI har sedan dess släppt GPT-4, som erbjuder ännu mer avancerade funktioner och är tillgänglig via ChatGPT Plus.
Bing använder även denna teknologi för att driva sin sökmotor.
För den kostnadsfria versionen av ChatGPT ligger fokus på GPT-3 och GPT-3.5.
Dessa versioner erbjuder interaktiva och engagerande svar, vilket gör dem idealiska för en mängd olika användningsområden.
Hur Fungerar ChatGPT? En Detaljerad Förklaring
Nu har vi skapat oss en grundlig förståelse över vad ChatGPT är för något, men för att förstå hur det fungerar behöver vi titta närmare på några av de huvudsakliga momenten i utvecklingen av denna AI.
Förståelse Och Generering Av Text
ChatGPT startar sin process genom att analysera en textinmatning, även känd som en ‘prompt’.
Huvuduppgiften är att förstå innehållet i prompten och generera en relevant och sammanhängande text som svar.
ChatGPT är en del av en kategori som kallas stora språkmodeller (LLM).
Dessa är omfattande program som är designade för att förstå och producera mänskligt språk på ett sätt som efterliknar mänsklig kognitiv förmåga.
Utvecklarna av ChatGPT använde sig av djupinlärningsmetoder för att uppnå denna kapacitet.
De tränade modellen att processa och förstå text på ett sätt som liknar en mänsklig hjärna.
Genom denna träning lärde sig systemet att känna igen språkmönster och skapa egna texter som svar.
Enligt OpenAI innefattade träningsdatan för ChatGPT:s LLM omkring 45 terabyte (TB) av komprimerad klartext. Det motsvarar ungefär 6,5 miljoner sidor dokument.
Träningsprocessen För ChatGPT
För att kunna ge relevanta och informativa svar krävs en omfattande mängd information.
Denna information, känd som träningsdata, består av en gigantisk textbank från miljontals källor över en mängd olika ämnen.
GPT-3:s träningsdata kom från följande källor:
- Common Crawl: En omfattande samling av text från miljarder webbsidor.
- WebText2: En datauppsättning skapad av OpenAI, som innehåller innehåll från Reddit och webbplatser länkade därifrån.
- Books1 och Books2: Samlingar av text från publicerade böcker i olika genrer och från olika tidsperioder.
- Wikipedia: En fullständig genomsökning av all råtext från den engelskspråkiga versionen av Wikipedia.
- Persona-Chat: En datauppsättning skapad av OpenAI, innehållande över 160 000 dialoger mellan deltagare med unika personas.
Persona-Chat var särskilt viktig för att finjustera GPT-3.5 för chattformatet.
Denna datauppsättning hjälpte till att förbättra ChatGPT:s förmåga att föra sammanhängande och personliga samtal.
Tokenisering: Ett Viktigt Steg I ChatGPT:s Funktion
För att en stor språkmodell (LLM) som ChatGPT ska kunna bearbeta text effektivt, måste den först genomgå en process som kallas tokenisering.
Tokenisering innebär att dela upp texten i mindre enheter, kända som tokens. Dessa tokens kan vara ord, delar av ord, eller till och med enskilda tecken.
Låt oss titta på ett enkelt exempel.
Om vi tar meningen “Jag gillar äpplen”, skulle den kunna tokeniseras till [“Jag”, “gillar”, “äpplen”].
Denna uppdelning gör det lättare för LLM att analysera och förstå texten.
För GPT-3 använde OpenAI en speciell form av tokenisering kallad byte pair encoding (BPE).
BPE tillåter skapandet av sub-token för minsta möjliga enheter, som enskilda tecken.
Detta inkluderar också tokens för att representera start och slut av meningar.
Efter att texten har tokeniserats, tilldelas varje token ett unikt heltal.
Detta steg är avgörande för att möjliggöra effektiv bearbetning av texten av modellens neurala nätverk, vilket vi kommer att diskutera mer ingående senare.
Neurala Nätverk I ChatGPT: Hjärtat Av AI
Ett neuralt nätverk är en sofistikerad form av datorprogrammering som imiterar hur den mänskliga hjärnan fungerar.
ChatGPT använder en avancerad version känd som en transformatormodell.
Transformatormodeller skiljer sig från traditionella neurala nätverk genom att de kan analysera större mängder text samtidigt.
Det gör dem effektivare på att förstå sambanden mellan olika tokens, och hur dessa samband påverkar betydelsen av ord och fraser inom en given kontext.
Kontext är avgörande i språkförståelse.
Ett bra exempel som illustrera detta är ordspråket “jag håller tummarna”.
I vardagligt tal betyder det “lycka till”, men för en dator som inte inte förstår detta kan det tolkas som att u fysiskt håller dina tummar.
Transformatormodellen hjälper ChatGPT att avgöra vilken betydelse som är mest sannolik beroende på sammanhanget.
Förträning: Lärandets Grundsten I ChatGPT
Förträning är ett kritiskt steg i att utveckla ChatGPT:s förmåga att förstå och bearbeta språk.
Under denna fas går det neurala nätverket igenom varje token i sin träningsdata för att identifiera mönster och relationer.
Syftet är att förutsäga saknade eller kommande ord i givna textexempel.
Ett vanligt exempel på en förträningsuppgift är att förutsäga nästa ord i en sekvens.
Genom att använda hela utbildningsdatasetet som kontext lär sig modellen att tillämpa mönster som den har identifierat.
Till exempel kan modellen lära sig att efter “åker” kommer ofta “till”, eller att “tack” vanligtvis följs av “så mycket”.
Dessa förutsägelser grundar sig på frekvensen och sammanhanget där dessa ordkombinationer förekommer i träningsdata.
Under förträningen registrerar och lagrar systemet dessa mönster som parametrar, eller datapunkter.
Dessa parametrar blir sedan en grund för systemet att dra från när det behöver göra ytterligare förutsägelser eller svara på frågor.
Vid slutet av förträningsprocessen hade ChatGPT utvecklat omkring 175 miljarder parametrar. Denna enorma mängd data ger systemet en rik bank av information att använda för att ge korrekta och relevanta svar.
Förstärkningsinlärning Från Mänsklig Feedback (RLHF)
Förstärkningsinlärning från mänsklig feedback (RLHF) är en central komponent i hur ChatGPT förbättras och anpassas efter förträningen.
RLHF är en innovativ metod utvecklad av OpenAI som tar ChatGPT:s förmåga att förstå och generera språk till nästa nivå.
RLHF-processen fungerar i två huvudsteg:
- Specifika Uppgifter: Utvecklarna ger systemet specifika uppgifter, såsom att svara på frågor eller skapa kreativa verk.
- Mänsklig Betygsättning: Människor betygsätter LLM:s svar baserat på effektivitet och relevans. Denna feedback matas sedan tillbaka till modellen, vilket hjälper den att förstå och förbättra sin prestation.
Genom RLHF blir ChatGPT mer effektiv på att generera relevanta och användbara svar.
Denna finjustering innebär att modellen inte bara lär sig att skapa korrekt text, utan också att den blir bättre på att förstå nyanserna i mänsklig kommunikation och att ge svar som är mer tilltalande för användarna.
RLHF bidrar också till att utveckla en omfattande kunskapsbas inom systemet. Detta gör att ChatGPT kan hantera en mängd olika förfrågningar och uppmaningar på ett mer sofistikerat sätt.
ChatGPT Producerar Ord, Inte Kunskap: En Realistisk Syn
Det är viktigt att förstå att när vi pratar om AI och dess förmåga att “förstå” språk, använder vi dessa termer i en bred mening.
GPT-modeller som ChatGPT har ingen verklig förståelse för engelska eller något annat språk.
De har snarare en detaljerad karta över hur olika begrepp relaterar till varandra.
Skaparna av ChatGPT erkänner öppet att systemet kan producera felaktig och potentiellt skadlig information.
Detta är en konsekvens av hur AI:n lär sig och genererar svar, trots ansträngningar att minimera sådana fel.
Dessa felaktigheter illustrerar att ChatGPT inte drar direkt från verifierad information på internet.
Istället använder den miljarder datapunkter för att förutsäga ordsekvenser.
Det betyder att även om det kan gruppera vissa fakta korrekt (som publikationer), är andra delar av svaret mer gissningar baserade på sannolikheter och mönster i dess träningsdata.
Hur Kan Du Använda ChatGPT?
ChatGPT är ett otroligt mångsidigt verktyg som kan hantera en mängd olika uppgifter.
Även om det är viktigt att komma ihåg att den ibland kan ge felaktiga svar, erbjuder den fortfarande en bred användbarhet.
Här är några exempel på hur ChatGPT kan användas:
- Besvara Frågor: ChatGPT kan ge svar på ett stort antal frågor, från enkla fakta till mer komplexa förfrågningar.
- Sammanfatta Koncept: Den kan effektivt sammanfatta långa texter eller komplicerade koncept till mer hanterbara och förståeliga format.
- Generera Idéer: Om du behöver kreativ inspiration, kan ChatGPT hjälpa till att generera idéer för projekt, skrivarbete, eller till och med affärsstrategier.
- Skriva Skräddarsydda Meddelanden och E-postmeddelanden: Den kan hjälpa till att formulera professionella eller personliga meddelanden och e-postmeddelanden.
- Utveckla Kreativa Verk: ChatGPT kan assistera i att skriva dikter, berättelser, eller till och med filmmanus.
- Korrekturläsa Texter: Systemet kan användas för att identifiera grammatiska fel eller föreslå förbättringar i texter.
- Kontrollera Koden för Fel: För programmerare kan ChatGPT erbjuda assistans genom att identifiera och föreslå lösningar på kodningsproblem.
- Översätta Andra Språk: Även om det inte är lika exakt som en specialiserad översättningstjänst, kan ChatGPT hjälpa till med grundläggande översättningar.
Dess förmåga att hantera en rad olika uppgifter gör det till ett värdefullt verktyg i både professionella och personliga sammanhang.
Kom ihåg att alltid granska och verifiera informationen som ChatGPT ger, särskilt i situationer där noggrannhet är avgörande.
Med denna förståelse kan du fullt ut dra nytta av de möjligheter som ChatGPT erbjuder.
